【不正アクセス】AIで個別化したフィッシングメール、大学職員対象に検証

ドイツのベルリン工科大学などの研究者は、AIを使って受信者ごとに文面を作るスピアフィッシングの効果を調べた研究を発表した。大学職員7741人を対象に実験し、大規模言語モデル（LLM）で生成したメールのクリック率を、同一文面のメールなどと比較した。

研究では、職員のメールアドレスを検索し、公開されている経歴や所属先などを収集した。複数のAIモデルを組み合わせて個人の情報を整理し、差出人と文面を自動作成した。対象者のうち公開情報が見つかったのは4010人で、そのうち3310人に個人向けのメールを送った。

LLMで作成したメールのクリック率は10％で、全員に同じ文面を送る場合の3.9％を上回った。論文によると、従来手法の2.74倍だった。一方、専門家が手作業で作成したメールは24.2％だったが、作成には多くの時間と労力を要するという。LLMの場合、約4000通の作成に約50時間かかり、費用は1通あたり約0.03ドルだった。

研究では、公開情報が多い人ほどだまされにくく、情報量が少ない層や中程度の層ほどだまされやすい傾向も確認された。大学の迷惑メールフィルターでは、3949通のうち不審と判定されたのは1通だけだった。