{"id":47530,"date":"2026-09-23T11:00:00","date_gmt":"2026-09-23T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/smartfense.com\/?p=47530"},"modified":"2026-09-23T11:38:02","modified_gmt":"2026-09-23T09:38:02","slug":"lista-de-reincidentes-isca-ou-pessoa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/smartfense.com\/pt-pt\/blog-pt-pt\/lista-de-reincidentes-isca-ou-pessoa\/","title":{"rendered":"Porque \u00e9 que a lista de \u00abreincidentes\u00bb fala mais das iscas do que das pessoas"},"content":{"rendered":"

Porque \u00e9 que a lista de \u00abreincidentes\u00bb fala mais das iscas do que das pessoas<\/h1>\n

Dois correios simulados sa\u00edram da mesma organiza\u00e7\u00e3o, para a mesma popula\u00e7\u00e3o de trabalhadores, dentro do mesmo programa de oito meses. Um avisava que a palavra-passe do Outlook estava prestes a expirar. Falhou 1,82% de quem o recebeu. O outro anunciava uma altera\u00e7\u00e3o \u00e0 pol\u00edtica de f\u00e9rias. Falhou 30,80%.<\/p>\n

As mesmas pessoas. Um correio revelou-se quase dezassete vezes mais enganador do que o outro.<\/p>\n

O dado vem de uma experi\u00eancia controlada de 2025<\/a> sobre 19.789 trabalhadores de uma grande organiza\u00e7\u00e3o de sa\u00fade, que receberam dez iscas diferentes ao longo de oito meses. E tem uma consequ\u00eancia inc\u00f3moda para qualquer painel que ordene pessoas por n\u00famero de quedas.<\/p>\n

Se o resultado depende tanto do correio, ent\u00e3o uma parte da pontua\u00e7\u00e3o de cada pessoa n\u00e3o \u00e9 dessa pessoa.<\/p>\n

O que mede realmente uma lista de reincidentes?<\/h2>\n

Mede duas coisas somadas: o que algu\u00e9m fez e qu\u00e3o dif\u00edcil era o que lhe calhou. O painel entrega-as juntas e n\u00e3o traz forma de as separar.<\/p>\n

A tabela desse estudo ordena as dez iscas por taxa de falha e o intervalo completo vai de 1,82% a 30,80%. A varia\u00e7\u00e3o n\u00e3o se explica pelo tema. Dois correios da mesma fam\u00edlia, ambos sobre altera\u00e7\u00f5es a benef\u00edcios, deram 7,62% e 30,80%.<\/p>\n

Da\u00ed os autores retiram um aviso metodol\u00f3gico que vale a pena citar tal como o escreveram, porque n\u00e3o \u00e9 uma leitura minha do dado. Assinalam que s\u00e3o precisas uma compara\u00e7\u00e3o aleatorizada e uma an\u00e1lise estat\u00edstica cuidada para avaliar se a mudan\u00e7a no resultado de uma pessoa se deve \u00e0 forma\u00e7\u00e3o que recebeu ou a outros fatores de confus\u00e3o, como ter recebido depois mensagens mais fracas, mais f\u00e1ceis de identificar.<\/p>\n

Traduzido para a opera\u00e7\u00e3o de um programa: quando algu\u00e9m \u201cmelhora\u201d entre duas campanhas, o dado dispon\u00edvel n\u00e3o diz se melhorou a pessoa ou se baixou a dificuldade. E quando piora, tamb\u00e9m n\u00e3o.<\/p>\n

Como se constr\u00f3i uma pontua\u00e7\u00e3o que aguente essa obje\u00e7\u00e3o \u00e9 um problema de engenharia de dados, e est\u00e1 tratado em o que precisa uma pontua\u00e7\u00e3o de risco humano fi\u00e1vel<\/a>. Aqui interessa-me o que acontece depois, quando esse n\u00famero se converte num nome dentro de uma lista.<\/p>\n

Porque \u00e9 que cair duas vezes diz menos do que parece?<\/h2>\n

Porque o r\u00f3tulo de reincidente depende de quantas oportunidades houve de o ganhar.<\/p>\n

No mesmo estudo, ao fim do primeiro m\u00eas tinha falhado pelo menos uma vez 9,7% da popula\u00e7\u00e3o. Ao oitavo, 56%, ou seja 11.077 pessoas em 19.789. Falharam pelo menos duas simula\u00e7\u00f5es 25,9%, pelo menos tr\u00eas 9,8% e pelo menos quatro 3,5%. Uma pessoa falhou todas.<\/p>\n

A conclus\u00e3o dos autores \u00e9 que quem evitou os primeiros correios n\u00e3o evitar\u00e1 necessariamente os seguintes. Com tempo e esfor\u00e7o suficientes, dizem, um atacante conseguiria enganar uma fra\u00e7\u00e3o grande dos trabalhadores de uma organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

