Quels employés représentent le plus grand risque de sécurité?


Quels employés représentent le plus grand risque de sécurité?

Une nouvelle étude, qui devrait être présentée à la prochaine réunion annuelle de la Société internationale des facteurs humains et de l'ergonomie, décrit des problèmes spécifiques de sécurité.

Plus précisément, les chercheurs ont découvert que les personnes trop confiantes ou introverties, et les femmes, sont moins susceptibles de faire une distinction précise entre les courriels légitimes et les courriels d'hameçonnage. L'hameçonnage consiste à utiliser des courriels frauduleux pour obtenir des mots de passe et des informations de carte de crédit, ou pour envoyer des virus.

[L'autre victime des cyberattaques]

"Les résultats montrent un décalage entre la confiance et les compétences réelles. Les participants étaient non seulement vulnérables aux attaques, mais aussi trop confiants dans leur capacité à se protéger », a déclaré l'auteur de l'étude, Kyung Wha Hong, un doctorat de l'Université d'État de Caroline du Nord. candidat.

Dans le cadre de l'étude, les participants ont reçu une enquête sur la personnalité, puis ont été invités à parcourir les courriels légitimes et les messages de phishing. Ils ont reçu l'instruction de supprimer les e-mails suspects ou spam, de laisser les e-mails légitimes et de marquer les e-mails ayant besoin d'actions ou de réponses comme importants.

Hong a trouvé que 89% des participants avaient confiance en leur capacité à identifier emails, 92% d'emails de phishing mal classés. En outre, 52% des participants ont mal classé plus de la moitié des courriels d'hameçonnage et 54% ont supprimé au moins un courriel authentique.

Les résultats ont révélé que les femmes étaient moins susceptibles que les hommes d'étiqueter correctement les courriels d'hameçonnage. "Moins confiant, introverti ou moins ouvert à de nouvelles expériences" étaient plus susceptibles de supprimer les emails légitimes.

Hong a indiqué qu'elle prévoyait de continuer à développer un profil utilisateur capable de prédire quand et avec qui les attaques de phishing réussiraient, afin de concevoir des outils efficaces pour les prévenir et les combattre.


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