Social Engineering Village - The Voice Told Me To Do It
Notice bibliographique
Résumé
Corporate colors and logos characteristic of a brand are easily and freely accessed on the network. As consumers we have been advised to distrust an email with these identities. Instead, the voice gives us confidence. When we need help, the voice is there. It is the first thing we hear when we call, it tells us how wonderful and beneficial it is to be associated with that brand. A voice that will never harm us, until now. Identity spoofing is one of the most used social engineering formats to initiate major attacks. But what if cyber-criminals could go further? What would happen if someone could not only impersonate, but actually use the identity of an institution to make an attack on a national level? Is it possible to do this with a minimal investment or without capital? The answer is yes. Daniel Isler is Security Consultant, Bachelor in Arts of Representation, Actor and Scenic Communicator and Voice Over Artist. With more than 10 years of experience as an academic in Acting classes at the University of Valparaíso, UNIACC University and Professional Institute Aiep. He also develops projects in the area of visual arts. With those who have participated in contemporary art festivals in Chile, Argentina, Portugal and Spain. Since 2015 he leads the Social Engineering team at Dreamlab Technologies. Certifications / Competencies: • Advanced Practical Social Engineering, Orlando, FL, United States. • Usable Security, University of Maryland, United States. • Improvisation Summer School, Keith Johnstone Workshop Inc. Calgary, Canada. • French for foreign language, Université de Pau et des Pays de L’adour, Pau, France. • Diploma in commercial speech, dubbing and neutral accentuation, Voces de Marca, Caracas, Venezuela. • Diploma in Digital Photography, Arcos Professional Institute. • Diploma in Audiovisual Language, UNIACC University.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,139 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».