Publication
Phishing Email Classification through the Lens of Psychology and Machine Learning
| datacite.subject.fos | Informática | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Magalhães, João Paulo Ferreira de | |
| dc.contributor.author | Rodrigues, Sara Patrícia Santos | |
| dc.date.accessioned | 2024-01-17T15:39:53Z | |
| dc.date.embargo | 2025-01-31 | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.date.submitted | 2023 | |
| dc.description.abstract | Esta dissertação explora o complexo domínio da segurança de emails, investigando a interação entre traços de personalidade, padrões de tomada de decisão, emoções, valência e polaridade na avaliação de conteúdo de emails. O estudo utiliza uma variedade de ferramentas analíticas, desde avaliadores humanos até ferramentas de IA, para explorar de forma abrangente a classificação de emails e suas dimensões psicológicas e emocionais associadas. A análise emocional apresenta resultados contrastantes entre avaliações humanas e geradas por IA, destacando a complexidade na interpretação de nuances emocionais em emails. A dissertação também analisa a valência e polaridade dos emails, mostrando como os emails legítimos tendem a manter uma valência neutra, enquanto os emails de phishing empregam indicadores fortemente negativos. O baixo grau de consenso destaca a necessidade crítica de incorporar a formação em literacia de phishing como um componente essencial da estratégia de cibersegurança de uma empresa. A pesquisa possui implicações significativas para a segurança de emails e análise de comunicações, estabelecendo uma base para futuros avanços neste domínio crítico. | pt_PT |
| dc.description.abstract | This dissertation delves into the complex domain of email security, investigating the interplay of personality traits, decisional patterns, emotions, valence, and polarity in email content evaluation. The study employs a diverse set of analytical tools, ranging from human evaluators to AI tools, to comprehensively explore email classification and its associated psychological and emotional dimensions. Emotional analysis presents contrasting results between human and AI-generated assessments, underscoring the complexity of interpreting emotional nuances within emails. The dissertation further dissects email valence and polarity, showcasing how legitimate emails tend to maintain a neutral valence, while phishing emails employ strongly negative cues. The low degree of consensus in the emphasizes the critical need for incorporating phishing literacy training as a crucial component of a company's cybersecurity strategy. The research holds significant implications for email security and communication analysis, providing a foundation for future advancements in this critical domain. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203469631 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/24517 | |
| dc.language.iso | eng | pt_PT |
| dc.subject | Phishing | pt_PT |
| dc.subject | Personalidade | pt_PT |
| dc.subject | Emoção | pt_PT |
| dc.subject | Tomada de decisão | pt_PT |
| dc.subject | Machine Learning | pt_PT |
| dc.subject | Ferramentas de AI | pt_PT |
| dc.title | Phishing Email Classification through the Lens of Psychology and Machine Learning | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | embargoedAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia Informática | pt_PT |
Files
Original bundle
1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
- Name:
- DM_SaraRodrigues_MEI_2023.pdf
- Size:
- 9.94 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- DM_SaraRodrigues_MEI_2023
License bundle
1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
- Name:
- license.txt
- Size:
- 1.71 KB
- Format:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Description: