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フィッシングメールとマルチタスクは混ざっていない、と新しい学習は示しています

これを想像してください：あなたはズームコールに乗っています、Slackは賑やかで、3つのスプレッドシートが開いていて、受信トレイのpingがあります。注意の瞬間に、あなたは電子メールの小さな赤い旗を見逃します。それがフィッシングが忍び寄る方法であり、毎日34億の悪意のある電子メールが送られたため、利害関係は高くなることはありませんでした。 Binghamton University of Management（SOM）を含む新しい研究は、マルチタスクがフィッシングの検出を大幅に悪化させることを示しています。人々が情報を過負荷にしたとき、疑わしいキューが低下することに気付く能力があります。しかし、この研究では、驚くほど単純な解決策も指摘しています。それが最も重要なときに注意を向けることができるタイムリーで軽量なヌッジです。 「複数の画面を操作する場合、特に緊急のタスクを処理する場合、1つの画面や特定のメールに注意を向けることはありません。そのメールにすばやく返信したい場合は、フィッシングメールでそれらの赤い旗を無視するのは簡単です」 「私たちは、リスク要因について人々に微調整するための非常にシンプルな通知システムの計画を設計したので、フィッシングメッセージがシャッフルで迷子にならず、人々はより効率的にそれらを検出できるようになります。」 研究者は、作業メモリの負荷が高いときにフィッシング検出の精度が急落することを発見しました。ただし、研究者が短いリマインダーを導入したとき、参加者の検出パフォーマンスは、重いマルチタスク下でも改善されました。 これらのリマインダーは、ワークフローのオーバーホールを必要としません。たとえば、複数のスプレッドシートやメッセージングアプリをジャグリングしている間、電子メールクライアントは、疑わしいメッセージの上部に色付きの警告バナーを表示する場合があります。 カレンダーの通知またはタスクの切り替えでは、「このメッセージが詐欺的である可能性があります - 再見てください」などの小さなシステムナッジが注意を向ける可能性があります。労働者が気を散らされたり過負荷になったりした瞬間にこれらの手がかりを使用することにより、組織は従業員が最も脆弱なときにフィッシングの検出に焦点を合わせるのを助けることができます。 また、この調査では、すべてのフィッシングメッセージが等しいわけではないことがわかりました。 「目標のアクティブ化」キュー（リマインダーのような）は、「今すぐギフトカードを請求する」などの報酬を約束するゲインフレームのメッセージに特に役立ちます。対照的に、損失フレームのメッセージ（「アカウントは24時間でロックされます」）は、多くの場合、自分で警戒を引き起こし、追加のリマインダーの利点を減らします。 この洞察は、研究によると、組織は圧倒的な従業員を危険にさらすブランケットリマインダー戦略を避けるべきであることを示唆しています。代わりに、組織は、フィッシングの試みの種類に適応するナッジのように、コンテンツを意識する通知を設計できます。 フィッシングがより洗練されるにつれて、Jiang氏によると、ジャストインタイムのコンテンツを意識した介入に適応する組織は、人々とデータを保護するためによりはるかに優れています。 「これらのフィッシャーが使用するテクニックは、毎日より洗練されています。彼らは偽のアカウントを使用しており、多くの場合、送信者の身元を隠しています」とJiang氏は言いました。 「私たちの研究は、フィッシングの検出がマルチタスク下で急落することがあることを示しており、その後、これらの脅威に基づいた損失ベースのメッセージは、あなたが何をしても検出するのが最も困難です。しかし、それらの小さなリマインダー、微調整方法は実際に非常に役立ちます。」 雇用主、ITマネージャー、セキュリティトレーナーの場合、調査は推奨事項を提供します。 Outlook BannersからSlackまたはTeamsの統合まで、Nudgesを毎日のツールに埋め込みました。 コンテンツごとにカスタマイズ：魅力的で報酬ベースの詐欺のためのリマインダーをより多く提供します。 現実のためのトレーニング：ほとんどのフィッシングトレーニングは、紛らわしいユーザーを想定していますが、実際の従業員は常にマルチタスクなので、トレーニングはそれを反映する必要があります。 「マルチタスクのコンテキストでのフィッシング検出：ワーキングメモリ負荷、目標のアクティブ化、および検出パフォーマンスに対するメッセージフレーミングキューの影響」という研究は、 欧州情報システムジャーナル。アルバニー大学のXuecong Luと、カナダのMcMaster UniversityのMilena HeadとJunyi Yandが共著しました。 #フィッシングメールとマルチタスクは混ざっていないと新しい学習は示しています