A psychometric approach to email authorship assertion in an organization

Berde, Prathamesh, Kumar, Manoj, Murthy, C.S.R.C., Dagre, Lalit, Tejaram, Seervi (2022) A psychometric approach to email authorship assertion in an organization Annales Mathematicae et Informaticae. 56. pp. 10-21. ISSN 1787-6117 (Online)

pdf AMI_56_from10to21.pdf Download (1MB)

Absztrakt (kivonat)

Email services have become an integral aspect of modern communication. Emails can be transmitted digitally without the adequate authentication of the sender. As a result, there has been a considerable surge in security threats coming from email communication, such as phishing, spear phishing, whaling, and malware deposition through emails where recipients can be duped into acting. Authorship assertion of the sender can prevent several security issues, particularly in an organizational setting where an employee’s trust can be compromised by faking an email from a colleague or senior without exposing any specific system weakness. A psychometric approach to determining the authorship of an email in an organization is proposed in this research. Machine learning (ML) models have been developed using four classification algorithms. The performance of these ML models has been compared.

Mű típusa:	Folyóiratcikk
Szerző:	Szerző neve MTMT azonosító ORCID azonosító Közreműködés Berde, Prathamesh NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT Szerző Kumar, Manoj NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT Szerző Murthy, C.S.R.C. NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT Szerző Dagre, Lalit NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT Szerző Tejaram, Seervi NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT Szerző
Kapcsolódó URL-ek:	Folyóirat honlapja Befoglaló kötet
Kulcsszavak:	authorship, personality, machine learning, psychometric features
Nyelv:	angol
Kötetszám:	56.
DOI azonosító:	10.33039/ami.2022.12.005
ISSN:	1787-6117 (Online)
Felhasználó:	Tibor Gál
Dátum:	30 Dec 2022 17:04
Utolsó módosítás:	30 Dec 2022 17:04
URI:	http://publikacio.uni-eszterhazy.hu/id/eprint/7583

Műveletek (bejelentkezés szükséges)

Tétel nézet