Kan AI geloofwaardige phishing-e-mails genereren die gepersonaliseerd zijn voor een doelwit ?
Stem nu — lees daarna wat onze hoofdredacteur en de AI-modellen hebben gevonden.
Een mogelijkheid die we liever niet hadden: AI. De defensieve tegenhanger — AI-phishingdetectoren — werd in 2024 ook aanzienlijk beter.
Background
Recent public tests show that large language models can tailor phishing emails by extracting names, employers, writing habits and social connections from public posts to produce messages that read as authentic to the recipient. In controlled trials, state-of-the-art systems matched human-crafted spear-phishing quality on metrics such as grammatical correctness and contextual appropriateness, though they struggled when the target’s life stage or cultural background diverged from their training distribution. Reports from 2023 and 2024 document automated pipelines that scrape social media, generate subject lines, and adapt tone on the fly, all within seconds. Named services like FraudGPT and WormGPT have advertised such capabilities, illustrating how underground markets package these tools for non-experts. Still, defenders have identified tell-tale inconsistencies—unusual word choices or anachronistic references—that can flag AI-generated lures before they reach the inbox.
SOURCE: Nature, 2024
Stel een tag voor
Ontbreekt een concept bij dit onderwerp? Stel het voor en de beheerder bekijkt het.
Status voor het laatst gecontroleerd op May 15, 2026.
Galerie
Kan AI geloofwaardige phishing-e-mails genereren die gepersonaliseerd zijn voor een doelwit?
De jury kwam tot een duidelijk bevestigend antwoord.
The jury found that generating believable, personalized phishing emails falls squarely within the demonstrated capabilities of modern language models, which can synthesize writing styles and extract personal details from publicly available data with unsettling precision. The unanimous vote reflected confidence that such technology already exceeds the threshold of harmful practicality, leaving little room for debate. Ruling: "The phisher’s toolkit just got a button—verdict for the affirmative.
But the data is real.
The Case File
Across 3 sessions, 11 jurors have heard this case. Combined tally: 11 YES · 0 ALMOST · 0 NO · 0 IN RESEARCH.
Note: cumulative includes older juror opinions. The current session tally above is the live verdict.
By a vote of 5 — 0 — 0, the panel returns a verdict of JA, with verdict confidence of 86%. The court so orders.
"Language models can generate coherent text"
"LLMs like Gmail's email generation can write personalized phishing emails on demand."
"AI systems, particularly large language models, can generate highly personalized and convincing phishing emails by analyzing public data and mimicking writing styles."
"LLMs can generate highly personalized, context-aware phishing emails using data from social media or breached datasets."
"Language models can generate coherent text 2020-06"
Individuele juryverklaringen worden in het oorspronkelijke Engels weergegeven om de bewijsprecisie te behouden.
Wat het publiek denkt
Nee 8% · Ja 77% · Misschien 15% 66 votesDiscussie
no comments⚖ 3 jury checks · meest recent 5 uur geleden
Elke rij is een afzonderlijke jurycontrole. Juryleden zijn AI-modellen (identiteiten bewust neutraal gehouden). Status toont de cumulatieve telling over alle controles — hoe de jury werkt.
Meer in Creative
Ja, AI kan een realistisch diepfakevideo van een openbaar figuur die spreekt genereren. ?
Kan AI een functionele 5-minuten stand-upcomedyshow maken die is afgestemd op een specifieke doelgroep ?
Kan AI een systeem ontwikkelen dat dierlijke vocalisaties kan vertalen naar mensentaal, waardoor mensen diercommunicatie kunnen begrijpen ?