詐騙 2.0 時代：AI 精算你的反應，不再靠亂槍打鳥，而是精準「收割信任」
社交工程本質上是一種建立虛假敘事的策略，透過操縱受害者的輕信、貪婪、好奇心，或其他人性弱點，誘使其做出不利行為。攻擊者持續強化既有手法，並不斷導入新興技術，以提高其詐騙的成功率。
社交工程的本質與演變
網路犯罪分子的社交工程策略，是一種透過欺騙引導受害者自願洩露資訊或執行某些動作的手法。這些資訊可能是個資（如姓名、電子郵件）、財務資料（如信用卡號、加密貨幣錢包）或是執行惡意程式、安裝後門等行為。
現代攻擊大致可分為兩類：針對機器與針對人類。針對機器的攻擊始於 1996 年經典文章《為了樂趣和利益而粉碎堆疊》（Smashing the Stack for Fun and Profit），而針對人類的攻擊——即社交工程——至今仍是最普遍且高效的攻擊方式。幾乎所有非漏洞型攻擊中都含有社交工程元素，攻擊者會試圖說服受害者執行對自己有害的行為。
社交工程的三要素
社交工程攻擊可拆解為三大元素：
- 媒介（Medium）：攻擊者與受害者互動的通道，例如電話、電子郵件、社群媒體或即時通訊工具。
- 謊言（Lie）：攻擊者編造虛構情境或緊急狀況，激起受害者的回應。
- 要求（Ask）：誘導受害者執行特定行動，如提供帳密、下載惡意程式、投資虛假計畫等。
這三要素構成經典的詐騙流程：聯繫 → 謊言 → 要求。
新興威脅：媒介的演變
隨著科技發展，攻擊者獲得更多觸及受害者的管道，以下是值得關注的幾項新媒介：
穿戴式設備：如智慧手錶、健身追蹤器等始終在線且高度信任的裝置，使攻擊更具可信度。攻擊者可利用裝置漏洞進行資料竊取、誘導用戶點擊更新連結，甚至發動 DDoS 攻擊。
聊天機器人與數位助理：透過污染訓練資料、操縱對話內容，甚至誤導數位助理執行惡意操作。這類攻擊在私人部署、可變資料來源的 AI 模型中特別具有威脅。
AI輔助的變臉詐騙 (BEC) 攻擊：使用大型語言模型模仿 CEO 的溝通風格，延續原有郵件線索，提升詐騙可信度，未來可能進一步自動化。
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虛擬實境（VR）/擴增實境（AR）：攻擊者可嵌入惡意 URL 或二維碼於虛擬物件中，透過互動觸發惡意行為。
進階 QR Code 攻擊：例如在合法 QR Code 上貼上偽造貼紙，或在傳輸過程中插入惡意碼，誘導用戶掃描並連接至惡意網站。
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謊言的進化
生成式人工智慧（GenAI）的崛起，為詐騙故事的擴展與靈活性帶來巨大提升。以下是幾個創新謊言策略：
- AI 炒作作為誘餌：例如虛構與 ChatGPT 或 VR 有關的應用工具，實為惡意軟體。利用使用者對 AI 工具的好奇，誘導其下載執行。 延伸閱讀：AI一鍵脫衣，假裸照真勒索！想體驗AI脫衣魔法？當心反被勒索病毒扒光錢包
- 深偽技術（Deepfake）：加入影像、語音、影片造假元素，提高詐騙的真實感與信任度，特別適用於電話詐騙或影片詐騙。 延伸閱讀：最會演的AI！投資人、HR、愛情暈船者必須了解的三種 Deepfake深偽詐騙影片
- 動態謊言系統：由 AI 自動與使用者互動，初期建立信任後再轉由人類詐騙者接手，提升詐騙效率與轉化率。
- 可預測謊言（Predictable Lies）：將潛在受害者群體分群進行 A/B 測試，根據反應遴選出最容易受騙者，進行更有針對性的攻擊。例如預測比特幣走勢，讓受害者逐步信任詐騙者的判斷，進而投資。
社交工程攻擊進入 AI 量產與客製化兼具的新階段
推動社交工程詐騙邁向新世代的關鍵創新，正是人工智慧（AI）。雖然社交工程中的謊言會隨季節、地區及目標族群而有所不同，但由於 AI 提供的高度擴展性與靈活性，這些攻擊手法的變化速度正迅速提升。
生成式人工智慧（GenAI）在圖像、音訊與視訊的合成上表現出色，在文字方面更能快速產出可信內容並處理大量文本資料。這樣的能力為「謊言」的製造與操作打開了全新的可能性，使社交工程攻擊進入量產與客製化兼具的新階段。
攻擊者未來可藉由 AI 本身作為「謊言主題」，打造出更具說服力的詐騙情境。例如，圍繞 ChatGPT 或虛擬實境（VR）等熱門科技設計的虛假資訊，能夠吸引目標族群的注意。同時，駭客亦可能開發偽裝成 AI 工具的惡意軟體，誘騙對深偽技術（deepfake）感興趣的圖像或影片創作者下載、安裝並中招。
