AIはフィッシング詐欺メールを見抜けるのか？AI vs AIの攻防！
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「AIが生成したフィッシングメールや詐欺サイトは見抜くのが難しい」といった記事や、「AIを使った詐欺は本当に巧妙で騙されてしまう」といったウエブ記事は沢山あります。
AIフィッシング詐欺の最新動向や公的調査結果などが出ていたり、AIを利用した巧妙なフィッシング詐欺の事例などを当サイトでも取り上げています。
AIを悪用して「フィッシング詐欺という攻撃」を詐欺師が私たちに仕掛けているわけですね。
こちらは当サイトの記事になります。
見破れる？AIが仕掛ける最新フィッシング詐欺 脅威の裏側と対策
では「AIはフィッシング詐欺メールを見抜ける」「AIをフィッシングメール詐欺対策に使う」といった、AIを利用して「フィッシング詐欺からの防御」はできないのでしょうか？
結論から先に書くと、AIはフィッシング詐欺メールを見抜けます。
こちらは私が個人的に行ったテストをまとめた記事です。
【AI vs 詐欺師】PayPay・銀行・国税庁の偽メールをAIが判別できるか試してみた
【偽のSBI証券】 vs 【人工知能】AIはフィッシングメールを見抜けるのか
AIは、フィッシングメールに共通する特徴を学習し、そのパターンを認識することで、詐欺メールを検出できるから。
あなたが利用しているメールサービス（Yahoo!メールやGmailなど）では迷惑メールがフォルダ分けされていますよね？
そういったメールサービスで、すでにAIが活用され、あなたが特に意識していなくても、フィッシングメールは迷惑メールとして振り分けられているのです。
AIがフィッシング詐欺メールを見抜く方法
技術的な面は専門分野ではないので、これらの方法は、私がGeminiに「AIはフィッシング詐欺メールを見抜けるの？」と質問し、もらった回答です。
各項目をもう少し詳しく書いたほうが良いかな？と思わなくもないし、Geminiに質問すれば詳細にわかりやすく教えてもくれる。
でも、ここをご覧のあなたは、どういった技術でAIがフィッシング詐欺メールを見抜いているかではなく、AIを使ってフィッシング詐欺メールを見抜けるか？だと思うんですね。
私も同じですし、専門分野ではない技術面についてGeminiが出した回答をそのままコピペしても、私が伝えたい内容でもないなと感じるので。
何故見分けられるのかの根拠については簡単にしか触れていません。
もし、どういった技術でAIがフィッシング詐欺メールを見抜いているかを詳しく知りたいなら、AIに質問してみてね。
不自然な日本語や文法
「不自然な日本語や文法のイメージ画像。イラストで。」と「Whisk」に依頼してできた生成画像です。
こうじゃない感満載ですが、この指示だとAIは漠然とした雰囲気しか捉えられないというのがわかりますね。
でも安心してください。
フィッシング詐欺メールの多くは、自動翻訳ツールを使用して作成されているため、不自然な日本語や文法的な誤りが含まれる傾向があります。
AIは、自然言語処理（NLP）技術を用いて、以下のような点を検出します。
- ・誤字脱字、不自然な文脈
日本語のスペルミスや、文脈にそぐわない言葉遣いを識別。 - ・敬語の使い方
日本語特有の敬語や丁寧語の誤りを検知。 - ・文法の崩れ
主語と述語の不一致、不適切な助詞の使用など、文法的に正しくない文章を特定。
最近では洗練されたAIが使われるようになり、日本語がより自然な詐欺メールも増えていますが、AIは膨大なデータから学習した日本語のパターンと比較し、ごくわずかな違和感も捉えられます。
正直なところAIが完全に日本語をマスターしてしまうと、そこでフィッシングメールかどうかの判断は難しくなるだけです。
なにしろ日本語は世界で最も難しい言語の一つと言われています。
日本語を母国語としない人からは「漢字に何通りも読み方がある」「漢字、ひらがな、カタカナ、アルファベットを使いこなす」とてもクレージーだと驚かれるでしょ？
