論文の概要: Protect Against Unintentional Insider Threats: The risk of an employee's cyber misconduct on a Social Media Site

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04744v1
• Date: Mon, 8 Mar 2021 13:30:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-08 18:22:58.188465
• Title: Protect Against Unintentional Insider Threats: The risk of an employee's cyber misconduct on a Social Media Site
• Title（参考訳）: 意図しないインサイダーの脅威に対する保護:ソーシャルメディア上での従業員のサイバー不正行為のリスク
• Authors: Guerrino Mazzarolo, Juan Carlos Fernandez Casas, Anca Delia Jurcut, Nhien-AnLe-Khac
• Abstract要約: この研究プロジェクトは、LinkedInからオープンソースデータを収集、分析することを目的としている。 この研究の最終目的は、機密データを開示する態度を予測できる行動要因が存在するかどうかを理解することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2548794659022393
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Social Media is a cyber-security risk for every business. What do people share on the Internet? Almost everything about oneself is shared: friendship, demographics, family, activities, and work-related information. This could become a potential risk in every business if the organization's policies, training and technology fail to properly address these issues. In many cases, it is the employees' behaviour that can put key company information at danger. Social media has turned into a reconnaissance tool for malicious actors and users accounts are now seen as a goldmine for cyber criminals. Investigation of Social Media is in the embryonic stage and thus, is not yet well understood. This research project aims to collect and analyse open-source data from LinkedIn, discover data leakage and analyse personality types through software as a service (SAAS). The final aim of the study is to understand if there are behavioral factors that can predicting one's attitude toward disclosing sensitive data.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアはあらゆるビジネスにとってサイバーセキュリティのリスクである。 人々はインターネットで何を共有していますか。 自分に関するほとんどのことは、友情、人口統計、家族、活動、仕事に関する情報と共有されている。 組織の方針やトレーニング、技術がこれらの問題に適切に対処できない場合、これはすべてのビジネスにおいて潜在的リスクとなる可能性がある。 多くの場合、重要な企業情報を危険にさらすのは従業員の行動です。 ソーシャルメディアは悪意のある俳優の偵察ツールとなり、ユーザーアカウントはサイバー犯罪者の金鉱と見なされている。 ソーシャルメディアの調査は胚期にあり、まだ十分に理解されていない。 この研究プロジェクトは、LinkedInからオープンソースデータを収集、分析し、データ漏洩を発見し、ソフトウェア・アズ・ア・サービス(SAAS)を通してパーソナライズタイプを分析することを目的としている。 この研究の最終目標は、機密データを開示する態度を予測できる行動要因が存在するかどうかを理解することである。

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