{"id":47529,"date":"2026-09-23T11:00:00","date_gmt":"2026-09-23T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/smartfense.com\/?p=47529"},"modified":"2026-09-23T11:37:59","modified_gmt":"2026-09-23T09:37:59","slug":"elenco-dei-recidivi-esca-o-persona","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/smartfense.com\/it\/blog\/elenco-dei-recidivi-esca-o-persona\/","title":{"rendered":"Perch\u00e9 l’elenco dei \u00abrecidivi\u00bb parla pi\u00f9 delle esche che delle persone"},"content":{"rendered":"

Perch\u00e9 l\u2019elenco dei \u00abrecidivi\u00bb parla pi\u00f9 delle esche che delle persone<\/h1>\n

Due email simulate sono partite dalla stessa organizzazione, verso la stessa popolazione di dipendenti, all\u2019interno dello stesso programma di otto mesi. Una avvisava che la password di Outlook stava per scadere. Ci \u00e8 caduto l\u20191,82% di chi l\u2019ha ricevuta. L\u2019altra annunciava una modifica alla politica delle ferie. Ci \u00e8 caduto il 30,80%.<\/p>\n

Le stesse persone. Un\u2019email \u00e8 risultata quasi diciassette volte pi\u00f9 ingannevole dell\u2019altra.<\/p>\n

Il dato viene da un esperimento controllato del 2025<\/a> su 19.789 dipendenti di una grande organizzazione sanitaria, che hanno ricevuto dieci esche diverse nell\u2019arco di otto mesi. E ha una conseguenza scomoda per qualsiasi tabellone che ordini le persone in base al numero di cadute.<\/p>\n

Se il risultato dipende cos\u00ec tanto dall\u2019email, allora una parte del punteggio di ciascuno non appartiene a quella persona.<\/p>\n

Che cosa misura davvero un elenco di recidivi?<\/h2>\n

Misura due cose sommate: quello che ha fatto qualcuno e quanto era difficile ci\u00f2 che gli \u00e8 capitato. Il tabellone le consegna insieme e non offre alcun modo per separarle.<\/p>\n

La tabella di quello studio ordina le dieci esche per tasso di fallimento e l\u2019intervallo completo va dall\u20191,82% al 30,80%. La variazione non si spiega con l\u2019argomento. Due email della stessa famiglia, entrambe su modifiche ai benefit, hanno dato 7,62% e 30,80%.<\/p>\n

Da qui gli autori ricavano un avvertimento metodologico che vale la pena citare come l\u2019hanno scritto, perch\u00e9 non \u00e8 una mia lettura del dato. Segnalano che servono un confronto randomizzato e un\u2019analisi statistica accurata per valutare se il cambiamento nel risultato di una persona dipenda dalla formazione ricevuta o da altri fattori confondenti, come l\u2019aver ricevuto in seguito messaggi pi\u00f9 deboli, pi\u00f9 facili da identificare.<\/p>\n

Tradotto nell\u2019operativit\u00e0 di un programma: quando qualcuno \u201cmigliora\u201d tra due campagne, il dato disponibile non dice se sia migliorata la persona o se sia scesa la difficolt\u00e0. E quando peggiora, nemmeno.<\/p>\n

Come si costruisce un punteggio che regga a questa obiezione \u00e8 un problema di ingegneria dei dati, ed \u00e8 trattato in cosa serve a un punteggio di rischio umano affidabile<\/a>. Qui mi interessa quello che succede dopo, quando quel numero diventa un nome dentro un elenco.<\/p>\n

Perch\u00e9 cadere due volte dice meno di quanto sembri?<\/h2>\n

Perch\u00e9 l\u2019etichetta di recidivo dipende da quante occasioni ci sono state di guadagnarsela.<\/p>\n

Nello stesso studio, alla fine del primo mese aveva fallito almeno una volta il 9,7% della popolazione. All\u2019ottavo, il 56%, cio\u00e8 11.077 persone su 19.789. Il 25,9% ha fallito almeno due simulazioni, il 9,8% almeno tre e il 3,5% almeno quattro. Una persona le ha fallite tutte.<\/p>\n

La conclusione degli autori \u00e8 che chi ha evitato le prime email non eviter\u00e0 necessariamente le successive. Con tempo e sforzo sufficienti, dicono, un attaccante riuscirebbe a ingannare una frazione ampia dei dipendenti di un\u2019organizzazione.<\/p>\n

