К содержанию
hegai.media
Новости

ИИ-персонализация почти утроила долю переходов по фишинговым письмам

Инфографика: 10,0% доля переходов
Графика: hegai.media

Исследователи из Bifold, TU Berlin, Inria и Ruhr-Universität Bochum проверили, насколько эффективно языковые модели могут автоматизировать целевой фишинг. В полевом эксперименте участвовал 7 741 сотрудник TU Braunschweig. Единственным поисковым запросом служил адрес электронной почты. По нему команда собирала открытые сведения о профессиональном опыте, занятиях, интересах и связях пользователей. Затем локально размещённые ИИ-модели составляли профили и создавали персонализированные письма.

Как сообщает Golem.de, по ссылкам в типовых письмах перешли 3,9% получателей, а в автоматически персонализированных письмах доля переходов достигла 10,0%. При этом результат не зависел от того, кто подготовил типовые сообщения: люди или ИИ. Самыми эффективными оказались целевые фишинговые письма, написанные вручную. Доля переходов составила 24,2%, но подготовка каждого такого письма занимала около 7 минут.

ИИ справлялся с одним письмом примерно за 45 секунд, а расходы составляли около 0,03 доллара США на адрес. При этом пользователи с наиболее подробными профилями переходили по ссылкам реже, чем участники, о которых было доступно мало или среднее количество данных. Исследователи считают, что при большом объёме входной информации модели чаще обобщали сведения и реже использовали конкретные детали.

Система безопасности университета перехватила только 1 из 3 949 писем. Авторы рекомендовали сокращать объём связанных персональных данных в интернете, учитывать ИИ-персонализацию при обучении информационной безопасности и усиливать многофакторную аутентификацию.

Ключевые факты

  • В полевом эксперименте участвовал 7 741 сотрудник TU Braunschweig.

  • Подготовленные вручную целевые письма дали 24,2% переходов и требовали около 7 минут на одно сообщение.

  • ИИ-процесс занимал около 45 секунд на письмо и стоил около 0,03 доллара США на адрес.

  • Система безопасности университета перехватила 1 из 3 949 писем.

Вопросы и ответы

Насколько дешевле и быстрее ИИ-фишинг по сравнению с ручной персонализацией?

Автоматизированный процесс занимал около 45 секунд на письмо и стоил примерно $0,03 на адрес. Ручная подготовка целевого письма требовала около 7 минут, при этом давала более высокий CTR: 24,2% против 10,0% у ИИ-персонализации.

Насколько персонализация ИИ реально повышает вероятность перехода по ссылке?

В эксперименте на 7 741 сотруднике TU Braunschweig типовые письма получили 3,9% переходов, а автоматически персонализированные, 10,0%. Это почти в 2,6 раза выше при использовании только открытых данных и email как стартовой точки поиска.

Сработали ли существующие средства защиты против таких писем?

Система безопасности университета перехватила только 1 письмо из 3 949. Исследователи отдельно рекомендуют усиливать MFA, ограничивать публичные персональные данные сотрудников и включать ИИ-персонализацию в тренинги по ИБ.

Контекст по теме