A Regressional Study on the Impact of Organizational Security Culture and Transformational Leadership on Social Engineering Awareness among Bank Employees: The Interplay of Security Education and Behavioral Change
Notice bibliographique
Résumé
Organizations across various sectors are increasingly vulnerable to cybersecurity breaches in an era characterized by unprecedented technological advancements and a rapidly evolving threat landscape. Among the myriad methods employed by malicious actors, social engineering stands out as a particularly insidious and effective means of infiltrating secure systems and obtaining sensitive information. To effectively address these issues, organizations must establish and sustain a principled security process; this process goes beyond installing the latest security technologies. It encompasses the concept of "organizational security culture. This paper investigates the impact of organizational security culture and transformational leadership on bank employees' social engineering awareness, focusing on security education and behavioral change. Social engineering is the unauthorized infiltration of the end user's computer system and network through malware techniques such as tailgating, phishing, vishing, pretexting, and baiting to gain access to companies and individual confidential data; thus, this study aims to analyze the effect of organizational security culture and transformational leadership on social engineering awareness among bank employees while assessing security education's role in driving behavioral change. This research used the Likert scale model to collect primary data through survey questionnaires from 450 bank employees. The data collected was analyzed using linear regression analysis to test the study’s hypothesis. This study recommends that banking institutions should adopt a good organizational security culture and expose their staff to effective security education, as this will cause a change in employees' security behavior and more research should be conducted regarding security culture, security education, and awareness programs within banking institutions due to bank operations' ever-dynamic nature and ensuring preparedness for prevailing cyber threats.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».