利用正交化对数线性分析检测与缓解列联表数据中的社会工程漏洞
密码学与安全
2023-02-28 v1
摘要
社会工程已成为网络安全中的重大威胁。在基于对话的攻击中，社会工程师拥有潜在受害者足够多的个人数据以显得可信，便冒充受害者，从而操纵攻击目标泄露足以访问受害者账户等信息。我们利用信息科学中对人类信息处理的逐步理解来刻画目标受操纵的漏洞，并提出了一种对策形式。我们的关注点在于社会工程师能够通过部分地从非正式来源（来自一般知识）或更正式来源（来自某些公共数据库）可用的统计信息推断个人属性值，从而构建受害者画像的可能性。我们对列联表形式的数据使用正交化对数线性分析，以开发一种度量，衡量特定子表对概率推断的易感性，作为我们提出对策的基础。这基于如下观察：推断依赖于高度的非均匀性，并利用分析的正交性通过该子空间投影来定义度量。
引用
@article{arxiv.2302.13532,
title = {Detection and Amelioration of Social Engineering Vulnerability in Contingency Table Data using an Orthogonalised Log-linear Analysis},
author = {Glynn Rogers and Malcolm Crompton and Gaurav Sapre and Jonathan Chan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.13532},
year = {2023}
}
备注
28 pages, 1 figure