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[2019年德国慕尼黑国际激光与光电会议暨欧洲量子电子学会议(CLEO/Europe-EQEC)（2019.6.23-2019.6.27）] 2019年欧洲激光与光电会议暨欧洲量子电子学会议(CLEO/Europe-EQEC) - 2ω角分辨RABBITT技术：阿秒脉冲测量及氦原子1s3p共振中的阿秒特征信号

DOI：10.1109/CLEOE-EQEC.2019.8873037 出版年份：2019 更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要： 语义社会工程攻击对计算机和通信系统构成普遍威胁。通过欺骗手段而非利用技术漏洞，鱼叉式钓鱼、混淆网址、路过式下载、伪造网站、恐吓软件等攻击能够绕过传统技术安全控制，直接针对用户实施。我们的目标是探索通过可测量属性（最好能实时且自动化地）预测用户对欺骗式攻击易感性的可行性。为此，我们开展了两项实验：第一项面向互联网招募的4333名用户，通过关联规则挖掘识别出有效的高层特征；第二项针对315名用户的小群体，对这些特征进行更深入研究。两项实验中，参与者均需辨别攻击与非攻击展示内容。基于收集的数据，我们确定了预测用户对语义攻击易感性的实用指标，据此构建并评估了逻辑回归与随机森林预测模型，准确率分别为0.68和0.71。研究发现安全培训能显著提升用户识别欺骗尝试的能力，其中"距上次自主学习的时间"是最重要特征之一，而通过讲座进行的正式安全教育作为预测指标效用较低。其他重要特征还包括计算机素养、平台熟悉度及访问频率。根据组织偏好，可通过设定概率阈值使模型配置倾向于最小化误报/漏报或最大化准确率——对两个模型而言，选择0.55阈值可使误报与漏报率均保持在0.2以下。
作者： Ryan Heartfield，George Loukas，Diane Gan
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

通过可测量的属性（最好能以实时和自动化的方式）来探索预测用户易受基于欺骗的攻击可能性的可行性。

研究成果

安全培训能显著提升用户识别欺骗企图的能力，其中最重要的影响因素是用户最近一次自主学习的时间间隔，而通过讲座进行的正式安全教育作为预测指标的效果则明显较弱。其他重要影响因素还包括计算机操作能力、对特定平台的熟悉程度以及访问频率。所开发的模型可根据判定用户易受攻击概率阈值的不同，通过调整偏好来最小化误报率、最小化漏报率或最大化准确率。

研究不足

参与者事先了解了调查及后续测试的目的，这可能使他们比平时更加警惕并对语义攻击的欺骗性更为敏感。第一次实验中使用的截图更适合针对视觉欺骗的攻击，而非针对行为欺骗的攻击。

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