نورالدین جعفری هزارانی - تحلیلگر مستقل

چکیده: در دنیای متصل امروزی، حملات مهندسی اجتماعی به عنوان یکی از پیچیده ترین و مخرب ترین تهدیدات امنیت سایبری شناخته می شوند. این حملات، که از طریق اعتمادسازی و فریب کاربران به منظور دستیابی به اطلاعات حساس انجام می شوند، به دلیل تکیه بر نقاط ضعف رفتاری و روانشناختی انسان ها، بسیار موفقیت آمیز هستند. این مقاله به بررسی و تحلیل عمیق روش های مختلف تشخیص حملات مهندسی اجتماعی می پردازد و چارچوبی نوین برای آموزش کاربران جهت افزایش آگاهی و مقاومت در برابر این حملات ارائه می دهد. با توجه به پیچیدگی و تنوع حملات، این مقاله رویکردهای نوین و مبتنی بر داده را مورد توجه قرار می دهد و استراتژی هایی برای تقویت دفاع سازمانی و فردی ارائه می کند. همچنین، با استفاده از تحلیل های آماری و الگوریتم های یادگیری ماشین، روش های پیشرفته ای برای شناسایی الگوهای حملات و ارائه راهکارهای مقابله ای معرفی می شود. کلمات کلیدی: مهندسی اجتماعی، تشخیص حملات، امنیت سایبری، فیشینگ، اسکم، آگاهی امنیتی، یادگیری ماشین، تحلیل آماری، روانشناسی امنیت، استراتژی های دفاعی، الگوریتم های تشخیص الگو

اسکم،امنیت سایبری، فیشینگ، مهندسی اجتماعی،