logo Overkill Security

Bias in AI. Because Even Robots Can Be Sexist

The ‎intersection‏ ‎of ‎gender ‎and ‎cybersecurity ‎is‏ ‎an ‎emerging‏ ‎field‏ ‎that ‎highlights ‎the‏ ‎differentiated ‎impacts‏ ‎and ‎risks ‎faced ‎by‏ ‎individuals‏ ‎based ‎on‏ ‎their ‎gender‏ ‎identities. ‎Traditional ‎cybersecurity ‎models ‎often‏ ‎overlook‏ ‎gender-specific ‎threats‏ ‎such ‎as‏ ‎online ‎harassment, ‎doxing, ‎and ‎technology-enabled‏ ‎abuse,‏ ‎leading‏ ‎to ‎inadequate‏ ‎protection ‎for‏ ‎vulnerable ‎groups.‏ ‎This‏ ‎paper ‎explores‏ ‎the ‎integration ‎of ‎human-centric ‎and‏ ‎gender-based ‎threat‏ ‎models‏ ‎in ‎cybersecurity, ‎emphasizing‏ ‎the ‎need‏ ‎for ‎inclusive ‎and ‎equitable‏ ‎approaches.‏ ‎By ‎leveraging‏ ‎AI ‎and‏ ‎ML ‎technologies, ‎we ‎can ‎develop‏ ‎more‏ ‎effective ‎threat‏ ‎detection ‎and‏ ‎response ‎systems ‎that ‎account ‎for‏ ‎gender-specific‏ ‎vulnerabilities.‏ ‎Additionally, ‎the‏ ‎paper ‎provides‏ ‎a ‎framework‏ ‎for‏ ‎developing ‎and‏ ‎implementing ‎gender-sensitive ‎cybersecurity ‎standards. ‎The‏ ‎goal ‎is‏ ‎to‏ ‎create ‎a ‎more‏ ‎inclusive ‎cybersecurity‏ ‎environment ‎that ‎addresses ‎the‏ ‎unique‏ ‎needs ‎and‏ ‎experiences ‎of‏ ‎all ‎individuals, ‎thereby ‎enhancing ‎overall‏ ‎security.

----

Cybersecurity‏ ‎has ‎traditionally‏ ‎been ‎viewed‏ ‎through ‎a ‎technical ‎lens, ‎focusing‏ ‎on‏ ‎protecting‏ ‎systems ‎and‏ ‎networks ‎from‏ ‎external ‎threats.‏ ‎However,‏ ‎this ‎approach‏ ‎often ‎neglects ‎the ‎human ‎element,‏ ‎particularly ‎the‏ ‎differentiated‏ ‎impacts ‎of ‎cyber‏ ‎threats ‎on‏ ‎various ‎gender ‎groups. ‎Different‏ ‎individuals‏ ‎frequently ‎experience‏ ‎unique ‎cyber‏ ‎threats ‎such ‎as ‎online ‎harassment,‏ ‎doxing,‏ ‎and ‎technology-enabled‏ ‎abuse, ‎which‏ ‎are ‎often ‎downplayed ‎or ‎omitted‏ ‎in‏ ‎conventional‏ ‎threat ‎models.

Recent‏ ‎research ‎and‏ ‎policy ‎discussions‏ ‎have‏ ‎begun ‎to‏ ‎recognize ‎the ‎importance ‎of ‎incorporating‏ ‎gender ‎perspectives‏ ‎into‏ ‎cybersecurity. ‎For ‎instance,‏ ‎the ‎UN‏ ‎Open-Ended ‎Working ‎Group ‎(OEWG)‏ ‎on‏ ‎ICTs ‎has‏ ‎highlighted ‎the‏ ‎need ‎for ‎gender ‎mainstreaming ‎in‏ ‎cyber‏ ‎norm ‎implementation‏ ‎and ‎gender-sensitive‏ ‎capacity ‎building. ‎Similarly, ‎frameworks ‎developed‏ ‎by‏ ‎organizations‏ ‎like ‎the‏ ‎Association ‎for‏ ‎Progressive ‎Communications‏ ‎(APC)‏ ‎provide ‎guidelines‏ ‎for ‎creating ‎gender-responsive ‎cybersecurity ‎policies.

