Perché le tue Simulazioni di Phishing sono inutili

Il nostro Account Manager per l’Italia lo ha chiesto in modo un po’ retorico su LinkedIn: Quali sono le probabilità di riuscire in una simulazione di phishing al primo tentativo?

Le ragioni per cui una simulazione può fallire sono molteplici. Qualche anno fa abbiamo approfondito l’argomento. Se siete interessati ai dettagli, potete leggere l’articolo completo qui: Hai davvero capito cos’è una simulazione di phishing? Scopriamolo insieme!

E la situazione, lungi dal migliorare, sta peggiorando sempre di più. Se non ci credete, date un’occhiata al nostro nuovo articolo sui falsi positivi nelle simulazioni di phishing: origine e soluzioni.

Simulare attacchi di ingegneria sociale è cruciale per le organizzazioni, poiché consente di valutare il livello di rischio attuale e di gestirlo adeguatamente. Tuttavia, quando ogni simulazione richiede uno sforzo eccessivo e i risultati sono inaffidabili, è naturale sentirsi frustrati.

Questa frustrazione è amplificata nelle organizzazioni con un basso livello di maturità e conoscenza della consapevolezza sulla cybersecurity. Queste organizzazioni spesso credono nella famosa “simulazione perfetta o utopica” e incontrano continuamente difficoltà durante i tentativi di simulazione, cercando di ottenere qualcosa di irrealizzabile senza esserne consapevoli.

Quindi, come trasformare la frustrazione derivante dal non raggiungere i nostri obiettivi nella soddisfazione di ottenere risultati affidabili? Possiamo? La risposta è sì, e per farlo è necessario seguire due semplici passaggi:

1. Affrontare la realtà: Accettare che le simulazioni di phishing non saranno perfette al primo tentativo e che il processo richiede pazienza e adattamenti.
2. Utilizzare gli strumenti giusti: Adottare il software appropriato o stipulare contratti con i servizi gestiti corretti per ottenere risultati più accurati.

Per approfondire il secondo punto, potete rivivere il nostro webinar (in spagnolo, presto ci sarà la versione in italiano) su come riconoscere e risolvere il problema delle statistiche generate da software.