Determinants of Security Behavior Intention in State-Owned Enterprises: Applying Protection Motivation Theory to Phishing Emails
Notice bibliographique
Résumé
The increasing prevalence of cyber security threats underscores the need to understand employee behavior to prevent phishing-related risks and effectively promote a sustainable working environment.This issue is particularly critical for state-owned enterprises (SOEs), especially those operating in sensitive industries.Our study explores the factors influencing the behavior intentions of SOE employees to avoid clicking on phishing email links.The research adopts a quantitative approach, utilizing Structural Equation Modelling (SEM) for data analysis using SmartPLS 4.1.0software.A sample size of 189 respondents was determined using the G-Power Calculator and selected through purposive sampling.The results reveal that self-efficacy, perceived vulnerability, and perceived severity significantly influence security behavior intention.Furthermore, threat awareness was identified as a significant predictor of response efficacy, perceived vulnerability, and self-efficacy.Security knowledge was found to play a crucial role in shaping perceived severity, perceived vulnerability, and response efficacy.However, three hypotheses were not supported, specifically the relationships between threat awareness and perceived severity, security awareness and self-efficacy, and response efficacy and security behavior intention.These findings underscore the need for organizations to address the gaps by reinforcing practical training and targeted intervention for strengthening employee perception of severity perception, self-efficacy, and security behavior intention.The study highlights the importance of implementing robust cybersecurity awareness campaigns and policies within organizations prone to cyber threats.By fostering a culture of vigilance and improving employees understanding of the severity and vulnerability of phishing attacks, organizations can enhance their resilience against cyber threats and mitigate potential risks effectively.
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 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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».