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進一步地，將深偽圖像或影片整合進既有詐騙手法中，更能提升整體可信度。這類結合 AI 合成技術的詐騙策略，已在現實威脅情境中迅速升溫，未來可能對社交工程詐騙帶來毀滅性影響，成為攻擊者大量採用的手段。
另一項值得關注的未來趨勢，是基於 AI 的動態謊言系統。這種系統可模擬真實對話，主動與使用者互動並逐步建立信任，之後再提出詐騙請求。趨勢科技在 2021 年的論文〈人工智慧的用途與濫用〉（Uses and Abuses of AI ）中，即曾探討此一概念：用 AI 自動化初期電子郵件互動，藉由觀察使用者回應判斷其易受騙程度。一旦確認對象可能上鉤，便由人類詐騙者接手對話，以提高詐騙成功率。
此外，還有一種名為「可預測的謊言」（Predictable Lies）的新型詐騙模式，結合 A/B 測試的策略。該方法將潛在受害者資料庫分組，並向不同群體分別發送內容略有差異的詐騙訊息。透過觀察反應，逐步篩選出最有可能上當的人群。
例如，若詐騙者聲稱可預測市場走勢，會先讓一半受害者收到「看漲」的預測，另一半收到「看跌」。若事件結果符合詐騙方提供的預測，受害者將產生信任，進而在下一次收到更進階的預測時更願意跟隨。連續收到兩次正確預測的對象，就可能成為最終「邀請投資比特幣」等詐騙的目標。
這種做法雖減少了總體可攻擊人數，但大幅提升了每一位目標的詐騙成功率，是一種針對高潛力受害者所進行的精準詐騙篩選機制，預示著 AI 驅動的詐騙將從「廣撒網」邁向「深耕式」詐術的新紀元。
小結
AI時代下的社交工程威脅演進
隨著運算能力與科技的飛速進步，網路威脅的樣貌正經歷重大轉變。駭客不斷創新，無論是改進現有技術或開發全新手法，都為社交工程領域帶來了巨大的進步空間。我們觀察到，由於新技術的普及和成本降低，駭客正利用這些技術不斷提升社交工程攻擊的影響力。
AI技術已逐漸融入社交工程。駭客開始利用AI生成欺騙性內容，甚至設計出AI驅動的自動化系統，使社交工程能更大規模地擴散。然而，考量到生成式AI（GenAI）的發展現況，社交工程技術仍有許多可改進之處。
社交工程的創新與目標：
我們預見的社交工程創新主要源於詐欺手法的改進。
- 媒介的增加： 意味著駭客正發展出新的方法來誘騙受害者。隨著科技發展，駭客預計將利用更多元、更難以預測的方式進行詐騙，包括透過VR、AR、穿戴式裝置、AI和聊天機器人等技術。
- 詐術的改進： 詐欺者會編造更完美的故事來贏得受害者的信任。駭客將更具創意地設計謊言以矇騙受害者。
無論媒介如何改變，駭客的終極目標始終不變：獲取使用者的登入憑證、個人資料和金融資訊等敏感資訊。當詐騙規模擴大時，駭客將擁有更多攻擊手段，進一步提升社交工程的效率。
應對策略與未來展望：
儘管上述預測可能發生也可能不發生，但一個不可否認的事實是，當前科技的發展已使其潛在威脅變得更加嚴峻。我們正處於一個個人防禦能力備受挑戰的時代，新科技雖然為生活帶來便利，但也可能被惡意利用。因此，預見AI在社交工程領域的進步，有助於我們在駭客利用科技之前保持高度警惕。
企業應主動採取措施，持續掌握網路駭客可能運用的最新手法和技巧。建立一套全面的資安策略，並從社交工程中尋找更可靠的防禦資訊和資產，對保護企業至關重要。
資安解決方案：Trend Vision One™
Trend Vision One™ 是一個旨在簡化資安操作的企業級資安平台。它透過整合多種防禦功能、強化企業對攻擊面的掌握，並提供資安風險狀況的全方位可視性，協助企業保護其不斷發展的攻擊面並預防漏洞產生。
對於個人用戶而言，面對日益精密的社交工程與網路詐騙，主動防護也至關重要。現在，您可以使用「AI 防詐達人」這類工具，它利用 AI 技術即時分析可疑訊息、電話或網站內容，自動識別潛在的詐騙風險並發出警示。此外，搭配像 PC-cillin 這樣的全方位資安軟體，可以提供多層次的防護，包括惡意網站攔截、勒索病毒防護、以及智慧型防毒掃描，有效阻擋惡意程式入侵，進一步強化您的網路安全。透過這些工具的協同作用，個人用戶也能有效提升對抗 AI 驅動詐騙的能力，保護個人資訊與財產安全。
◎本文參考：The Future of Social Engineering
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