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Enregistrement W4396839042 · doi:10.1145/3638380.3638434

A Large-Scale Study of Device and Link Presentation in Email Phishing Susceptibility

2023· article· en· W4396839042 sur OpenAlexaff
Sijie Zhuo, Robert Biddle, Lucas Betts, Nalin Arachchilage, Yun Sing Koh, Danielle Lottridge, Giovanni Russello

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpam and Phishing Detection
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhishingPresentation (obstetrics)Computer scienceInternet privacyWorld Wide WebHypertextMasking (illustration)The InternetComputer securityMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phishing is one of the most prevalent social engineering attacks that targets both organisations and individuals. It is crucial to understand how email presentation impacts users’ reactions to phishing attacks. We hypothesised that device type and email presentation could potentially play a role, particularly in how links are displayed, which might influence susceptibility. In collaboration with the IT Services unit of a large organisation for a phishing training exercise, we conducted a study to explore the effects of device type and link presentation. Our findings revealed no significant difference in users’ susceptibility to phishing when using mobile devices versus computers. However, the masking of phishing links as buttons or hypertext appeared to be influential in shaping users’ behaviour. More specifically, users were significantly more likely to click on phishing links when masked as hypertext. These findings suggest that link presentation plays a significant role in users’ susceptibility to phishing attacks.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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