C\u2019\u00e8 un secondo dato che mostra la stessa cosa da un\u2019altra angolazione. Uno studio di quindici mesi in un\u2019azienda<\/a>, con 14.733 partecipanti e otto simulazioni a testa, ha rilevato che 1.448 persone sono cadute due o pi\u00f9 volte. Quel numero \u00e8 il 30,62% di chi era gi\u00e0 caduto almeno una volta, non del totale. La distinzione conta, perch\u00e9 i due modi di contare circolano come se fossero lo stesso e producono titoli molto diversi.<\/p>\n

\u00c8 l\u00ec che salta il criterio di taglio. Quello che l\u2019elenco separa sono le persone che hanno accumulato per prime un\u2019esposizione sfortunata, e somiglia ben poco a un gruppo stabile di persone predisposte.<\/p>\n

Quale bias fa leggere il tabellone come un tratto della persona?<\/h2>\n

Il bias di corrispondenza: la tendenza a dedurre in qualcuno una disposizione stabile a partire da un comportamento che la situazione spiega altrettanto bene.<\/p>\n

\u00c8 uno dei risultati pi\u00f9 solidi della psicologia sociale ed \u00e8 stato dimostrato per la prima volta nel 1967, con un disegno che assomiglia parecchio a quello che fa un tabellone. A un gruppo di persone \u00e8 stato dato da leggere un saggio a favore o contro il regime cubano e si \u00e8 chiesto loro di stimare cosa pensasse davvero chi lo aveva scritto. Anche sapendo che la posizione del saggio era stata assegnata, e che chi scriveva non aveva scelto nulla, gli attribuivano comunque quell\u2019opinione.<\/p>\n

La replica su larga scala del 2018<\/a> ha ripetuto il disegno con un altro tema di dibattito e ha ottenuto di nuovo l\u2019effetto su 7.197 partecipanti, con una dimensione di 1,82 sulla scala di Cohen, dove 0,8 \u00e8 gi\u00e0 considerata grande. Sapere che la situazione obbligava non ha impedito di leggere il comportamento come carattere.<\/p>\n

Il problema di un tabellone di recidivi sta in come viene interpretato. Un registro di comportamenti viene letto come un registro di persone, e quella lettura avviene anche quando chi guarda sa che l\u2019esca era difficile.<\/p>\n

Cosa succede al programma quando l\u2019etichetta diventa intervento?<\/h2>\n

Lo studio dei quindici mesi ha misurato esattamente questo e il risultato \u00e8 stato l\u2019opposto di quello atteso. I partecipanti che hanno ricevuto la pagina di formazione subito dopo essere caduti hanno chiuso con tassi di clic e di azione pericolosa pi\u00f9 alti di quelli che non l\u2019avevano ricevuta.<\/p>\n

L\u2019esperimento del 2025 ha misurato la stessa cosa con un altro disegno e ha trovato un effetto nella direzione giusta, per quanto molto piccolo. La differenza assoluta tra il gruppo di controllo e i gruppi formati su tutte le email \u00e8 stata di 1,7 punti percentuali. Lo stesso lavoro non ha trovato nemmeno una relazione tra l\u2019aver completato di recente la formazione annuale obbligatoria e fallire di meno.<\/p>\n

Entrambi i risultati lasciano in piedi la possibilit\u00e0 di insegnare e ne delimitano il punto. Il circuito abituale, segnare chi \u00e8 caduto e mostrargli una pagina in quel momento, \u00e8 la parte del programma con meno evidenza a favore, e in un caso con evidenza contraria.<\/p>\n

Su quello che l\u2019etichetta produce in chi la riceve c\u2019\u00e8 un limite da dichiarare. Ci\u00f2 che \u00e8 misurato \u00e8 l\u2019effetto sul comportamento successivo. Il meccanismo interno che lo spiega resta fuori dalla portata dei due studi. Se l\u2019effetto venga dall\u2019imbarazzo, dalla fretta di chiudere la finestra o dall\u2019aver imparato che la conseguenza di cadere \u00e8 una pratica di due minuti, l\u2019evidenza disponibile non lo risolve.<\/p>\n

Quello che \u00e8 chiaro \u00e8 l\u2019asimmetria dei costi. Un\u2019etichetta messa male su chi ha ricevuto esche difficili costa pi\u00f9 del numero che corregge, perch\u00e9 il canale di cui il programma ha pi\u00f9 bisogno \u00e8 quello volontario. In l\u2019abitudine a segnalare senza risposta<\/a> \u00e8 sviluppato cosa succede a quel canale quando l\u2019organizzazione non restituisce nulla.<\/p>\n

