Arbeitgeber haben jetzt ein besseres Bild von den Eigenschaften, die Menschen anfälliger für Sicherheitsverletzungen machen.
Eine neue Studie, die auf der kommenden Internationalen Jahrestagung der Human Factors and Ergonomics Society vorgestellt werden soll, beschreibt spezifisch Verhaltens-, kognitive und perzeptuelle Eigenschaften von E-Mail-Benutzern, die anfällig für Phishing-Attacken sind.
Die Forscher fanden insbesondere heraus, dass Menschen, die zu selbstsicher oder introvertiert sind, und Frauen seltener genau zwischen legitimen und Phishing-E-Mails unterscheiden. Phishing ist die Verwendung betrügerischer E-Mail-Korrespondenz, um Passwörter und Kreditkarteninformationen zu erhalten oder Viren zu verschicken.
[Das andere Opfer von Cyberangriffen]
"Die Ergebnisse zeigten eine Trennung zwischen Vertrauen und tatsächlichen Fähigkeiten Die Teilnehmer waren nicht nur anfällig für Angriffe, sondern auch zu selbstsicher in ihrer Fähigkeit, sich selbst zu schützen ", sagte der Autor der Studie Kyung Wha Hong, eine North Carolina State University Ph.D. Kandidat.
Im Rahmen der Studie wurden die Teilnehmer einer Persönlichkeitsbefragung unterzogen und anschließend gebeten, sowohl legitime als auch Phishing-E-Mails zu scannen. Sie wurden angewiesen, verdächtige oder Spam-E-Mails zu löschen, legitime E-Mails zu belassen und E-Mails, die Aktionen oder Antworten erforderten, als "wichtig" zu markieren.
Hong stellte fest, dass 89 Prozent der Teilnehmer glaubten, dass sie böswillig identifizierten E-Mails, 92 Prozent falsch klassifizierte Phishing-E-Mails. Darüber hinaus haben 52 Prozent der Teilnehmer mehr als die Hälfte der Phishing-E-Mails falsch klassifiziert, und 54 Prozent haben mindestens eine authentische E-Mail gelöscht.
Die Ergebnisse zeigten, dass Frauen Phishing-E-Mails weniger korrekt als Männer beschriften. Als "weniger vertrauenswürdig, introvertiert oder weniger offen für neue Erfahrungen" beschrieben, löschten sie eher legitime E-Mails.
Hong sagte, sie werde weiterhin ein Benutzerprofil entwickeln, das vorhersagen kann, wann und mit wem Phishing-Angriffe erfolgreich sein könnten. um effektive Werkzeuge zu entwickeln, um sie zu verhindern und zu bekämpfen.
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