Human-centric‏ ‎security ‎prioritizes‏ ‎understanding‏ ‎and ‎addressing ‎human‏ ‎behavior ‎within‏ ‎the ‎context ‎of ‎cybersecurity.‏ ‎By‏ ‎focusing ‎on‏ ‎the ‎psychological‏ ‎and ‎interactional ‎aspects ‎of ‎security,‏ ‎human-centric‏ ‎models ‎aim‏ ‎to ‎build‏ ‎a ‎security ‎culture ‎that ‎empowers‏ ‎individuals,‏ ‎reduces‏ ‎human ‎errors,‏ ‎and ‎mitigates‏ ‎cyber ‎risks‏ ‎effectively.


SUCCESSFUL‏ ‎CASE ‎STUDIES‏ ‎OF ‎GENDER-BASED ‎THREAT ‎MODELS ‎IN‏ ‎ACTION

📌 Online ‎Harassment‏ ‎Detection: A‏ ‎social ‎media ‎platform‏ ‎implemented ‎an‏ ‎AI-based ‎system ‎to ‎detect‏ ‎and‏ ‎mitigate ‎online‏ ‎harassment. ‎According‏ ‎to ‎UNIDIR ‎the ‎system ‎used‏ ‎NLP‏ ‎techniques ‎to‏ ‎analyze ‎text‏ ‎for ‎abusive ‎language ‎and ‎sentiment‏ ‎analysis‏ ‎to‏ ‎identify ‎harassment.‏ ‎The ‎platform‏ ‎reported ‎a‏ ‎significant‏ ‎reduction ‎in‏ ‎harassment ‎incidents ‎and ‎improved ‎user‏ ‎satisfaction.

📌 Doxing ‎Prevention: A‏ ‎cybersecurity‏ ‎firm ‎developed ‎a‏ ‎model ‎to‏ ‎detect ‎doxing ‎attempts ‎by‏ ‎analyzing‏ ‎patterns ‎in‏ ‎data ‎access‏ ‎and ‎sharing. ‎According ‎to ‎UNIDIR‏ ‎the‏ ‎model ‎used‏ ‎supervised ‎learning‏ ‎to ‎classify ‎potential ‎doxing ‎incidents‏ ‎and‏ ‎alert‏ ‎users. ‎The‏ ‎firm ‎reported‏ ‎a ‎57%‏ ‎increase‏ ‎in ‎the‏ ‎detection ‎of ‎doxing ‎attempts ‎and‏ ‎a ‎32%‏ ‎reduction‏ ‎in ‎successful ‎doxing‏ ‎incidents.

📌 Gender-Sensitive ‎Phishing‏ ‎Detection: A ‎financial ‎institution ‎implemented‏ ‎a‏ ‎phishing ‎detection‏ ‎system ‎that‏ ‎included ‎gender-specific ‎phishing ‎tactics. ‎According‏ ‎to‏ ‎UNIDIR ‎the‏ ‎system ‎used‏ ‎transformer-based ‎models ‎like ‎BERT ‎to‏ ‎analyze‏ ‎email‏ ‎content ‎for‏ ‎gender-specific ‎language‏ ‎and ‎emotional‏ ‎manipulation‏ ‎and ‎reported‏ ‎a ‎22% ‎reduction ‎in ‎phishing‏ ‎click-through ‎rates‏ ‎and‏ ‎a ‎38% ‎increase‏ ‎in ‎user‏ ‎reporting ‎of ‎phishing ‎attempts.


IMPACT‏ ‎OF‏ ‎GENDERED ‎ASSUMPTIONS‏ ‎IN ‎ALGORITHMS‏ ‎ON ‎CYBERSECURITY

📌 Behavioral ‎Differences: Studies ‎have ‎shown‏ ‎significant‏ ‎differences ‎in‏ ‎cybersecurity ‎behaviors‏ ‎between ‎men ‎and ‎women. ‎Women‏ ‎are‏ ‎often‏ ‎more ‎cautious‏ ‎and ‎may‏ ‎adopt ‎different‏ ‎security‏ ‎practices ‎compared‏ ‎to ‎men.

📌 Perceptions ‎and ‎Responses: Women ‎and‏ ‎men ‎perceive‏ ‎and‏ ‎respond ‎to ‎cybersecurity‏ ‎threats ‎differently.‏ ‎Women ‎may ‎prioritize ‎different‏ ‎aspects‏ ‎of ‎security,‏ ‎such ‎as‏ ‎privacy ‎and ‎protection ‎from ‎harassment,‏ ‎while‏ ‎men ‎may‏ ‎focus ‎more‏ ‎on ‎technical ‎defenses.