Cosa si pu\u00f2 fare con quell\u2019elenco senza trasformarlo in un\u2019etichetta?<\/h2>\n

L\u2019elenco serve, a tre condizioni che si possono verificare prima di usarlo.<\/p>\n

    \n
  1. Registrare la difficolt\u00e0 dell\u2019esca insieme al risultato.<\/strong> Senza quel dato, il numero di una persona non \u00e8 confrontabile nemmeno con il suo in un\u2019altra campagna. \u00c8 il requisito che abilita tutto il resto, e oggi di solito manca.<\/li>\n
  2. Confrontare ciascuno con il proprio storico, a parit\u00e0 di difficolt\u00e0 dell\u2019esca.<\/strong> Una classifica tra colleghi mescola le due variabili e restituisce un ordine che dipende da cosa \u00e8 capitato a ognuno. La serie personale di qualcuno, misurata a difficolt\u00e0 comparabile, \u00e8 un segnale molto pi\u00f9 pulito.<\/li>\n
  3. Fare in modo che la conseguenza di comparire sia contenuto assegnato e non un marchio.<\/strong> La differenza operativa sta in chi lo vede e per cosa. Un piano che cambia perch\u00e9 a quella persona manca un argomento \u00e8 un\u2019altra cosa rispetto a una condizione che la accompagna di campagna in campagna.<\/li>\n<\/ol>\n

    Il tabellone di SMARTFENSE \u00e8 un buon posto dove applicare l\u2019argomento, perch\u00e9 ha entrambi i pezzi. L\u2019hub dei report<\/a> include una scheda 360\u00b0 per utente che integra il rischio, la resilienza, le simulazioni, la formazione e l\u2019attivit\u00e0 proattiva, e anche un elenco prioritizzato di utenti su cui intervenire. Quell\u2019elenco \u00e8 esattamente l\u2019oggetto di cui parla questo articolo, e la terza condizione \u00e8 quella che decide se quell\u2019elenco aiuti o intralci.<\/p>\n

    La via d\u2019uscita sta in come si risolve l\u2019intervento. Smart Path<\/a> valuta ogni persona una volta al giorno e le assegna contenuti senza ripetere quello che ha gi\u00e0 fatto, dentro un budget mensile di minuti. Il criterio \u00e8 ci\u00f2 che a ciascuno manca ancora del piano. Decide persona per persona e non per gruppo, che \u00e8 il modo di personalizzare che non ha bisogno di etichettare nessuno.<\/p>\n

    Resta una domanda aperta, ed \u00e8 di progettazione di prodotto pi\u00f9 che di psicologia. La difficolt\u00e0 dell\u2019esca viene misurata e pubblicata. Lo studio del 2025 la riporta campagna per campagna, e qualsiasi programma che riusi un\u2019esca ce l\u2019ha a portata di mano. Quello che va verificato \u00e8 se quel dato viaggi attaccato al registro di ciascuna persona, che \u00e8 ci\u00f2 che renderebbe confrontabili due risultati. Vale la pena chiederlo a qualsiasi tabellone, compreso il nostro.<\/p>\n

    Quali indicatori guardare al posto del tasso di clic lo ha gi\u00e0 scritto Nicol\u00e1s in il tuo programma di awareness sta misurando ci\u00f2 che conta?<\/a>, e la variabile che nessuno di quegli indicatori cattura l\u2019ho trattata in la variabile che predice il comportamento sicuro<\/a>. Questo pezzo si occupa del passo precedente a entrambi. Prima di chiedersi quale indicatore guardare, conviene sapere di chi parla quello che abbiamo gi\u00e0.<\/p>\n

    Un tabellone che ordina le persone per numero di cadute sta descrivendo, senza dirlo, il catalogo di email che ha scelto di mandare.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    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 pu\u00f2 fare.<\/p>\n","protected":false},"author":32,"featured_media":47525,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[3,339],"tags":[2259,1945,2186,2016,2168,2018],"class_list":["post-47529","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog","tag-ciberpsicologia","tag-comportamiento-humano-it","tag-metricas-de-seguridad","tag-psicologia-cognitiva-it","tag-riesgo-humano","tag-simulaciones-de-phishing-it"],"acf":[],"yoast_head":" \nRecidivi nelle simulazioni di phishing: cosa misura l'elenco<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Il tasso di fallimento di una simulazione va dall'1,8% al 30,8% a seconda dell'esca. 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