論文の概要: Digital Deception: Generative Artificial Intelligence in Social Engineering and Phishing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13715v1
• Date: Sun, 15 Oct 2023 07:55:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-29 15:57:08.096858
• Title: Digital Deception: Generative Artificial Intelligence in Social Engineering and Phishing
• Title（参考訳）: Digital Deception: ソーシャルエンジニアリングとフィッシングにおける創造的人工知能
• Authors: Marc Schmitt, Ivan Flechais
• Abstract要約: 本稿では,社会工学(SE)攻撃における生成AIの変革的役割について考察する。 我々は、社会工学の理論を用いて、ジェネレーティブAIがSE攻撃の影響を増幅する3つの柱を特定する。 本研究は, この新たなパラダイムに関連するリスク, 人的影響, 対策について, より深く理解することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.1795069620810805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advancement of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) has profound implications for both the utility and security of our digital interactions. This paper investigates the transformative role of Generative AI in Social Engineering (SE) attacks. We conduct a systematic review of social engineering and AI capabilities and use a theory of social engineering to identify three pillars where Generative AI amplifies the impact of SE attacks: Realistic Content Creation, Advanced Targeting and Personalization, and Automated Attack Infrastructure. We integrate these elements into a conceptual model designed to investigate the complex nature of AI-driven SE attacks - the Generative AI Social Engineering Framework. We further explore human implications and potential countermeasures to mitigate these risks. Our study aims to foster a deeper understanding of the risks, human implications, and countermeasures associated with this emerging paradigm, thereby contributing to a more secure and trustworthy human-computer interaction.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)と機械学習(ML)の進歩は、私たちのデジタルインタラクションの有用性とセキュリティの両方に重大な影響を与える。 本稿では,社会工学(SE)攻撃における生成AIの変革的役割について考察する。 我々は、社会工学とAI能力の体系的なレビューを行い、社会工学の理論を用いて、生成AIがSE攻撃の影響を増幅する3つの柱を識別する: 現実的コンテンツ創造、高度なターゲットとパーソナライゼーション、自動攻撃基盤。 これらの要素を、AI駆動型SE攻撃(Generative AI Social Engineering Framework)の複雑な性質を研究するために設計された概念モデルに統合する。 我々は、これらのリスクを緩和するための人間的意義と潜在的な対策をさらに探究する。 本研究は,この新たなパラダイムに関連するリスクや人的影響,対策について,より深く理解し,より安全で信頼性の高い人間とコンピュータの相互作用に寄与することを目的としている。

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