धोखे पर नज़र: शून्य-दिन सामृद्ध सामाजिक इंजीनियरिंग हमलों का पता लगाने के लिए मानव-एक-सुरक्षा-संवेदक पैरेडाइम का उपयोग करने में एक केस स्टडी

कई सूचना सुरक्षा परिदृश्यों में, मनुष्य तकनीकी सुरक्षा उपायों की तुलना में खतरों का पता लगाने में बेहतर हो सकते हैं। यह विशेष रूप से तब सच है जब खतरा उपयोगकर्ता के धोखे पर आधारित होता है न कि किसी विशिष्ट तकनीकी दोष के दुरुपयोग पर, जैसे कि स्पीयर-फिशिंग, ऐप स्पूफिंग, मल्टीमीडिया मकड़ी और अन्य सामृद्ध सामाजिक इंजीनियरिंग हमले। यहाँ, हम मानव-एक-सुरक्षा-संवेदक के विचार को एक परीक्षण में रखते हैं, जिसमें एक नियंत्रित प्रयोगशाला वातावरण में विभिन्न हमलों का सामना करने वाले प्रतिभागियों की एक छोटी संख्या पर पहली केस स्टडी है और उन्हें इन हमलों की रिपोर्ट करने के लिए एक तंत्र प्रदान किया गया है यदि वे उन्हें पहचानते हैं। एक प्रमुख चुनौती प्रत्येक रिपोर्ट की विश्वसनीयता का अनुमान लगाना है, जिसे हम मशीन लर्निंग दृष्टिकोण के साथ हल करते हैं। तुलना के लिए, हम एक ही खतरों का पता लगाने में ज्ञात तकनीकी सुरक्षा प्रतिकूल उपायों की क्षमता का मूल्यांकन करते हैं। यह प्रारंभिक प्रमाण अवधारणा अध्ययन दिखाता है कि यह विचार व्यवहार्य है।