Eye-tracking in Association with Phishing Cyber Attacks: a Comprehensive Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
As of 2021, it has been reported that around 90% of data breaches occur on ac- count of phishing, while about 83% of organizations experienced phishing attacks [1]. Phishing can be defined as the cybercrime in which a target is contacted through e-mail, telephone or text message by someone impersonating a legitimate institution [2]. Through psychological manipulation, the threat actor attempts to deceive users into providing sensitive information, thereby causing financial and intellectual property losses, reputational damages, and operational activity disruption. In this light, this paper presents a comprehensive review of eyetracking in association with phishing cyberattacks. To determine their impact on phishing detection accuracy, this work reviews 20 empirical studies which measure eye-tracking metrics with respect to different Areas of Interest (AOIs). The described experiments aim to produce simple cognitive user reactions, examine concentration, perception and trust in the system; all in which determine the level of susceptibility to deception and manipulation. Results suggest that longer gaze durations on AOIs, characterized by higher attention control, are strongly correlated with detection accuracy. Eye-tracking behavior also shows that technical background, domain knowledge, experience, training, and risk perception con- tribute to mitigating these attacks. Meanwhile, Time to First Fixation (TTFF), entry time and entry sequence data yielded inconclusive results regarding the impact on susceptibility to phishing attacks. The results aid in designing user-friendly URLs, visual browsing aids, and embedded and automated authentication systems. Most importantly, these findings can be used to establish user awareness through the development of training programs. be used to establish user awareness through the development of training programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».