Κακόβουλα λογισμικά και Ασφάλεια Δεδομένων: Ανάλυση Κοινότητας Q&amp;A
Creators: name: Κωστόπουλος, Απόστολος Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Ιοί
Ασφάλεια δεδομένων
Κοινότητες ερωτήσεων και απαντήσεων
Malwares
Cyber security
Question and answer communities

description: Η εν λόγω ερευνητική εργασία ερευνά τις εμπειρίες και τις απορίες online χρηστών σχετικά με το κακόβουλο λογισμικό και την ασφάλεια δεδομένων σε μία κοινότητα ερωτωαπαντήσεων, την Security Stack Exchange. Σκοπός της είναι η ανακάλυψη γνώσης μέσα από ερωτήσεις που σχετίζονται µε τα κακόβουλα λογισμικά. Η έρευνα περιλαμβάνει το θεωρητικό πλαίσιο, στο οποίο γίνεται αναφορά για τις κοινότητες ερωτοαπαντήσεων, δίνονται παραδείγματα αυτών και παρουσιάζεται η χρήση τους. Περιλαμβάνει επίσης, την ανάλυση των εννοιών “Κακόβουλα λογισμικά” και “Ασφάλεια Δεδομένων”, προσδιορίζει τις επιπτώσεις αυτών και το πόσο απασχολούν ως θέμα τις κοινότητες Q&amp;A. Βασικά κομμάτια της μεθοδολογίας αποτέλεσαν η συλλογή των ετικετών από την ιστοσελίδα Security Stack Exchange, η δημιουργία του συνόλου δεδομένων από αυτές, εστιάζοντας ειδικά σε αναρτήσεις που αφορούν το κακόβουλο λογισμικό καθώς και η χρήση αλγορίθμου ώστε να πραγματοποιηθεί το topic modelling. Η συλλογή των δεδομένων από την κοινότητα Security Stack Exchange έχει χρονικό ορίζοντα από το 2010 έως το 2024. Στη συνέχεια, τα δεδομένα επεξεργάστηκαν σύμφωνα με τον αλγόριθμο Embedded Topic Model (ETM) και έπειτα αναλύθηκαν σε δύο επίπεδα, την θεματική αναγνώριση και την συνοχή των θεμάτων. Από την ανάλυση των δεδομένων που πραγματοποιήθηκε καθώς και το topic modelling, με την χρήση του αλγορίθμου ΕΤΜ, προκύπτουν τα κύρια ευρήματα της εν λόγω διπλωματικής εργασίας. Σύμφωνα με τα ευρήματα, τα θέματα που καλύπτονται στις περισσότερες αναφορές εντός της κοινότητας αφορούν κατά κύριο λόγο την κυβερνοασφάλεια, με δημοφιλέστερο και πιο δύσκολο προς απάντηση θέμα το “ Data Management”. Μικρότερη αναφορά παρατηρείται στα θέματα που αφορούν το “Networking”, με λιγότερο δημοφιλές θέμα τα “Security Tools” και πιο εύκολο προς απάντηση το “ Online Activity”. Τέλος, παρουσιάζονται στο πέμπτο κεφάλαιο τα συμπεράσματα που απορρέουν από τα ερευνητικά ερωτήματα και κατόπιν στο τελευταίο κεφάλαιο της ερευνητικής εργασίας, παραθέτονται προτάσεις για μελλοντική έρευνα.
description: This Thesis investigates online users' experiences and questions about malware and data security in a question and answer community, the Security Stack Exchange. Its aim is to discover knowledge through malware related questions. The research includes the theoretical framework, in which question and answer communities are mentioned, examples of these communities are given, and their use is presented. It also includes an analysis of the concepts of " Malwares" and "Data Security", identifies their implications and how much they are engaged as an issue in Q&amp;A communities. Key parts of the methodology included collecting the tags from the Security Stack Exchange website, creating the dataset from them, focusing specifically on malware-related posts, and using an algorithm to carry out topic modelling. The data collected from the Security Stack Exchange community has a time period from 2010 to 2024. Then, the data were processed using the Embedded Topic Model (ETM) algorithm and then analyzed at two levels, topic identification and topic consistency. From the analysis of the data conducted as well as the modelling of themes using the ETM algorithm, the findings of this thesis emerge. According to the findings, the topics covered in most reports within the community are primarily related to cybersecurity, with the most popular and most difficult topic to answer being "Data Management". Less mentions are observed in the topics related to "Networking", with "Security Tools" being the least popular topic and " Online Activity" being the easiest to answer. Finally, chapter five presents the conclusions drawn from the research questions and then the final chapter of the research paper provides suggestions for future research.