Percorrer por data de Publicação, começado por "2025-02-02"
A mostrar 1 - 2 de 2
Resultados por página
Opções de ordenação
- Identification and explanation of disinformation in wiki data streamsPublication . Arriba-Pérez, Francisco de; García-Méndez, Silvia; Leal, Fátima; Malheiro, Benedita; Burguillo, Juan C.Social media platforms, increasingly used as news sources for varied data analytics, have transformed how information is generated and disseminated. However, the unverified nature of this content raises concerns about trustworthiness and accuracy, potentially negatively impacting readers’ critical judgment due to disinformation. This work aims to contribute to the automatic data quality validation field, addressing the rapid growth of online content on wiki pages. Our scalable solution includes stream-based data processing with feature engineering, feature analysis and selection, stream-based classification, and real-time explanation of prediction outcomes. The explainability dashboard is designed for the general public, who may need more specialized knowledge to interpret the model’s prediction. Experimental results on two datasets attain approximately 90% values across all evaluation metrics, demonstrating robust and competitive performance compared to works in the literature. In summary, the system assists editors by reducing their effort and time in detecting disinformation.
- Percepção da segurança da informação no mobile commercePublication . Lopes, António Pedreiras; Ferreira, Humberto Medrado Gomes; Pinto, José Agostinho de SousaA rápida evolução das tecnologias móveis tem transformado o mobile commerce (m-commerce) num canal privilegiado de consumo digital, combinando conveniência e acessibilidade. Contudo, esta transição acarreta novos desafios no domínio da segurança da informação, especialmente no que respeita à forma como os utilizadores percecionam e gerem os riscos associados às suas interações online. O presente estudo tem como objetivo analisar a perceção de segurança no m-commerce, explorando a relação entre o nível de literacia digital, as práticas de proteção adotadas e o grau de vulnerabilidade percebida. Para o efeito, foi utilizada uma metodologia de natureza quantitativa, com base num questionário aplicado a 44 participantes. As respostas foram tratadas através de análise descritiva e complementadas com a aplicação do Método de Mosler, o qual permitiu mensurar e classificar o risco associado a quatro dimensões: leitura das políticas de privacidade, práticas de segurança, atualização das palavras-passe e perceção de segurança das aplicações móveis face aos websites. Os resultados evidenciam que níveis mais elevados de conhecimento e de adoção de práticas seguras correspondem a riscos residuais ou muito baixos, enquanto comportamentos menos informados ou a ausência de medidas preventivas se associam a riscos elevados ou críticos. Verificou-se, ainda, uma tendência para maior confiança nas aplicações móveis em detrimento dos websites, nem sempre sustentada por critérios técnicos de segurança. Em resumo, o fator humano permanece o principal vetor de vulnerabilidade no m-commerce, sendo determinante o reforço da literacia e da sensibilização digital dos utilizadores. O estudo contribui, assim, para uma compreensão mais abrangente da relação entre perceção, comportamento e risco, fornecendo evidências que poderão apoiar o desenvolvimento de estratégias de segurança mais eficazes e centradas no utilizador.