Företag och privatpersoner i dagens samhälle måste skydda sig mot olika typer av cyberattacker. Attackerna finns i olika former där phishingattacker är ett av de vanligaste säkerhetsproblemen som både privatpersoner och företag står inför för att hålla sin information säker. Hackare använder e-post, sociala medier, telefonsamtal, SMS och andra former av kommunikation de kan för att stjäla värdefull information som lösenord, kreditkortsnummer eller annan känslig information. Företag är särskilt en måltavla och det uppskattas att cyberattacker kostar den globala ekonomin 500 miljarder dollar per år, där phishing står för 90 % av det. Idag läggs nästan allt ut på nätet och säkerheten för personlig information är ständigt i riskzonen. Phishing kan ses som ett av de äldsta och enklaste sätten att stjäla information från människor. Det har också ett enkelt tillvägagångssätt eftersom angriparen skickar ett e-postmeddelande till ett offer, och offret går in på en falsk webbplats och ger angriparen personlig information. Allt utan att inse vad man har gjort. Denna rapport försöker hitta de brister som finns i de skydd som används mot phishing och hur de kan förbättras för att förhindra en phishingattack. Man försöker också titta på om det finns något skydd eller kombination av skydd som ger bättre skydd. Rapporten delar resultatet i olika kategorier – maskininlärning, nätverkslösningar, utbildning, heuristiska lösningar samt toolbars och plugins. Slutsatsen i detta arbete är att det inte finns något enkelt svar för hur man bäst skyddar sig men att kombinationen av utbildning och tekniska lösningar är att föredra. Ett teknisk skydd i sig själv kan minska risken för att få ett phishingmeddelande, men om meddelandet kommer fram måste det finnas kunskap i att se skillnad på ett legitimt e-postmeddelande och ett falskt. Denna studie visar också att alla skydden har brister i sig och att det på så sätt finns förbättringar som kan göras. / Companies in todays society must protect themselves against different types of cyber attacks. Since the attacks come in different forms, phishing attacks are one of the most common security issues that both individuals and companies face in keeping their information secure. Hackers are using email, social media, phone calls, SMS and any form of communication they can to steal valuable data like passwords, credit card numbers, or other sensitive information. Companies are particularly a target and it is estimated that cyberattacks cost the global economy 500 billion dollars per year, where phishing stands for 90% of that number. Today, everything is put online and the safety of personal credentials is at risk. Phishing can be seen as one of the oldest and easiest ways of stealing information from people. It also has a simple approach as the attacker sends an email to a victim, and the victim enters a fake website and gives the attacker personal information. All without realizing it. This report attempts to identify the deficiencies found in the protections used against phishing and how they can be improved to prevent a phishing attack. They also try to look for any protection or combination of protection that provides better protection. The reports divides the solution in different categories - machine learning, network solutions, education, heuristic solutions and toolbars and plugins. The thesis shows the flaws and improvements in the different solutions. The conclusion in this thesis is that there is no simple answer but that the combination of education and technical solution may be the best one. Technical protection itself can reduce the risk of getting a phishing email, but if the email arrives, there must be awareness and knowledge in how to see the difference between a legitimate email and a phishing email.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-269527 |
| Date | January 2019 |
| Creators | Barrios, Karolina, Tudose Fuentes, Amanda |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2019:808 |
Page generated in 0.0024 seconds