arvutiteaduse instituudi lõputööderegister


Põlvkondade erisuste hindamine sotsiaalse manipuleerimisrünnetega (Social Engineering attacks). Y-põlvkonna (millennial) ja beebibuumi ajastul sündinud põlvkonna võrdlus
Nimi Lejla Islami
Kokkuvõte 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.
Lõputöö keel inglise
Lõputöö tüüp Magister - Küberkaitse
Juhendaja(d) Olaf Manuel Maennel, PhD Raimundas Matulevicius, PhD
Kaitsmise aasta 2018
PDF