Il tasso di fallimento di una simulazione va dall’1,8% al 30,8% a seconda dell’esca. Cosa misura allora un elenco di recidivi e cosa se ne può fare.
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L’autoefficacia predice il comportamento sicuro meglio della conoscenza e nessuna dashboard la registra. Cosa dice l’evidenza e cosa può decidere il programma.
L’automation bias compare quando un livello di IA si pronuncia prima della persona. Cosa dicono i dati e quali decisioni cambiano nel programma.
Un’abitudine si attiva per un segnale del contesto più che per l’intenzione del momento. Quali comportamenti possono diventare abitudini e quando intervenire.
La normalizzazione della devianza spiega perché una pratica insicura diventa la norma del team, e perché sanzionare il caso non la sposta.
Riconoscere un deepfake a occhio non supera il caso, e avvisare del rischio erode la fiducia nelle prove vere. Cosa correggere nel programma.
Cos’è la security fatigue, perché l’assuefazione fa calare la risposta agli avvisi e come si ridisegna un programma di Cybersecurity awareness quando compare.
La psicologia dell’ingegneria sociale: le sei leve di persuasione che attivano una frode, perché sopravvivono a ogni nuova tecnologia e come allenarle.