Mängden programvara som är värd spionprogram har ökat dramatiskt. För att undvika rättsliga återverkningar måste leverantörerna informera användarna om införandet av spionprogram via slutanvändarlicensavtal (EULA) under installationen av en ansökan. Denna information är dock avsiktligt skriven på ett sätt som är svårt för användarna att förstå. Vi undersöker hur man automatiskt kan diskriminera mellan legitim programvara och spionprogram tillhörande programvara genom att bryta EULA. För detta ändamål sammanställer vi en datauppsättning bestående av 996 EULA, varav 9,6 % är kopplade till spionprogram. Vi jämför prestanda 17 lärande algoritmer med en basal algoritm på två datamängder baserat på en påse-of-words och en meta data modell. Majoriteten av inlärningsalgoritmer överträffar betydligt baslinjen oavsett vilken datarepresentation som används. Ett icke-parametriskt test visar dock att bag-of-words är lämpligare än metamodellen. Vår slutsats är att automatisk EULA-klassificering kan tillämpas för att hjälpa användare att fatta välgrundade beslut om huruvida en ansökan ska installeras utan att ha läst EULA. Vi beskriver därför utformningen av ett spionprogram förebyggande verktyg och föreslår hur man väljer lämpliga inlärningsalgoritmer för verktyget genom att använda en multi-criteria utvärderingsstrategi.
I REF använder författarna datautvinning och behandling av naturligt språk på licensavtal för slutanvändare (EULA) under installation av programvara.
Learning to detect spyware using end user license agreements
{'venue': 'Knowledge and Information Systems', 'journal': 'Knowledge and Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}