Etyczna symulacja ataku phishingowego
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
Numer Tom 15 Nr 3 (2025)
-
Wyodrębnianie cech obiektów poprzez pojedyncze rzutowania tensora danych na macierze
Yuriy Bunyak, Roman Kvуetnyy, Olga Sofina, Volodymyr Kotsiubynskyi5-9
-
Hybrydowe podejście łączące uogólniony algorytm optymalizacji rozkładu normalnego i rozmyte C-średnie ze wskaźnikiem Calińskiego-Harabasza do optymalizacji grupowania
Moatasem Mahmood Ibrahim, Omar Saber Qasim, Talal Fadhil Hussein10-14
-
Metoda hybrydowych logicznych drzew klasyfikacyjnych opartych na grupowym wyborze cech dyskretnych
Igor Povkhan, Andrii Leheza, Oksana Mulesa, Olena Melnyk, Aliya Kintonova15-21
-
Optymalne zarządzanie jakością energii elektrycznej w oparciu o podejście leksykograficzne
Yurii Voitiuk, Anatolii Volotskyi, Iuliia Shullie, Maiia Kovalchuk, Laura Duissembayeva22-28
-
Wdrażanie energooszczędnych trybów suszenia elektroradiacyjnego materiałów zawierających olej przy użyciu narzędzi automatyzacji
Borys Kotov, Roman Kalinichenko, Serhii Stepanenko, Vasyl Lukach, Volodymyr Hryshchenko, Alvian Kuzmych, Yurii Pantsyr, Ihor Garasymchuk, Volodymyr Vasylyuk29-32
-
Metody i środki laserowego mapowania macierzy Jonesa warstw polikrystalicznych płynów biologicznych
Olexander Ushenko, Iryna Soltys, Olexander Dubolazov, Sergii Pavlov, Vasyl Garasym, Alona Kolomiiets, Bakhyt Yeraliyeva33-37
-
Klasyfikacja choroby Alzheimera na podstawie MRI przy użyciu transformera wizyjnego
Mohith Reddy Kandi, Sree Vijaya Lakshmi Kothapalli, Sivamsh Pavan Rajanala, Suvarna Vani Koneru, Vishnu Pramukh Vattikunta38-44
-
Poprawa wczesnej diagnostyki choroby Parkinsona poprzez analizę pisma ręcznego
Asma Ouabd, Abdelilah Jilbab, Achraf Benba, Ahmed Hammouch45-49
-
Biomechaniczne podstawy i zalety aktywnych ortez w terapii skoliozy idiopatycznej
Patrycja Tymińska-Wójcik50-54
-
Zastosowanie technologii rozpoznawania twarzy w celu zwiększenia kontroli w systemach bezpieczeństwa informacyjnego
Nurzhigit Smailov, Rashida Kadyrova, Kamila Abdulina, Fatima Uralova, Nurgul Kubanova, Akezhan Sabibolda55-58
-
System IoT z przekształtnikami częstotliwości wielkości fizycznych na FPGA
Oleksandr V. Osadchuk, Iaroslav O. Osadchuk, Valentyn K. Skoshchuk59-66
-
Badanie możliwości zmniejszenia błędu pomiaru przesunięcia fazowego sygnałów radiowych
Sergey Matvienko, Grygoriy Tymchyk, Konstantin Vonsevych, Nataliia Stelmakh67-72
-
Zastosowanie systemów czujników światłowodowych w monitorowaniu stanu technicznego konstrukcji betonowych
Nurzhigit Smailov, Akmaral Tolemanova, Amir Aziskhan, Beibarys Sekenov, Akezhan Sabibolda73-76
-
Modelowanie cyklu pracy spiralnej sprężarki pompy ciepła
Bohdan Sydorchuk, Oleksandr Naumchuk77-80
-
Modelowanie parkingów przechwytujących
Larysa Gumeniuk, Volodymyr Lotysh, Pavlo Humeniuk, Oleksandr Reshetylo, Yuriy Syrota81-86
-
Opracowanie i badanie parametrów W potencjalnie niestabilnych czwórników w oparciu o matematyczny model postaci W tranzystorów polowych w zakresie wysokich częstotliwości
Oleksandr Voznyak, Kateryna Kovalova, Yurii Polievoda, Liudmyla Kolianovska, Svitlana Ovsienko, Alla Solomon87-90
-
Wykrywanie informacji poufnych za pomocą dużych modeli językowych
Oleh Deineka, Oleh Harasymchuk, Andrii Partyka, Yurii Dreis, Yuliia Khokhlachova, Yuriy Pepa91-99
