論文の概要: Decoding the Threat Landscape : ChatGPT, FraudGPT, and WormGPT in Social Engineering Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05595v1
• Date: Mon, 9 Oct 2023 10:31:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 02:52:40.562097
• Title: Decoding the Threat Landscape : ChatGPT, FraudGPT, and WormGPT in Social Engineering Attacks
• Title（参考訳）: 脅威景観のデコード : 社会工学的攻撃におけるチャットGPT,FraudGPT,WormGPT
• Authors: Polra Victor Falade,
• Abstract要約: ジェネレーティブAIモデルは、サイバー攻撃の分野に革命をもたらし、悪意あるアクターに、説得力がありパーソナライズされたフィッシングルアーを作る力を与えている。 これらのモデルであるChatGPT、FraudGPT、WormGPTは、既存の脅威を増大させ、新たなリスクの次元へと導いてきた。 これらの脅威に対処するため、従来のセキュリティ対策、AIによるセキュリティソリューション、サイバーセキュリティにおける協調的なアプローチなど、さまざまな戦略を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the ever-evolving realm of cybersecurity, the rise of generative AI models like ChatGPT, FraudGPT, and WormGPT has introduced both innovative solutions and unprecedented challenges. This research delves into the multifaceted applications of generative AI in social engineering attacks, offering insights into the evolving threat landscape using the blog mining technique. Generative AI models have revolutionized the field of cyberattacks, empowering malicious actors to craft convincing and personalized phishing lures, manipulate public opinion through deepfakes, and exploit human cognitive biases. These models, ChatGPT, FraudGPT, and WormGPT, have augmented existing threats and ushered in new dimensions of risk. From phishing campaigns that mimic trusted organizations to deepfake technology impersonating authoritative figures, we explore how generative AI amplifies the arsenal of cybercriminals. Furthermore, we shed light on the vulnerabilities that AI-driven social engineering exploits, including psychological manipulation, targeted phishing, and the crisis of authenticity. To counter these threats, we outline a range of strategies, including traditional security measures, AI-powered security solutions, and collaborative approaches in cybersecurity. We emphasize the importance of staying vigilant, fostering awareness, and strengthening regulations in the battle against AI-enhanced social engineering attacks. In an environment characterized by the rapid evolution of AI models and a lack of training data, defending against generative AI threats requires constant adaptation and the collective efforts of individuals, organizations, and governments. This research seeks to provide a comprehensive understanding of the dynamic interplay between generative AI and social engineering attacks, equipping stakeholders with the knowledge to navigate this intricate cybersecurity landscape.
• Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティの世界では、ChatGPT、FraudGPT、WormGPTといった生成AIモデルの台頭が、革新的なソリューションと前例のない課題の両方を導入している。 この研究は、社会工学攻撃における生成AIの多面的応用を掘り下げ、ブログマイニング技術を用いて進化する脅威の風景に関する洞察を提供する。 ジェネレーティブAIモデルは、サイバー攻撃の分野に革命をもたらし、悪意あるアクターに、説得力がありパーソナライズされたフィッシングルアーを作らせ、ディープフェイクを通じて世論を操り、人間の認知バイアスを悪用する権限を与えている。 これらのモデルであるChatGPT、FraudGPT、WormGPTは、既存の脅威を増大させ、新たなリスクの次元へと導いてきた。 信頼された組織を模倣するフィッシングキャンペーンから、権威ある人物を模倣するディープフェイク技術に至るまで、生成AIがサイバー犯罪の武器をどのように増幅するかを探索する。 さらに、心理学的操作、ターゲットフィッシング、信頼性の危機など、AI駆動のソーシャルエンジニアリングが悪用する脆弱性についても触れました。 これらの脅威に対処するため、従来のセキュリティ対策、AIによるセキュリティソリューション、サイバーセキュリティにおける協調的なアプローチなど、さまざまな戦略を概説する。 我々は,AIに強化された社会工学攻撃との戦いにおいて,警戒し,意識を高め,規制を強化することの重要性を強調した。 AIモデルの急速な進化とトレーニングデータの欠如を特徴とする環境では、生成的AI脅威に対する防御には、絶え間なく適応と個人、組織、政府の集合的努力が必要である。 この研究は、生成的AIとソーシャルエンジニアリングアタックの動的相互作用を包括的に理解し、この複雑なサイバーセキュリティの展望をナビゲートする知識をステークホルダーに提供することを目的としている。

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