フィッシングは、サイバー世界において長年ハッカーの好んで使う武器です。フィッシングは様々な攻撃の前段階として機能し、認証情報の盗難、インフラへの侵入、業務の混乱などを可能にします。
事前学習済み機械学習（GPT）モデルの台頭は、サイバーセキュリティの分野に新たなリスク要因をもたらしました。GPTは大規模言語モデルであり、生成AIの主要なフレームワークです。
説得力のある人工テキストを大規模に生成する能力は、セキュリティ専門家の間で懸念を引き起こしています。これは、AIを利用したフィッシング、メールフィッシング、そしてビジネスメール（BEC）侵害に重大な影響を及ぼす可能性があります。
フィッシング攻撃は、エンドユーザーを欺き、メールが正当な組織から送信されたものだと信じ込ませることで実行されます。GPT（Generic Persistent Threat）は、文体と言語の両面から適切な返信を生成することでこのプロセスを容易にし、受信者が信頼できる同僚や個人とやり取りしていると誤解させます。これにより、メッセージ内のテキストが機械生成か人間生成かを見分けることがますます困難になっています。
現在、機械生成テキストを識別するツールは利用可能ですが、GPTが進化してこれらの保護を回避できるようになるシナリオに備える必要があります。さらに、ハッカーはGPTに似たパターンを利用して画像や動画を作成したり、特定の業界を標的にしたりすることができ、サイバーセキュリティのリスクがさらに高まります。
これらの脅威を軽減するために、個人や組織はAIを活用したメール保護ソリューションを早期に導入する必要があります。AIは、現代のサイバー犯罪の手口に効果的に対抗し、疑わしい活動を特定することができます。
多要素認証 (MFA) と生体認証方式により、セキュリティが強化され、ハッカーの侵入に対する追加の保護層が提供されます。
フィッシング攻撃への対応力を高めるには、技術的な対策に加え、継続的なトレーニングと意識向上プログラムが不可欠です。人間の経験と警戒心は、フィッシング攻撃の検知と効果的な対応に役立ちます。ゲーミフィケーションやシミュレーションは、意識向上とサイバー攻撃のリスクが高いユーザーの特定に役立ちます。
GPTを利用したフィッシング攻撃の増加を踏まえ、組織はサイバーセキュリティを積極的に強化する必要があります。GPT技術の機能を理解し、堅牢なセキュリティ対策を実施することで、AIを活用したフィッシングの脅威の増大を効果的に防御できます。
（バラクーダによると）
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