そんな世界で最も難しい言語の一つである日本語だからこそ、安価で精度の低い翻訳機では「不自然な日本語や文法」が生まれ、そこがフィッシングメールかどうかの判断にも使えていたんです。
それが今では、AIの進化が詐欺師の効率アップにつながっているという皮肉な現状。
日本でいうと、いわゆる「闇バイト」で募集した人材を使いながら、犯罪組織を作り上げて詐欺を仕掛けているのはあなたもご存じだと思います。
ミャンマーやフィリピンに拠点を構えていた特殊詐欺組織が摘発されたり、特殊詐欺組織のまるで団地のような居住スペースまで建てられていたり
と、ミャンマーやフィリピンが特殊詐欺組織の拠点になっていることもしばしば。
そうして組織化し、作業分担をしながら、さらにAIまで悪用する。こうなるとAI vs AI。
わずかな違和感を捉える仕組み
ではAIがどのように言語、日本語で書かれたメールの内容を分析しているのでしょうか？
AIは、人間が気づきにくいような微細な言語のパターンを学習し、検出しています。
スタイル分析
AIが膨大なデータから学習した専門用語、言い回し、敬語などを元に、学習したスタイルとわずかに異なる場合、AIはそれを「違和感」として検知。
文脈の不整合性
文章全体の流れや文脈を解析し、不自然なつながりがないかを探す。
メタデータの分析
メール本文だけでなく、送信者のIPアドレス、送信時間、メールヘッダーに含まれる情報など、目には見えない「メタデータ」も分析。
特に私が感じるのは「言い回し」の部分ですね。
現在私が非常に気になる部分でもあり、アナウンサーなども使っていて、意識しなければ気づきにくいものです。
AIはそれを「違和感」として検知できます。
AIはそれを「違和感」として検知することができます。
「ことが」という部分、実は余分な言葉だとご存じですか？
振り分けられます。
振り分けることができます。
使う人が増えると、それは「正しい言葉遣い」だと、時代とともに変化していきますから、些末なことかもしれません。
AIの回答にも多用されているので、それだけ多くの「ことが」がネット上に数多存在しているというわけ。
この点一つでも「AIが膨大なデータから学習している」というのがよくわかる、私なりの納得感みたいな部分です(笑)。
話がかなりそれましたが、「メタデータ」は迷惑メールの振り分けにも利用されいて、迷惑メールフィルターは高い精度でメールを振り分けられます。
あなたが「AIをまだ使っていない」と思っていても、実は多くの場面で生活に溶け込んでいるといえますね。
緊急性や不安を煽る表現
フィッシングメールは緊急性や不安を煽る表現を使って心理的なプレッシャーをかけ、受信者を冷静な判断から遠ざけます。
AIは、その感情分析やキーワード抽出し、以下の特徴的なフレーズを検出します。
アカウント関連の警告
「アカウントがロックされました」「不正なログインがありました」といった、ユーザーの個人情報が危険にさらされていると錯覚させる表現。
支払い関連の要求
「お支払い方法の更新が必要です」「期日までに手続きがない場合、サービスを停止します」といった、金銭的な損失を匂わせる表現。
緊急性の強調
「今すぐ」「至急」「24時間以内に」など、即座の行動を促す言葉。
これらのキーワードやフレーズの組み合わせをAIがパターンとして認識し、詐欺メールである可能性を判断します。
「緊急性や不安を煽る表現」はフィッシング詐欺のみならず、様々な詐欺での常套句となっています。
緊急性や不安を煽る表現がでてきたら「それは詐欺！」と覚えておくだけでも、被害に遇う確率は確実に下がるでしょう。
何度も書いていますが、焦らず冷静になってくださいね。
差出人情報の偽装
フィッシングメールは、送信元を信頼できる企業やサービスになりすますし、受信者を信用させようとします。
AIは、メールのヘッダー情報を分析し、以下の点をチェックしています。
送信元アドレス
有名企業や銀行のドメイン名と酷似した、微妙に異なるメールアドレスを検出。
送信ドメイン認証
