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AIで個人向けフィッシングメールを自動生成、クリック率が約2.7倍に

内容

どのような研究か

ドイツのベルリン工科大学などの研究者が、大規模言語モデル（LLM）で作ったスピアフィッシングの効果を検証した論文を発表しました。スピアフィッシングは、狙う相手ごとに文面を作り込むフィッシング攻撃です。LLMで文面を作れる可能性はこれまでも指摘されていましたが、自動で大規模に送った場合にどれほど効果があるのかは確かめられていませんでした。論文はセキュリティ分野の国際会議「USENIX Security 26」で発表されたものです。

手法の流れ

まず、対象者のメールアドレスを検索エンジンで調べます。次に、ヒットした公開Webページから経歴や所属などを抜き出します。そのうえで複数のAIモデルを組み合わせて個人のプロファイルを作り、その人に合った差出人と本文を自動で生成します。メールアドレスからどこまで情報が分かるかは、ネット上にその人の情報がどれだけ公開されているかによります。実験では、職員7741人のうちネット上で情報が見つかったのは4010人でした。このうち3310人に個人向けのメールが送られました。

結果

全員に同じ文面を送る一般的なフィッシングメールのクリック率は3.9％でした。これに対し、LLMで作ったメールは10％で、論文では2.74倍に増えたとしています。それぞれの経歴や所属に合わせて差出人と文面を選んだことが、この差につながったとみられます。専門家が手作業で作ったメールのクリック率は24.2％とさらに高かったものの、作成には多くの時間と手間がかかります。LLMは約4000通を約50時間で作り、費用は1通あたり約0.03ドルでした。

公開情報が多い人ほどだまされにくく、情報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ました。また、大学の迷惑メールフィルターに3949通を通したところ、不審と判定されたのは1通だけでした。

どう身を守ればよいか

個人や組織が取るべき具体的な対策は、報道では示されておらず、現時点で明らかになっていません。

注目ポイント

1通数円程度の費用で、専門家の手作業に近い「その人向け」のメールを大量に作れる点が注目されています。既存の迷惑メールフィルターではほとんど防げなかったことから、受け取る側の注意だけに頼る難しさも浮かび上がっています。公開情報が少ない人ほどだまされやすかったという結果も、意外な点として関心を集めています。

ネットでの反応

SNSでは、公開情報を集めてAIで文面を作れば、攻撃のコストは下がり、だまされる人は増えるという流れを整理して受け止める声が見られます。一方で、日ごろからリンク先の実際のURLを確かめているという声もあります。ただ、正規のメールでもリンク先が分かりにくいことがあり、見分けが難しいと悩む声も上がっています。手法の巧妙さを、過剰なダイレクトマーケティングになぞらえる反応もあります。

参考記事

• メアドを検索→AIで“その人専用フィッシングメール”を生成する手法、クリック率が約2.7倍に 7000人以上で実験　2026年10月27日 12:16

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