Жертвы киберпреступлений в Европе: обзор опросов пострадавших

Victims of cybercrime in Europe: a review of victim surveys
Marianne Junger, Carin M. M. Reep-van den Bergh
2018-04-04

распространённость киберпреступленийвредоносное ПОонлайн-мошенничествометодология опросовопросы жертв
В данном обзоре анализируются данные опросов пострадавших с целью дать приблизительную оценку распространённости личных преступлений основных типов киберпреступлений. Мы выполнили поиск в базах данных, поиск в интернете и связались с несколькими национальными статистическими ведомствами в Европе, отбирая опросы, которые предоставляли информацию об отдельных жертвах преступлений, репрезентативную для общей популяции. Были выделены шесть типов киберпреступлений: мошенничество при онлайн-покупках, мошенничество в интернет-банкинге/платежах, другие виды кибер-мошенничества (например, мошенничество с предоплатой), киберугрозы/домогательства, вредоносное ПО и хакерские взломы. Для каждого опроса представлены вопросы о киберпреступлениях и сопоставлены оценки распространённости. Включено девять опросов. Годовые показатели распространённости составили от 1% до 3% для мошенничества при онлайн-покупках и от менее чем 1% до 2% для мошенничества в интернет-банкинге/платежах. Менее 1% населения стали жертвами других видов мошенничества, и до 3% населения испытали какую-либо форму онлайн-травли, такую как сталкинг (1%) или угрозы (1%). От 1% до 6% стали жертвами взлома. Оценки по заражению вредоносным ПО варьируют от 2% до 15%. По всем видам преступлений невозможно точно определить, в какой степени наблюдаемые различия обусловлены методическими различиями и формулировкой вопросов в исследованиях, реальными различиями между странами или изменениями с течением времени. На сегодняшний день существует очень мало хорошо проведённых исследований с случайной выборкой о киберпреступлениях в общей популяции. Надёжное измерение распространённости киберпреступлений (и их тенденций) возможно только при регулярном обновлении вопросов и адекватном охвате новых аспектов киберпреступности. Для будущего мониторинга киберпреступлений целесообразно разработать относительно абстрактные основные категории с длительной валидностью при сохранении современных иллюстраций. Кроме того, в идеале формулировки вопросов в текущих опросах разных стран должны быть стандартизированы, и должна быть единая классификация киберпреступлений. Скрининговый вопрос, позволяющий более точно датировать события, необходим для снижения эффекта телескопирования. Опросы также должны спрашивать об ущербе или воздействии на жертв.
1
Годовые оценки распространённости: мошенничество при онлайн-покупках 1–3%, мошенничество с банковскими/платёжными операциями <1–2%, прочее кибермошенничество <1%.
2
В обзоре использованы девять репрезентативных опросов жертв в Европе для оценки личной распространённости шести типов киберпреступлений.
3
Распространённость онлайн-агрессии до 3% (сталкинг ~1%, угрозы ~1%); взлом — 1–6%; заражение вредоносным ПО — 2–15%.
4
Рекомендации: частое обновление вопросов, разработка долговечных абстрактных категорий с актуальными примерами, стандартизация вопросов и классификаций между странами, скрининговый вопрос для снижения телескопирования и вопросы об ущербе/влиянии на жертв.
5
Различия в оценках могут объясняться методологией, межстрановыми отличиями или изменениями во времени; вклад каждого фактора не установлен.

Пострадавшие от киберпреступлений в общей популяции Европы (по данным репрезентативных опросов жертв)

Оценки распространённости и сопоставление измерений шести основных видов киберпреступлений (мошенничество при онлайн‑покупках, мошенничество с онлайн‑банкингом/платежами, прочие кибермошенничества, онлайн‑угрозы/домогательства, вредоносное ПО, взлом) на основе опросов жертв, включая влияние методологических различий на расхождения оценок и рекомендации по стандартизации устойчивых категорий и формулировок вопросов

Publication Details
Publication Date
2018-04-04
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Marianne Junger
Carin M. M. Reep-van den Bergh
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%