-
Etyczna symulacja ataku phishingowego
Justyna Kęczkowska, Karol Wykrota, Mirosław Płaza100-104
-
Skuteczność uczenia maszynowego w wykrywaniu stron phishingowych
Jacek Łukasz Wilk-Jakubowski, Aleksandra Sikora, Dawid Maciejski105-109
-
Współczesne podejścia do integracji agentów AI z procesami informacyjnymi bibliotek
Mariia Sokil, Andriy Andrukhiv110-116
-
Opracowanie adaptacyjnego algorytmu planowania opartego na uczeniu przez wzmacnianie dla inteligentnych kuchni komercyjnych
Konrad Kabala, Piotr Dziurzanski, Agnieszka Konrad117-122
-
Optymalizacja technik głębokiego uczenia się poprzez łączenie modeli BiLSTM i BiGRU do przewidywania cen złota
Iqbal Kharisudin, Nike Yustina Oktaviani123-130
-
Wirtualne kościoły w Polsce – analiza użyteczności i dostępności
Michał Mitura, Mariusz Dzieńkowski131-137
-
Badanie procesu granulacji paszy w oparciu o analizę systemową – uzasadnienie kryteriów optymalizacji
Mahil Isa Mammadov138-142
Archiwum
-
Tom 16 Nr 2
2026-06-30 27
-
Tom 16 Nr 1
2026-03-30 27
-
Tom 15 Nr 4
2025-12-20 27
-
Tom 15 Nr 3
2025-09-30 24
-
Tom 15 Nr 2
2025-06-27 24
-
Tom 15 Nr 1
2025-03-31 26
-
Tom 14 Nr 4
2024-12-21 25
-
Tom 14 Nr 3
2024-09-30 24
-
Tom 14 Nr 2
2024-06-30 24
-
Tom 14 Nr 1
2024-03-31 23
-
Tom 13 Nr 4
2023-12-20 24
-
Tom 13 Nr 3
2023-09-30 25
-
Tom 13 Nr 2
2023-06-30 14
-
Tom 13 Nr 1
2023-03-31 12
-
Tom 11 Nr 4
2021-12-20 15
-
Tom 11 Nr 3
2021-09-30 10
-
Tom 11 Nr 2
2021-06-30 11
-
Tom 11 Nr 1
2021-03-31 14
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Authors
Abstrakt
W artykule przedstawiono etyczną symulację ataku phishingowego jako metodę badawczą służącą do analizy podatności użytkowników na tego typu zagrożenia. Badanie obejmowało przeprowadzenie eksperymentu, w ramach którego rozesłano wiadomości e-mail imitujące autentyczne komunikaty otrzymywane od popularnych serwisów, takich jak: Google, Spotify oraz InPost. W eksperymencie wzięło udział 50 uczestników podzielonych na pięć grup wiekowych, co umożliwiło ocenę wpływu wieku na podatność ataków phishingowych. Celem badania było określenie skuteczności różnych technik inżynierii społecznej oraz analiza reakcji użytkowników na przesyłane fałszywe wiadomości. W eksperymencie zastosowano dedykowane, autorskie oprogramowanie umożliwiające monitorowanie aktywności odbiorców, w tym w zakresie: odczytywania wiadomości, otwierania adresów URL oraz wypełniania formularzy. Wyniki badania wykazały, że większość użytkowników otworzyła wiadomości phishingowe, jednak tylko niewielki odsetek podjął dalsze działania prowadzące do potencjalnego ujawnienia danych. Przeprowadzona analiza wyników potwierdziła kluczową rolę czynników edukacyjnych oraz świadomości użytkowników dotyczących potencjalnych zagrożeń w ograniczaniu efektywności ataków phishingowych. Szczególnie istotnym aspektem okazało się wcześniejsze doświadczenie użytkowników z podobnymi atakami oraz aktywny udział w kampaniach informacyjnych, co znacząco zredukowało ich podatność na manipulacje. W konkluzji sformułowano rekomendacje dotyczące konieczności systematycznego prowadzenia kampanii szkoleniowych oraz implementacji zaawansowanych systemów filtrowania wiadomości elektronicznych, mających kluczowe znaczenie w przeciwdziałaniu opisywanym w pracy zagrożeniom.
Słowa kluczowe:
Bibliografia
[1] Aiden M. K., et al.: Social Engineering Attacks: Detection and Prevention. Shrivastava G., et al. (eds): Emerging Threats and Countermeasures in Cybersecurity. Scrivener Publishing LLC 2025, 349–387.
[2] Akyeşilmen N., Alhosban A.: Non-Technical Cyber-Attacks and International Cybersecurity: The Case of Social Engineering. Gaziantep University Journal of Social Sciences 23(1), 2024, 342–360.
[3] Alkhalil Z., et al.: Phishing attacks: A recent comprehensive study and a new anatomy. Frontiers in Computer Science 3, 2021, 563060.
[4] Alshammari S. S., Soh B., Li A.: Understanding Social Engineering Victimisation on Social Networking Sites: A Comprehensive Review of Factors Influencing User Susceptibility to Cyber-Attacks. Information 16(2), 2025, 153.
[5] Admass W. S., Munaye Y. Y., Diro A. A.: Cyber security: State of the art, challenges and future directions. Cyber Security and Applications 2, 2024, 100031.
[6] Choi Y. B.: Social Engineering Cyber Threats. Journal of Global Awareness 4(2), 2023, 8.
[7] Chanti S., Chithralekha T.: A literature review on classification of phishing attacks. International Journal of Advanced Technology and Engineering Exploration 9(89), 2022, 446–476.
[8] Chanti S., Chithralekha T.: A literature review on classification of phishing attacks. International Journal of Advanced Technology and Engineering Exploration 9(89), 2022, 446–476
[9] Lee N.: Cyberattacks, Prevention, and Countermeasures. Lee N. (ed.): Counterterrorism and Cybersecurity: Total Information Awareness. Springer International Publishing, Cham 2024, 295–342.
[10] Gallo L., et al.: The human factor in phishing: Collecting and analysing user behavior when reading emails. Computers & Security 139, 2024, 103671.
[11] Goenka R., Chawla M., Tiwari N.: A comprehensive survey of phishing: Mediums, intended targets, attack and defence techniques and a novel taxonomy. International Journal of Information Security 23(2), 2024, 819–848.
[12] Ghazi-Tehrani A. K., Pontell H. N.: Phishing evolves: Analyzing the enduring cybercrime. Victims & Offenders 16(3), 2022, 316–342 [https://doi.org/10.1080/15564886.2020.1829224].
[13] Gupta S., et al.: A Comprehensive Analysis of Social Engineering Attacks: From Phishing to Prevention-Tools, Techniques and Strategies. Second International Conference on Intelligent Cyber Physical Systems and Internet of Things – ICoICI, 2024, 1–8.
[14] Hakimi M., Quchi M. M., Fazil A. W.: Human factors in cybersecurity: an in depth analysis of user centric studies. Jurnal Ilmiah Multidisiplin Indonesia – JIM-ID 3(01), 2024, 20–33.
[15] Jeon G.H., et al.: IWTW: A Framework for IoWT Cyber Threat Analysis. CMES-Computer Modeling in Engineering & Sciences 141(2), 2024, 1575–1622 [https://doi.org/10.32604/cmes.2024.053465].
