Põlvkondade erisuste hindamine sotsiaalse manipuleerimisrünnetega (Social Engineering attacks). Y-põlvkonna (millennial) ja beebibuumi ajastul sündinud põlvkonna võrdlus

Date

2018

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Abstract

Digitaalse ühiskonna ajastul on sotsiaalse manipuleerimise ründed (social engineering attacks)väga edukad ja kahjuks kasutajad ei suuda ennast selliste rünnakute vastu kaitsta. Sotsiaalne manipuleerimine (social engineering) on keeruline probleem, mistõttu on väga raske eristada kõige kaitsetumaid kasutajaid. Sellised ründed ei ole suunatud ainult noorte ja töötajate vastu, vaid on laiaulatuslikud sõltumata vanusest. Tehnoloogia kiire kasvu ja selle ebasihipärase kasutamise tõttu on kõik selliste rünnakute poolt mõjutatud, kõik on haavatavad (Purkait, 2012; Aggarwal et al., 2012). Kasutajaid peetakse turvalisuse "nõrgimaks lüliks" (Mohebzada et al., 2012; Mitnick and Simon, 2011), ja seega konfidentsiaalse info kaitsmine peaks olema kõikide inimeste eesmärk. Hoolimata sellest, et on olemas erinevaid lahendusi kasutajate koolitamiseks selliste rünnakute vältimiseks, andmepüük on jätkuvalt edukas (Dhamija et al., 2006). See on eelkõige seetõttu, et küberteadlikkuse koolitused, teoreetilised kursused või raamistikud eeldatakse olevat võrdselt efektiivsed kõikidele kasutajatele vaatamata nende vanusest, kuigi kogemus näitab et see ei ole tõsi (Alseadoon, 2014). Selleks, et koolitused saaksid olla efektiivsed, on oluline et need on koostatud lähtudes sotsiaalse manipuleerimise turvanõrkustest, mis on erinevatel vanusegruppidel erinevad. Käesoleva töö eesmärgiks on põlvkondade unikaalsete tunnuste (demograafilised ja isikulised) ja nende haavatavuste faktorite määratlemine. Sellealusel on loodud raamistik, mis on võimalik rakendada ja mis addresseerib neid nõrkusi. Arvesse võttes probleemi keerikust, käesolev uurimistöö näitab, et on vaja läbi viia edasisi uurimusi laiemast perspektiivist lähtuvalt lisades "põlvkondade" elemendi uurimiseesmärkidesse, et kas on erinevusi haavatuse riskide osas läbi põlvkondade. Käesolev uurimistöö kasutab nii kvalitatiivseid kui kvantitatiivseid meetodeid eesmärkide saavutamiseks. Andmekogumise rünnaku efektiivsuse hindamisel analüüsitakse kasutajate käitumist ning antakse sellele psühholoogiline tõlgendus. Esimene uurimisküsimus keskendub sotsiaalne manipulatsiooni haavatavuse faktorite määratlemisele ja kvantitatiivsed andmed (statistiline analüüs) näitavad, et põlvkond on oluline element potentsiaalsete sotsiaalse manipulatsiooni ohvrite eristamisel, kusjuures arvutikasutusoskus ja haridustase ei määra olulist rolli hindamaks kasutajate tõenäosust langeda selliste rünnakute ohvriks. Eelpool toodud faktorite ja ka eelnevate uuringute alusel, ei ole ka sugu määrav faktor haavatavuse ennustamisel (Parsons et al., 2013). Teine uurimisküsimus püüab selgitada, mis põhjustab põlvkondade haavatavuse erinevusi ning uuringu tulemused näitavad, et Y-põlvkonna isikuomadused, sh teadvus, ekstravertsus ja meeldivus on põhifaktorid, mis mõjutavad haavatavust. Viimasena, lisaks tugeva aluse loomisel edaspidiseks põlvkondade haavatavuse uurimisel, pakub käesolev töö välja raamistiku, milles on eeltoodud leiud arvesse võetud ja mille eesmärk on vähendada Y-põlvkonna haavatust sotsiaalse manipuleerimise rünnakutele. Käesoleva magistritöö unikaalsus seisneb üldises lähenemisviisis: alates ulatuslikus kirjanduse ülevaates "põlvkondade" haavatavuse faktorite määratlemisega, statistilise analüüsiga haavatavuste hindamiseks ja lõpetades lahenduse väljapakkumisega, mis aitab lahendada "põlvkondade" turvalisuse probleemi.
In the age of digital society Social Engineering attacks are very successful and unfortunately users still cannot protect themselves against these threats. Social Engineering is a very complex problem, which makes it difficult to differentiate among vulnerable users. These attacks not only target young users or employees, they select massively, regardless of the users' age. Due to the rapid growth of technology and its misuse, everyone is affected by these attacks, everyone is vulnerable to them (Purkait, 2012; Aggarwal et al., 2012). Users are considered the "weakest link" of security (Mohebzada et al., 2012; Mitnick and Simon, 2011) and as such, protecting confidential information should be the ultimate goal of all people. However, despite the fact that a number of different strategies exists to educate or train endusers to avoid these attacks, they still do, phishing still succeeds (Dhamija et al., 2006). This is mainly because the existing security awareness trainings, theoretical courses, or frameworks are expected to be equally effective for all users regardless of their age, but experience has shown that this is not true (Alseadoon, 2014). In order for these security trainings to be effective, it is essential that they are composed based on the Social Engineering security weaknesses attributed differently to different generations. Identifying unique characteristics (demographic and personality) of generations, determinants of their vulnerability is what this work aims to do. Then frameworks crafted based on that information (addressing these weaknesses) would be of use and worth implementing. Therefore, taking into consideration the complexity of this problem, this study suggests that there is a need to research it from a broader perspective, adding the "generation" element into the study focus to find out if there is indeed any difference in susceptibility among generational cohorts. In order to do so, this research will adapt both qualitative and quantitative methods towards reaching its objectives. Collected-data of users' performance in a phishing assessment are analyzed and psychological translation of results is provided. Thus, the first research question seeks to address what factors determinate endusers vulnerability to Social Engineering, and results from quantitative data (statistical analysis) show that generation is an important element to differentiate potential victims of Social Engineering, whilst computer-efficacy or educational level do not play any noteworthy role in predicting endusers' likelihood of falling for these threats. In consistency with the above elements and previous studies, also gender is shown no potentiality in predicting susceptibility (Parsons et al., 2013). The second research question deems to explain what makes generations differ in susceptibility and this study's findings propose that generation Y personality traits such as consciousness, extraversion and agreeableness are key influencers of their shown vulnerability. Finally, along with establishing strong foundations for future research in studying generations susceptibility to Social Engineering, this thesis employ these findings in proposing a framework aiming to lessen millennial likelihood to Social Engineering victimization. The originality of this study lies on its overall approach: starting with an exhaustive literature review towards identifying factors impacting generations' susceptibility level, then statistically measuring their vulnerability, to finish with a solution proposal crafted to suit the observed generational security weaknesses.

Description

Keywords

Citation