📌 Gender-Disaggregated ‎Data: ‎Collecting‏ ‎and‏ ‎analyzing‏ ‎gender-disaggregated ‎data‏ ‎is ‎crucial‏ ‎for ‎understanding‏ ‎the‏ ‎different ‎impacts‏ ‎of ‎cyber ‎threats ‎on ‎various‏ ‎gender ‎groups.‏ ‎This‏ ‎data ‎can ‎inform‏ ‎more ‎effective‏ ‎and ‎inclusive ‎cybersecurity ‎policies.

📌 Promoting‏ ‎Gender‏ ‎Diversity: Increasing ‎the‏ ‎representation ‎of‏ ‎women ‎in ‎cybersecurity ‎roles ‎can‏ ‎enhance‏ ‎the ‎field’s‏ ‎overall ‎effectiveness.‏ ‎Diverse ‎teams ‎bring ‎varied ‎perspectives‏ ‎and‏ ‎are‏ ‎better ‎equipped‏ ‎to ‎address‏ ‎a ‎wide‏ ‎range‏ ‎of ‎cyber‏ ‎threats.

📌 Reinforcement ‎of ‎Gender ‎Stereotypes: ‎Algorithms‏ ‎trained ‎on‏ ‎biased‏ ‎datasets ‎can ‎reinforce‏ ‎existing ‎gender‏ ‎stereotypes. ‎For ‎example, ‎machine‏ ‎learning‏ ‎models ‎used‏ ‎in ‎cybersecurity‏ ‎may ‎inherit ‎biases ‎from ‎the‏ ‎data‏ ‎they ‎are‏ ‎trained ‎on,‏ ‎leading ‎to ‎gendered ‎assumptions ‎in‏ ‎threat‏ ‎detection‏ ‎and ‎response‏ ‎mechanisms.

📌 Misgendering ‎and‏ ‎Privacy ‎Violations:‏ ‎Social‏ ‎media ‎platforms‏ ‎and ‎other ‎online ‎services ‎often‏ ‎use ‎algorithms‏ ‎to‏ ‎infer ‎user ‎attributes,‏ ‎including ‎gender.‏ ‎These ‎inferences ‎can ‎be‏ ‎inaccurate,‏ ‎leading ‎to‏ ‎misgendering ‎and‏ ‎privacy ‎violations.

📌 Gendered ‎Outcomes ‎of ‎Cyber‏ ‎Threats:‏ ‎Traditional ‎cybersecurity‏ ‎threats, ‎such‏ ‎as ‎denial ‎of ‎service ‎attacks,‏ ‎can‏ ‎have‏ ‎gendered ‎outcomes‏ ‎like ‎additional‏ ‎security ‎burdens‏ ‎and‏ ‎targeted ‎attacks,‏ ‎which ‎are ‎often ‎overlooked ‎in‏ ‎gender-neutral ‎threat‏ ‎models.

📌 Bias‏ ‎in ‎Threat ‎Detection‏ ‎and ‎Response: Automated‏ ‎threat ‎detection ‎systems, ‎such‏ ‎as‏ ‎email ‎filters‏ ‎and ‎phishing‏ ‎simulations, ‎may ‎incorporate ‎gendered ‎assumptions.‏ ‎For‏ ‎example, ‎phishing‏ ‎simulations ‎often‏ ‎involve ‎gender ‎stereotyping, ‎which ‎can‏ ‎affect‏ ‎the‏ ‎accuracy ‎and‏ ‎effectiveness ‎of‏ ‎these ‎security‏ ‎measures.




Предыдущий Следующий
Все посты проекта

Подарить подписку

Будет создан код, который позволит адресату получить бесплатный для него доступ на определённый уровень подписки.

Оплата за этого пользователя будет списываться с вашей карты вплоть до отмены подписки. Код может быть показан на экране или отправлен по почте вместе с инструкцией.

Будет создан код, который позволит адресату получить сумму на баланс.

Разово будет списана указанная сумма и зачислена на баланс пользователя, воспользовавшегося данным промокодом.

Добавить карту
0/2048