Effektiver Schutz vor betrügerischen Nachrichten - Ein Schulungsprogramm zur Erkennung betrügerischer Nachrichten für KMU
Neumann, Stephan; Reinheimer, Benjamin; Volkamer, Melanie
; Kunz, Alexandra; Schwartz, Christian
; Kunz, Alexandra; Schwartz, ChristianAbstract:
In einer zunehmend digitalisierten Welt wird auch Betrug digital. Trotz einer Vielzahl technischer Hilfsmittel bleiben Fähigkeiten zur Erkennung betrügerischer E-Mail-Nachrichten von grundlegender Bedeutung für einen effektiven Schutz. Der vorliegende Beitrag stellt ein Schulungsprogramm zur Erkennung von betrügerischen E-Mails vor, dasin der Praxis wissenschaftlich evaluiert wurde. Speziell die Erkennungsraten von betrügerischen Nachrichten mit Links, die bekannte Domains im Bereich der Sub-Domains von generischen Domains beinhalten, konnten von 56,6% auf 88% gesteigert werden.
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) Kompetenzzentrum für angewandte Sicherheitstechnologie (KASTEL) |
| Publikationstyp | Zeitschriftenaufsatz |
| Publikationsjahr | 2018 |
| Sprache | Deutsch |
| Identifikator | ISSN: 0724-4371, 1614-0702, 1862-2607 KITopen-ID: 1000088278 |
| Erschienen in | Datenschutz und Datensicherheit |
| Verlag | Springer-Verlag |
| Band | 42 |
| Heft | 5 |
| Seiten | 301–306 |
| Externe Relationen | Abstract/Volltext |
| Nachgewiesen in | Dimensions OpenAlex |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung |