A multi-layered security model to counter social engineering attacks: a learning-based approach

Abstract

Social engineering is a malicious technique that leverages deception and manipulation to exploit the cognitive biases and heuristics of human behaviour, causing severe threats to businesses, as it can result in data breaches, reputational damage, as well as legal and regulatory consequences. This paper explores the historical development of social engineering techniques, from traditional methods like impersonation or persuasion to sophisticated tactics leveraging digital platforms and psychological profiling, especially the security model/framework to mitigate social engineering attacks. The model adopts a multi-layered approach, addressing technological vulnerabilities and human factors. It uses learning modules to serve as the central component of the model to ensure an interactive and engaging platform that suits the needs of any organisation. First, it expresses the need for robust cyber-security measures, effective network security, encryption protocols, and access controls. Secondly, the model emphasises employee education and awareness training, promoting a vigilant and security-conscious workforce. Thirdly, the proposed framework emphasises the integration of behavioural analytical data or even AI-driven/-based systems to detect and mitigate social engineering attempts in real-time.

Zusammenfassung

Social Engineering ist ein heimtückisches Verfahren, bei dem mithilfe von Täuschung und Manipulation kognitive Verzerrungen und Heuristiken des menschlichen Verhaltens ausgenutzt werden. Es stellt eine ernste Bedrohung für Unternehmen dar, da es zu Datenlecks führen, das Ansehen beschädigen sowie auch rechtliche und behördliche Konsequenzen haben kann. Im vorliegenden Beitrag wird die geschichtliche Entwicklung von Social-Engineering-Methoden untersucht, von herkömmlichen Ansätzen wie dem Vortäuschen einer Identität oder der Überredung bis hin zu ausgefeilten Taktiken unter Nutzung digitaler Plattformen und Anfertigung psychologischer Profile. Insbesondere wird das Sicherheitsmodell bzw. der Sicherheitsrahmen für die Unterbindung von Social-Engineering-Angriffen thematisiert. Das Modell folgt einem mehrschichtigen Ansatz unter Berücksichtigung technischer Schwachstellen und menschlicher Faktoren. Als zentraler Bestandteil werden Lernmodule herangezogen, um eine interaktive und ansprechende Plattform zu schaffen, die den Bedürfnissen jeder Organisation entspricht. Zunächst wird die Notwendigkeit von widerstandsfähigen Cybersicherheitsmaßnahmen, effektiver Netzwerksicherheit, Verschlüsselungsprotokollen und Zugangskontrollen betont. Des Weiteren unterstreicht das Modell die Schulung der Mitarbeiter und die Schärfung des Problembewusstseins, wodurch eine wachsame und sicherheitsbewusste Belegschaft gefördert wird. Zuletzt legt das vorgeschlagene Rahmenwerk einen Schwerpunkt auf die Integration verhaltensanalytischer Daten oder sogar KI-gesteuerter bzw. -basierter Systeme, um Social-Engineering-Versuche in Echtzeit zu erkennen und zu unterbinden (KI künstliche Intelligenz).