論文の概要: A Survey on the Principles of Persuasion as a Social Engineering Strategy in Phishing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18488v1
- Date: Tue, 24 Dec 2024 15:19:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-25 15:56:21.565849
- Title: A Survey on the Principles of Persuasion as a Social Engineering Strategy in Phishing
- Title(参考訳): 養殖における社会工学戦略としての説得の原理に関する調査
- Authors: Kalam Khadka, Abu Barkat Ullah, Wanli Ma, Elisa Martinez Marroquin,
- Abstract要約: 説得の原則と社会工学の攻撃の関連は、サイバーセキュリティにおいて重要なトピックである。
本研究は, フィッシングにおける説得の原理の理解における技術の現状を体系的に要約し, 提示するものである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.7999703756441756
- License:
- Abstract: Research shows that phishing emails often utilize persuasion techniques, such as social proof, liking, consistency, authority, scarcity, and reciprocity to gain trust to obtain sensitive information or maliciously infect devices. The link between principles of persuasion and social engineering attacks, particularly in phishing email attacks, is an important topic in cyber security as they are the common and effective method used by cybercriminals to obtain sensitive information or access computer systems. This survey paper concluded that spear phishing, a targeted form of phishing, has been found to be specifically effective as attackers can tailor their messages to the specific characteristics, interests, and vulnerabilities of their targets. Understanding the uses of the principles of persuasion in spear phishing is key to the effective defence against it and eventually its elimination. This survey paper systematically summarizes and presents the current state of the art in understanding the use of principles of persuasion in phishing. Through a systematic review of the existing literature, this survey paper identifies a significant gap in the understanding of the impact of principles of persuasion as a social engineering strategy in phishing attacks and highlights the need for further research in this area.
- Abstract(参考訳): 調査によると、フィッシングメールは、社会的証明、好意、一貫性、権威、希少性、相互性などの説得技術を利用して、機密情報や悪意のあるデバイスを入手する信頼を得る。
社会工学的攻撃の原則と社会工学的攻撃の関連性、特にフィッシングメール攻撃はサイバーセキュリティにおいて重要なトピックであり、サイバー犯罪者が機密情報やコンピュータシステムにアクセスするのによく使われる方法である。
この調査論文は、標的となるフィッシングの一種である槍のフィッシングが、攻撃者がターゲットの特定の特性、興味、脆弱性に対してメッセージを調整できるため、特に有効であることが判明した。
槍のフィッシングにおける説得の原則の使い方を理解することは、それに対する効果的な防御と最終的にその排除の鍵となる。
本研究は, フィッシングにおける説得の原理の理解における現状を体系的に要約し, 提示するものである。
本研究は,既存文献の体系的レビューを通じて,フィッシング攻撃における社会工学的戦略としての説得の原理が与える影響の理解における大きなギャップを明らかにし,さらなる研究の必要性を強調した。
関連論文リスト
- Rethinking the Vulnerabilities of Face Recognition Systems:From a Practical Perspective [53.24281798458074]
顔認識システム(FRS)は、監視やユーザー認証を含む重要なアプリケーションにますます統合されている。
最近の研究によると、FRSの脆弱性は敵(例えば、敵パッチ攻撃)やバックドア攻撃(例えば、データ中毒の訓練)であることが明らかになっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-21T13:34:23Z) - Evaluating the Efficacy of Large Language Models in Identifying Phishing Attempts [2.6012482282204004]
何十年にもわたるサイバー犯罪戦術であるフィッシングは、今日のデジタル世界において大きな脅威となっている。
本稿では,15大言語モデル (LLM) がフィッシング手法の検出に有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-23T19:55:18Z) - An Innovative Information Theory-based Approach to Tackle and Enhance The Transparency in Phishing Detection [23.962076093344166]
フィッシングアタックローカライゼーションのための革新的な深層学習手法を提案する。
本手法は,メールデータの脆弱性を予測するだけでなく,最も重要なフィッシング関連情報を自動的に学習し,発見する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-27T00:03:07Z) - Attention-Based Real-Time Defenses for Physical Adversarial Attacks in
Vision Applications [58.06882713631082]
ディープニューラルネットワークはコンピュータビジョンタスクにおいて優れたパフォーマンスを示すが、現実の敵攻撃に対する脆弱性は深刻なセキュリティ上の懸念を引き起こす。
本稿では、敵チャネルの注意力を利用して、浅いネットワーク層における悪意のある物体を素早く識別・追跡する、効果的な注意に基づく防御機構を提案する。
また、効率的な多フレーム防御フレームワークを導入し、防御性能と計算コストの両方を評価することを目的とした広範な実験を通じて、その有効性を検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-19T00:47:17Z) - Physical Adversarial Attack meets Computer Vision: A Decade Survey [55.38113802311365]
本稿では,身体的敵意攻撃の概要を概観する。
本研究は,身体的敵意攻撃の性能を体系的に評価する第一歩を踏み出した。
提案する評価基準であるhiPAAは6つの視点から構成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-30T01:59:53Z) - An Overview of Phishing Victimization: Human Factors, Training and the
Role of Emotions [0.0]
フィッシング(英: Phishing)とは、犯罪者やフィッシング業者が、機密で機密性の高い情報を盗むためにエンドユーザーを欺くことができるサイバー犯罪の一種である。
本稿では, フィッシング被害の要因として, 過去の研究で報告された感情的要因について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-13T12:51:20Z) - SoK: Human-Centered Phishing Susceptibility [4.794822439017277]
フィッシングの検出と防止に人間がどう関わっているかを説明する3段階のフィッシング・サセプティビリティ・モデル(PSM)を提案する。
このモデルは、ユーザの検出性能を改善するために対処する必要があるいくつかの研究ギャップを明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-16T07:26:53Z) - Detecting Cross-Modal Inconsistency to Defend Against Neural Fake News [57.9843300852526]
我々は、画像やキャプションを含む機械生成ニュースに対して、より現実的で挑戦的な対策を導入する。
敵が悪用できる可能性のある弱点を特定するために、4つの異なる種類の生成された記事からなるNeuralNewsデータセットを作成します。
ユーザ実験から得られた貴重な知見に加えて,視覚的意味的不整合の検出にもとづく比較的効果的なアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-16T14:13:15Z) - Adversarial Machine Learning Attacks and Defense Methods in the Cyber
Security Domain [58.30296637276011]
本稿では,機械学習技術に基づくセキュリティソリューションに対する敵攻撃に関する最新の研究を要約する。
サイバーセキュリティドメインでエンドツーエンドの敵攻撃を実装するという、ユニークな課題を議論するのは、これが初めてである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-05T18:22:40Z) - Phishing and Spear Phishing: examples in Cyber Espionage and techniques
to protect against them [91.3755431537592]
フィッシング攻撃は、2012年以降、サイバー攻撃の91%以上を突破し、オンライン詐欺で最も使われているテクニックとなっている。
本研究は, フィッシングとスピア・フィッシングによる攻撃が, 結果を大きくする5つのステップを通じて, フィッシングとスピア・フィッシングによる攻撃の実施方法についてレビューした。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-31T18:10:09Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。