The popularity of social networking sites has attracted billions of users to engage and share their information on these networks. The vast amount of circulating data and information expose these networks to several security risks. Social engineering is one of the most common types of threat that may face social network users. Training and increasing users’ awareness of such threats is essential for maintaining continuous and safe use of social networking services. Identifying the most vulnerable users in order to target them for these training programs is desirable for increasing the effectiveness of such programs. Few studies have investigated the effect of individuals’ characteristics on predicting their vulnerability to social engineering in the context of social networks. To address this gap, the present study developed a novel model to predict user vulnerability based on several perspectives of user characteristics. The proposed model includes interactions between different social network-oriented factors such as level of involvement in the network, motivation to use the network, and competence in dealing with threats on the network. The results of this research indicate that most of the considered user characteristics are factors that influence user vulnerability either directly or indirectly. Furthermore, the present study provides evidence that individuals’ characteristics can identify vulnerable users so that these risks can be considered when designing training and awareness programs.

中文翻译：

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预测个人在社交网络中对社会工程的脆弱性

社交网站的流行吸引了数十亿用户在这些网络上参与和分享他们的信息。大量流通的数据和信息使这些网络面临多种安全风险。社交工程是社交网络用户可能面临的最常见的威胁类型之一。培训和提高用户对此类威胁的认识对于保持社交网络服务的持续和安全使用至关重要。确定最易受攻击的用户以便将他们作为这些培训计划的目标，对于提高此类计划的有效性是可取的。很少有研究调查个人特征对在社交网络背景下预测他们对社会工程的脆弱性的影响。为了弥补这一差距，本研究开发了一种基于用户特征的多个角度来预测用户脆弱性的新模型。所提出的模型包括不同面向社交网络的因素之间的相互作用，例如网络参与程度、使用网络的动机以及处理网络威胁的能力。这项研究的结果表明，大多数考虑的用户特征都是直接或间接影响用户脆弱性的因素。此外，本研究提供的证据表明，个人特征可以识别弱势用户，以便在设计培训和意识计划时可以考虑这些风险。所提出的模型包括不同面向社交网络的因素之间的相互作用，例如网络参与程度、使用网络的动机以及处理网络威胁的能力。这项研究的结果表明，大多数考虑的用户特征都是直接或间接影响用户脆弱性的因素。此外，本研究提供的证据表明，个人特征可以识别弱势用户，以便在设计培训和意识计划时可以考虑这些风险。所提出的模型包括不同面向社交网络的因素之间的相互作用，例如网络参与程度、使用网络的动机以及处理网络威胁的能力。这项研究的结果表明，大多数考虑的用户特征都是直接或间接影响用户脆弱性的因素。此外，本研究提供的证据表明，个人特征可以识别弱势用户，以便在设计培训和意识计划时可以考虑这些风险。这项研究的结果表明，大多数考虑的用户特征都是直接或间接影响用户脆弱性的因素。此外，本研究提供的证据表明，个人特征可以识别弱势用户，以便在设计培训和意识计划时可以考虑这些风险。这项研究的结果表明，大多数考虑的用户特征都是直接或间接影响用户脆弱性的因素。此外，本研究提供的证据表明，个人特征可以识别弱势用户，以便在设计培训和意识计划时可以考虑这些风险。