[16] Jain A. K., Gupta B. B.: A survey of phishing attack techniques, defence mechanisms and open research challenges. Enterprise Information Systems 16(4), 2022, 527–565.
[17] Kamruzzaman A., et al.: Social engineering incidents and preventions. IEEE 13th Annual Computing and Communication Workshop and Conference – CCWC, 2023, 0494–0498.
[18] Kont K. R.: Libraries and cyber security: the importance of the human factor in preventing cyber attacks. Library Hi Tech News 41(1), 2024, 11–15.
[19] Kumar S., Gouda S.: A Comprehensive Study of Phishing Attacks and Their Countermeasures. International Journal of Research and Analytical Reviews 10, 2023, 25–31.
[20] Mallick M. A. I., Nath R.: Navigating the cyber security landscape: A comprehensive review of cyber-attacks, emerging trends, and recent developments. World Scientific News 190(1), 2024, 1–69.
[21] Oladipo J. O., et al.: Human factors in cybersecurity: Navigating the fintech landscape. International Journal of Science and Research Archive 11(1), 2024, 1959–1967.
[22] Parsaei A.: Awareness and social engineering-based cyberattacks. International Journal of Reliability, Risk and Safety: Theory and Application 7(1), 2024, 31–36.
[23] Płaza M., et al.: Machine Learning Algorithms for Detection and Classifications of Emotions in Contact Center Applications. Sensors 22(14), 2022, 5311 [https://doi.org/10.3390/s22145311].
[24] Płaza M., Belka R., Szcześniak Z.: Towards a different world – on the potential of the internet of everything. Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska – IAPGOS 2, 2019, 8–11.
[25] Putra F. P. E., et al.: Analysis of phishing attack trends, impacts and prevention methods: literature study. Brilliance: Research of Artificial Intelligence 4(1), 2024, 413–421.
[26] Scherb C., et al.: A cyber attack simulation for teaching cybersecurity. EpiC Series in Computing 93, 2023, 129–140.
[27] Shukla R. K., Tiwari A. K.: Security analysis of cyber-crime. Shukla R. K., et al. (eds.): The Ethical Frontier of AI and Data Analysis. IGI Global, 2024, 257–271
[28] Siddiqi M. A., Pak W., Siddiqi M. A.: A study on the psychology of social engineering-based cyberattacks and existing countermeasures. Applied Sciences 12(12), 2022, 6042.
[29] Sonowal G.: Types of Phishing. Sonowal G.: Phishing and Communication Channels: A Guide to Identifying and Mitigating Phishing Attacks, 2022, 25–50.
[30] Tian C., et al.: The influence of affective processing on phishing susceptibility. European Journal of Information Systems 34(3), 2024, 1–15.
[31] Yi Z., Chen X.: Personal Privacy Protection Problems in the Digital Age. arXiv preprint arXiv:2211.09591, 2022.
[32] Zhang-Kennedy L., Chiasson S.: A systematic review of multimedia tools for cybersecurity awareness and education. ACM Computing Surveys – CSUR 54(1), 2021, 1–39.
[33] Zangana H. M., et al.: Cybernetic Deception: Unraveling the Layers of Email Phishing Threats. International Journal of Research and Applied Technology – INJURATECH 4(1), 2024, 35–47.
[34] InPost – Plaga ataków phishingowych – chroń swoje dane! 2025 [https://inpost.pl/aktualnosci-plaga-atakow-phishingowych-chron-swoje-dane].
[35] Niebezpiecznik – Uwaga na SMS-y podszywające się pod Inpost. 2025 [https://niebezpiecznik.pl/post/uwaga-na-sms-y-podszywajace-sie-pod-inpost/].
[36] The PHP Documentation Group – PHP Manual. 2025 [https://www.php.net/manual/en/].
[37] The PHP Documentation Group – SQLite3. 2025 [https://www.php.net/manual/en/book.sqlite3.php].
[38] Verizon Business – 2024 Data Breach Investigations Report. 2024 [https://www.verizon.com/business/resources/reports/dbir/].
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Abstract views: 409
Downloads: 619