H\u00e1 um segundo dado que mostra o mesmo a partir de outro \u00e2ngulo. Um estudo de quinze meses numa empresa<\/a>, com 14.733 participantes e oito simula\u00e7\u00f5es por pessoa, encontrou 1.448 pessoas que ca\u00edram duas vezes ou mais. Esse n\u00famero \u00e9 30,62% de quem j\u00e1 tinha ca\u00eddo pelo menos uma vez, n\u00e3o do total. A distin\u00e7\u00e3o importa, porque as duas formas de contar circulam como se fossem a mesma e produzem t\u00edtulos muito diferentes.<\/p>\n

\u00c9 a\u00ed que o crit\u00e9rio de corte se desfaz. O que a lista separa s\u00e3o as pessoas que acumularam primeiro exposi\u00e7\u00e3o desafortunada, e isso parece-se muito pouco com um grupo est\u00e1vel de pessoas propensas.<\/p>\n

Que vi\u00e9s faz com que o painel se leia como um tra\u00e7o da pessoa?<\/h2>\n

O vi\u00e9s de correspond\u00eancia: a tend\u00eancia para inferir em algu\u00e9m uma disposi\u00e7\u00e3o est\u00e1vel a partir de um comportamento que a situa\u00e7\u00e3o explica igualmente bem.<\/p>\n

\u00c9 um dos achados mais s\u00f3lidos da psicologia social e foi demonstrado pela primeira vez em 1967, com um desenho que se parece bastante com o que faz um painel. A um grupo de pessoas deu-se a ler um ensaio a favor ou contra o regime cubano e pediu-se-lhes que estimassem o que pensava de verdade quem o tinha escrito. Mesmo dizendo-lhes que a posi\u00e7\u00e3o do ensaio tinha sido atribu\u00edda, e que quem escrevia n\u00e3o tinha escolhido nada, atribu\u00edam-lhe \u00e0 mesma essa opini\u00e3o.<\/p>\n

A replica\u00e7\u00e3o em grande escala de 2018<\/a> repetiu o desenho com outro tema de debate e voltou a obter o efeito sobre 7.197 participantes, com uma dimens\u00e3o de 1,82 na escala de Cohen, onde 0,8 j\u00e1 se considera grande. Saber que a situa\u00e7\u00e3o obrigava n\u00e3o evitou que o comportamento fosse lido como car\u00e1cter.<\/p>\n

O problema de um painel de reincidentes est\u00e1 em como \u00e9 interpretado. Um registo de comportamentos \u00e9 lido como um registo de pessoas, e essa leitura ocorre mesmo quando quem olha sabe que a isca era dif\u00edcil.<\/p>\n

O que acontece ao programa quando o r\u00f3tulo se torna interven\u00e7\u00e3o?<\/h2>\n

O estudo dos quinze meses mediu exatamente isso e o resultado foi o contr\u00e1rio do esperado. Os participantes que receberam a p\u00e1gina de forma\u00e7\u00e3o imediatamente depois de cair acabaram com taxas de cliques e de a\u00e7\u00e3o perigosa mais altas do que as de quem n\u00e3o a recebeu.<\/p>\n

A experi\u00eancia de 2025 mediu o mesmo com outro desenho e encontrou um efeito na dire\u00e7\u00e3o certa, ainda que muito pequeno. A diferen\u00e7a absoluta entre o grupo de controlo e os grupos formados em todos os correios foi de 1,7 pontos percentuais. Esse mesmo trabalho tamb\u00e9m n\u00e3o encontrou rela\u00e7\u00e3o entre ter completado h\u00e1 pouco a forma\u00e7\u00e3o anual obrigat\u00f3ria e falhar menos.<\/p>\n

Os dois resultados deixam de p\u00e9 a possibilidade de ensinar e delimitam onde. O circuito habitual, marcar quem caiu e mostrar-lhe uma p\u00e1gina nesse momento, \u00e9 a parte do programa com menos evid\u00eancia a favor, e num caso com evid\u00eancia contra.<\/p>\n

Sobre o que o r\u00f3tulo produz em quem o recebe h\u00e1 um limite que conv\u00e9m declarar. O que est\u00e1 medido \u00e9 o efeito sobre o comportamento posterior. O mecanismo interno que o explica fica fora do alcance dos dois estudos. Se o efeito vem da vergonha, da pressa de fechar a janela ou de ter aprendido que a consequ\u00eancia de cair \u00e9 um tr\u00e2mite de dois minutos, a evid\u00eancia dispon\u00edvel n\u00e3o o resolve.<\/p>\n

O que est\u00e1 claro \u00e9 a assimetria de custos. Um r\u00f3tulo mal colocado sobre quem recebeu iscas dif\u00edceis custa mais do que o n\u00famero que corrige, porque o canal de que o programa mais precisa \u00e9 o volunt\u00e1rio. Em o h\u00e1bito de reportar sem resposta<\/a> est\u00e1 desenvolvido o que acontece a esse canal quando a organiza\u00e7\u00e3o n\u00e3o devolve nada.<\/p>\n

