Spear phishing in veliki jezikovni modeli : vpliv na varnostno ozaveščenost uporabnikov

Zaluberšek, Matic

| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva

Naslov:	Spear phishing in veliki jezikovni modeli : vpliv na varnostno ozaveščenost uporabnikov
Avtorji:	ID Zaluberšek, Matic (Avtor) ID Mihelič, Anže (Mentor) Več o mentorju...
Datoteke:	VS_Zalubersek_Matic_2026.pdf (668,16 KB) MD5: 13EC2F9CEBA4C9C7C95C7EBA077B1C5D
Jezik:	Slovenski jezik
Vrsta gradiva:	Diplomsko delo/naloga
Tipologija:	2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:	FVV - Fakulteta za varnostne vede
Opis:	V diplomski nalogi je bil izveden sistematični pregled literature o spear phishingu, velikih jezikovnih modelih (large language model, LLM) in varnostni ozaveščenosti uporabnikov. Namen je bil pokazati, kako LLM vplivajo na nastanek in prepričljivost ciljanih prevar ter katere obrambe in vrste izobraževanja najbolje delujejo. Gradivo je bilo iskano v bazah Scopus, Web of Science in IEEE Xplore; vključene so bile recenzirane objave iz let 2010–2025 (s poudarkom 2023–2025). Ugotovili smo, da LLM znižajo strošek in čas priprave napadov ter izboljšajo jezik in ton sporočil, zato so le-ta težje prepoznavna, tudi v SMS. Pokazano je bilo, da uporabniki pogosto precenijo svojo sposobnost prepoznavanja, kar poveča tveganje. Najboljše rezultate prinašajo kratki, redni in po vlogah prilagojeni programi ozaveščanja, povezani s konkretnimi koraki (npr. preverjanje po drugem kanalu) in krepitvijo samoučinkovitosti, samo opozarjanje na grožnjo ni zadostovalo. Kot učinkovita se je pokazala večslojna obramba: avtentikacija e-pošte (SPF, DKIM, DMARC), večfaktorska prijava, hibridna detekcija ter jasen in kratek načrt odziva.
Ključne besede:	informacijska varnost, varnostna ozaveščenost, spear phishing, veliki jezikovni modeli, socialni inženiring, diplomske naloge
Status publikacije:	Objavljeno
Verzija publikacije:	Objavljena publikacija
Kraj izida:	Ljubljana
Kraj izvedbe:	Ljubljana
Založnik:	M. Zaluberšek
Leto izida:	2026
Leto izvedbe:	2026
Št. strani:	VI f., 30 str.
PID:	20.500.12556/DKUM-97816
UDK:	004.056(043.2)
COBISS.SI-ID:	283860739
Datum objave v DKUM:	07.07.2026
Število ogledov:	209
Število prenosov:	9
Metapodatki:
Področja:	FVV
:	Kopiraj citat

Skupna ocena:	(0 glasov)
Vaša ocena:	Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:	CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna

Povezava:	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:	Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:	16.04.2026

Sekundarni jezik

Jezik:	Angleški jezik
Naslov:	Spear phishing and large language models: Impact on user security awareness : diplomsko delo visokošolskega študijskega programa Informacijska varnost
Opis:	A systematic literature review on spear phishing, large language models (LLMs), and user security awareness was conducted. The aim was to show how LLMs affect the creation and persuasiveness of targeted scams and which defenses and training approaches work best. Material was searched in Scopus, Web of Science, and IEEE Xplore; peer-reviewed publications from 2010–2025 were included, with emphasis on 2023–2025. It was found that LLMs lower the cost and time of preparing attacks and improve language and tone, making messages harder to detect, including over SMS. Users were found to often overestimate their detection ability, which increases risk. The best results were achieved by short, regular, role-specific awareness programs paired with concrete steps (e.g., out-of-band verification) and strengthened self-efficacy; mere warnings about threats were not sufficient. Effective protection was shown to be multilayered: email authentication (SPF, DKIM, DMARC), multi-factor authentication, hybrid detection, and a clear, concise incident response plan.
Ključne besede:	spear phishing, phishing, bulk phishing, clone phishing, vishing, smishing, social engineering, targeted attacks, cybersecurity, information security, security awareness, user awareness, human factor, user vulnerability, optimism bias, self-efficacy, perceived vulnerability, psychological factors, user education, security training, SETA, fear appeal, Protection Motivation Theory, phishing simulations, incident reporting, email, fraudulent emails, credential theft, malicious links, scam detection, phishing detection, hybrid detection, machine learning, LLM, large language models, artificial intelligence, generative artificial intelligence, ChatGPT, Claude, Gemini, prompt injection, data leakage, privacy, attack automation, LLM agents, SpearBot, attack personalization, SPF, DKIM, DMARC, MFA, systematic literature review.

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)

0 - 0 / 0

Ni komentarjev!

Nazaj