I built a phishing detection simulator to study how well people resist social engineering in the GenAI era – 569 decisions so far
好的,我现在要帮用户总结一篇文章的内容,控制在100字以内。首先,我需要仔细阅读用户提供的文章内容,理解其主要信息。 文章主要讲的是一个叫做Threat Terminal的研究实验,这是一个终端风格的模拟器,玩家需要查看邮件并做出检测或忽略的决定。每个会话记录了决策信心、时间、是否检查了标题或链接,以及使用的社会工程学技术。 早期数据显示有569个决策和36个参与者。整体绕过率是16%。信息安全背景、技术背景和非技术背景的人检测准确率分别为89%、89%和85%,差距不大。有趣的是,AI生成的流畅文字绕过检测的概率高达24%,远高于其他社会工程学风格。这说明语法错误是人们识别操纵行为的重要信号之一。 接下来,我需要将这些信息浓缩到100字以内,并且不需要以“文章内容总结”这样的开头。直接描述即可。 首先,介绍实验名称和目的:Threat Terminal实验让玩家检测邮件中的威胁。 然后,提到数据收集:记录决策信心、时间等信息。 接着,早期结果:569个决策中发现16%的绕过率。 然后,不同背景的检测准确率相近:信息安全、技术背景和非技术背景分别为89%、89%和85%。 最后,AI生成文本的高绕过率及其原因:24%,因为去除了语法错误这一重要信号。 现在将这些要点连贯地组织起来: Threat Terminal实验让玩家在终端模拟器中检测邮件威胁。记录决策信心、时间等数据。早期数据显示16%的绕过率。不同背景(信息安全、技术、非技术)的检测准确率相近(89%、89%、85%)。AI生成的流畅文本绕过率高达24%,因其去除了语法错误这一重要信号。 检查字数是否在100字以内,并确保内容准确传达关键点。 </think> Threat Terminal实验让玩家在终端模拟器中检测邮件威胁。记录决策信心、时间等数据。早期数据显示16%的绕过率。不同背景(信息安全、技术、非技术)的检测准确率相近(89%、89%、85%)。AI生成的流畅文本绕过率高达24%,因其去除了语法错误这一重要信号。 2026-3-14 14:33:23 Author: www.reddit.com(查看原文) 阅读量:7 收藏

Running a research experiment called Threat Terminal – a terminal-style simulator where players review emails and make detect/ignore calls.

Each session logs decision confidence, time, whether headers or URLs were inspected, and the social engineering technique used.

Early data (569 decisions, 36 participants):

∙	Overall bypass rate: 16%

∙	Infosec background: 89% detection accuracy

∙	Technical background: 89%

∙	Non-technical: 85%

The gap between backgrounds is smaller than expected. The more interesting finding is that AI-generated fluent prose bypasses detection ~24% of the time – significantly higher than other social engineering styles. Removing grammar errors removes one of the strongest signals people rely on to spot manipulation attempts.

Full methodology and writeup: https://scottaltiparmak.com/research

Live simulator: https://research.scottaltiparmak.com

Takes about 10 minutes. Contributions to the dataset welcome.​​​​​​​​​​​​​​​​


文章来源: https://www.reddit.com/r/SocialEngineering/comments/1rtkyjl/i_built_a_phishing_detection_simulator_to_study/
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