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Enregistrement W4383228282 · doi:10.31219/osf.io/6f2y9

Phishing Vulnerability Compounded by Older Age, APOE4 Genotype, and Lower Cognition

2023· preprint· en· W4383228282 sur OpenAlexaff
Didem Pehlivanoglu, Alayna Shoenfelt, Ziad M Hakim, Amber Heemskerk, Jialong Zhen, Mario Mosqueda, Robert C. Wilson, Matthew J. Huentelman, Matthew D Grilli, Gary R. Turner, R. Nathan Spreng, Natalie C. Ebner

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpam and Phishing Detection
Établissements canadiensMcGill UniversityYork University
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of HealthFlorida Department of Health
Mots-clésPhishingCognitionPsychologyInternet privacyThe InternetGerontologyComputer securityComputer scienceMedicineWorld Wide WebPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With technological advancements, financial exploitation tactics have expanded into the online realm. Older adults may be particularly susceptible to online scams due to age- and Alzheimer’s Disease-related changes in cognition. In this study, 182 adults ranging from 18-90 years underwent cognitive assessment, genotyping for apolipoprotein E e4 (APOE4), and completed the lab-based Short Phishing Email Suspicion Test (S-PEST) as well as the real-life PHishing Internet Task (PHIT). Across both paradigms, older age predicted heightened susceptibility to phishing, with this enhanced susceptibility pronounced among older APOE4 allele carriers with lower working memory. Additionally, performance in both phishing tasks was correlated, in that reduced ability to discriminate between phishing and safe emails in S-PEST predicted greater phishing susceptibility in PHIT. The current study introduces S-PEST as an easy-to-administer, ecologically valid tool for assessing phishing susceptibility and identifies older age, APOE4, and lower cognition as risk factors of phishing vulnerability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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