AIを活用したフィッシング攻撃の具体的な手法は
AIを活用したフィッシング攻撃には、以下のような具体的な手法があります。
| 手法 | 詳細 |
|---|---|
| 1. パーソナライズされたフィッシングメールの生成 | – AIがデータを分析し、ターゲットの興味に合わせたメッセージを生成 – 受信者が本物だと信じる可能性が向上 |
| 2. ソーシャルエンジニアリングの高度化 | – 生成AIと機械学習を組み合わせてターゲットの詳細情報を収集 – 非常にリアルで信頼性の高いフィッシングメールを作成 |
| 3. 高精度なフィッシングサイトの自動生成 | – AIを使用して実際のウェブサイトを模倣したサイトを自動生成 – ユーザーが本物と偽サイトを見分けることが困難に |
| 4. ディープフェイク技術の悪用 | – 有名人やインフルエンサーのディープフェイクを利用した偽キャンペーンを作成 – 信頼性を悪用してユーザーを欺く |
| 5. 自動化されたフィッシングキャンペーン | – 大規模言語モデルを活用し、ターゲットリスト収集からメール生成、送信、追跡、分析までを自動化 |
AIは大量のデータを分析し、ターゲットの興味や関心に合わせたカスタマイズされたメッセージを生成します。これにより、受信者がフィッシングメールを本物だと信じる可能性が高まります。
生成AIと機械学習を組み合わせ、ソーシャルメディアや公開されているプロフェッショナルネットワークのデータを分析して、ターゲットに関する詳細な情報を収集します。この情報を基に、非常にリアルで信頼性の高いフィッシングメールを作成します。
AIを使用して、実際のウェブサイトを模倣した高精度なフィッシングサイトを自動生成します。これにより、ユーザーが本物のサイトと偽サイトを見分けることが困難になります。
有名人やインフルエンサーのディープフェイクを利用した偽のキャンペーンを作成し、信頼性を悪用してユーザーを欺きます。
GPT-4やClaude 3.5 Sonnetなどの大規模言語モデルを活用し、ターゲットリストの収集から、パーソナライズされたフィッシングメールの生成、送信、追跡、分析までを自動化します。
これらの手法により、AIを活用したフィッシング攻撃は従来の手法よりも大幅に効果的になっており、一般的なフィッシングメールと比較して約350%高いクリック率を達成しています。
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