Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο:
https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1489
Τίτλος: | Building and Evaluating an Annotated Corpus for Automated Recognition of Chat-Based Social Engineering Attacks |
Συγγραφείς: | Tsinganos, Nikolaos Mavridis, Ioannis |
Τύπος: | Article |
Θέματα: | FRASCATI::Engineering and technology::Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering FRASCATI::Engineering and technology::Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering |
Λέξεις-Κλειδιά: | cybersecurity sensitive data social engineering corpus annotation chat-based attack named entity recognition |
Ημερομηνία Έκδοσης: | 2021 |
Πηγή: | Applied Sciences |
Τόμος: | 11 |
Τεύχος: | 22 |
Πρώτη Σελίδα: | 10871 |
Επιτομή: | Chat-based Social Engineering (CSE) is widely recognized as a key factor to successful cyber-attacks, especially in small and medium-sized enterprise (SME) environments. Despite the interest in preventing CSE attacks, few studies have considered the specific features of the language used by the attackers. This work contributes to the area of early-stage automated CSE attack recognition by proposing an approach for building and annotating a specific-purpose corpus and presenting its application in the CSE domain. The resulting CSE corpus is then evaluated by training a bi-directional long short-term memory (bi-LSTM) neural network for the purpose of named entity recognition (NER). The results of this study emphasize the importance of adding a plethora of metadata to a dataset to provide critical in-context features and produce a corpus that broadens our understanding of the tactics used by social engineers. The outcomes can be applied to dedicated cyber-defence mechanisms utilized to protect SME employees using Electronic Medium Communication (EMC) software. |
URI: | https://doi.org/10.3390/app112210871 https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1489 |
ISSN: | 2076-3417 |
Αλλοι Προσδιοριστές: | 10.3390/app112210871 |
Εμφανίζεται στις Συλλογές: | Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής |
Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο | Περιγραφή | Μέγεθος | Μορφότυπος | |
---|---|---|---|---|
applsci-11-10871-v2.pdf | 27,15 MB | Adobe PDF | Προβολή/Ανοιγμα |
Τα τεκμήρια στο Αποθετήριο προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα, εκτός αν αναφέρεται κάτι διαφορετικό.