Quais funcionários são o maior risco de segurança?
Agora os empregadores têm uma imagem melhor das características que tornam as pessoas mais suscetíveis a violações de segurança.
Um novo estudo que será apresentado na próxima reunião anual da International Human Factors and Ergonomics Society descreve Atributos comportamentais, cognitivos e perceptivos de usuários de e-mail vulneráveis a ataques de phishing.
Especificamente, os pesquisadores descobriram que pessoas que são excessivamente confiantes ou introvertidas e mulheres são menos propensas a distinguir com precisão entre e-mails legítimos e de phishing. Phishing é o uso de correspondência fraudulenta por e-mail para obter senhas e informações de cartão de crédito ou para enviar vírus.
[A Outra Vítima de Ciberataques]
"Os resultados mostraram uma desconexão entre confiança e habilidade real, já que a maioria Os participantes não eram apenas suscetíveis a ataques, mas também excessivamente confiantes em sua capacidade de se protegerem ", disse o autor do estudo Kyung Wha Hong, da Universidade Estadual da Carolina do Norte. candidato.
Como parte do estudo, os participantes receberam uma pesquisa de personalidade e, em seguida, pediram para verificar os e-mails legítimos e de phishing. Eles foram instruídos a deletar e-mails suspeitos ou spam, deixar e-mails legítimos como estão e marcar emails que exigiam ações ou respostas como "importantes".
Hong descobriu que 89% dos participantes indicaram estar confiantes em sua capacidade de identificar e-mails, 92% de e-mails de phishing classificados incorretamente. Além disso, 52% dos participantes classificaram erroneamente mais da metade dos e-mails de phishing e 54% excluíram pelo menos um e-mail autêntico.
Os resultados revelaram que as mulheres tinham menos probabilidade do que os homens de rotular corretamente os e-mails de phishing. relatado como "menos confiante, introvertido ou menos aberto a novas experiências" eram mais propensos a excluir e-mails legítimos.
Hong disse que planeja continuar desenvolvendo um perfil de usuário que pode prever quando e com quem os ataques de phishing serão bem-sucedidos. a fim de projetar ferramentas eficazes para prevenir e combatê-las.
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