O que se pode fazer com essa lista sem a converter num r\u00f3tulo?<\/h2>\n

A lista serve, com tr\u00eas condi\u00e7\u00f5es que se podem verificar antes de a usar.<\/p>\n

    \n
  1. Registar a dificuldade da isca junto do resultado.<\/strong> Sem esse dado, o n\u00famero de uma pessoa n\u00e3o \u00e9 compar\u00e1vel nem com o dela pr\u00f3pria noutra campanha. \u00c9 o requisito que habilita tudo o resto, e hoje costuma faltar.<\/li>\n
  2. Comparar cada pessoa com o seu pr\u00f3prio hist\u00f3rico, em iscas equivalentes.<\/strong> Uma classifica\u00e7\u00e3o entre colegas mistura as duas vari\u00e1veis e devolve uma ordem que depende do que calhou a cada um. A s\u00e9rie pr\u00f3pria de algu\u00e9m, medida com dificuldade compar\u00e1vel, \u00e9 um sinal muito mais limpo.<\/li>\n
  3. Que a consequ\u00eancia de aparecer seja conte\u00fado atribu\u00eddo e n\u00e3o uma marca.<\/strong> A diferen\u00e7a operacional est\u00e1 em quem o v\u00ea e para qu\u00ea. Um plano que muda porque a essa pessoa lhe falta um tema \u00e9 diferente de uma condi\u00e7\u00e3o que a acompanha de campanha em campanha.<\/li>\n<\/ol>\n

    O painel da SMARTFENSE \u00e9 um bom s\u00edtio para aplicar o argumento, porque tem as duas pe\u00e7as. O hub de relat\u00f3rios<\/a> inclui uma ficha 360\u00b0 por utilizador que integra o risco, a resili\u00eancia, as simula\u00e7\u00f5es, a forma\u00e7\u00e3o e a atividade proativa, e tamb\u00e9m uma lista priorizada de utilizadores para intervir. Essa lista \u00e9 exatamente o objeto de que fala esta pe\u00e7a, e a terceira condi\u00e7\u00e3o \u00e9 a que decide se essa lista ajuda ou atrapalha.<\/p>\n

    A sa\u00edda est\u00e1 em como se resolve a interven\u00e7\u00e3o. O Smart Path<\/a> avalia cada pessoa uma vez por dia e atribui-lhe conte\u00fado sem repetir o que j\u00e1 fez, dentro de um or\u00e7amento mensal de minutos. O crit\u00e9rio \u00e9 o que a cada um ainda lhe falta do plano. Decide pessoa a pessoa e n\u00e3o por grupo, que \u00e9 a forma de personalizar que n\u00e3o precisa de rotular ningu\u00e9m.<\/p>\n

    Fica uma pergunta em aberto, e \u00e9 de desenho de produto mais do que de psicologia. A dificuldade da isca \u00e9 medida e publicada. O estudo de 2025 traz-na campanha a campanha, e qualquer programa que repita uma isca tem-na \u00e0 m\u00e3o. O que \u00e9 preciso verificar \u00e9 se esse dado viaja colado ao registo de cada pessoa, que \u00e9 o que tornaria compar\u00e1veis dois resultados. Vale a pena pergunt\u00e1-lo a qualquer painel, incluindo o nosso.<\/p>\n

    Sobre que indicadores olhar em vez da taxa de cliques j\u00e1 escreveu o Nicol\u00e1s em o teu programa de awareness est\u00e1 a medir o que importa?<\/a>, e a vari\u00e1vel que nenhum desses indicadores capta trabalhei-a em a vari\u00e1vel que prev\u00ea o comportamento seguro<\/a>. Esta pe\u00e7a ocupa-se do passo anterior aos dois. Antes de perguntar que indicador olhar, conv\u00e9m saber de quem fala o que j\u00e1 temos.<\/p>\n

    Um painel que ordena pessoas por n\u00famero de quedas est\u00e1 a descrever, sem o dizer, o cat\u00e1logo de correios que escolheu enviar.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    A taxa de falha de uma simula\u00e7\u00e3o varia entre 1,8% e 30,8% consoante a isca. O que mede ent\u00e3o uma lista de reincidentes e o que se pode fazer com ela.<\/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":[3,687],"tags":[2260,2208,2187,2166,2169,2228],"class_list":["post-47530","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog","category-blog-pt-pt","tag-ciberpsicologia","tag-comportamiento-humano","tag-metricas-de-seguridad","tag-psicologia-cognitiva","tag-riesgo-humano","tag-simulaciones-de-phishing"],"acf":[],"yoast_head":" \nReincidentes em simula\u00e7\u00f5es de phishing: o que mede a lista<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"A taxa de falha de uma simula\u00e7\u00e3o varia entre 1,8% e 30,8% consoante a isca. 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