SPF、DKIM、DMARCといった送信ドメイン認証技術を用いて、送信元が正規のものであるかを確認。
表示名と実アドレスの不一致
差出人名が「Amazonカスタマーサービス」となっていても、実際のメールアドレスが全く関係のないドメインから送られているケースを特定。
「表示名と実アドレスの不一致」これはフィッシングメールあるあるですね(笑)。
スマホからだと差出人名をタップしてメールアドレスを表示できますよね。
タップしなければ、パッと見は「Amazonカスタマーサービス」だから、メールアドレスまでそれらしくしていない、私は手抜きだなと思ってしまいます。
手抜きではあるのだけど、あなたがメールフォルダをパッと見て、初めに目に飛び込んでくるのは何ですか？
「どこから、誰からか」だと思うんですね。
フィッシングメールだと知らずにメールを開いてしまう人はそもの警戒心が強くはないでしょ？
「フィッシングメールを開く＝騙されやすい人」なので、そういった人がわざわざ差出人名をタップしてメールアドレスを確認しますか？というわけなんです。
なので私からすれば手抜きの偽装だけど、詐欺師にしてみればある種の効率化ですよね。
いうほど「巧妙」に作られていなくても、騙される人は騙されるので、詐欺師にしてみればメールアドレスの偽装までせんでもええでという感じ。
不審なURLや添付ファイル
フィッシングメールの最終的な目的は、偽サイトに誘導して個人情報を入力させたり、マルウェアに感染させたりすること。
多くの場合はIDとパスワード、クレジットカード情報で、個人情報を入力させたがります。
これが企業相手になると、マルウェアに感染させるのも目的になっていく感じですね。
AIは、これらの悪意のある要素を検出。
- URLの分析
- ・ドメインのチェック
正規のサイトとは異なる不審なURLを識別。 - ・リダイレクトの検知
ユーザーを複数のサイトを経由させて最終的な偽サイトに誘導する手法を検出。 - ・URLの評価
過去にフィッシングサイトとして報告されたURLのデータベースと照合し、危険性を判断。
「過去にフィッシングサイトとして報告されたURLのデータベースと照合し、危険性を判断」この辺りは実にAIらしい技術ですよね。
人間の目で確認するには膨大な時間と労力を要します。
特にURLはアルファベットの羅列なので、人の目だとひたすら疲れる作業で集中力も必要。
例えばこれは当サイトのURLですが、このようにURLに一文字加わると長さが変わるだけ、まだわかりやすいかもしれません。
正https://deaenailist.com/
誤https://deaemnailist.com/
これだといかがでしょう？
私は暗記していますから違和感もなにも「URLが間違っているじゃん」ってすぐ気づきますが、私以外でこのURLのスペルを覚えている人いますかね？
正https://deaenailist.com/
誤https://deaeneilist.com/
あなたが利用している全てのサービスのドメインを全部暗記しちゃってる人は全くいないとは言いませんが、限られた人でしょう。
それをAIは瞬時に判別できてしまうのです。
- 添付ファイルの分析
- ・ファイルの種類
実行可能ファイル（.exeなど）や、マクロを含む危険なドキュメント（.docmなど）を特定。 - ・サンドボックス解析
隔離された環境で添付ファイルを開き、その挙動を監視することで、マルウェアが含まれていないかをチェック。
「マルウェアが含まれていないか」は、特に企業にとって重要ですよね。
メールの閲覧・プレビューだけで感染するものもあれば、添付ファイルを開くと感染してしまうタイプもあります。
人間の力だけではやはり限界があります。
AIに心身の疲労はありませんから、人のような見落としや見誤りは起きないでしょ？
AIで詐欺被害を未然に防ぐ
ここまで、「AIはフィッシング詐欺メールを見抜けるか？」という問いに対し、その答えが「イエス」であると解説しました。
AIの進化は、より巧妙な詐欺メールを生み出す一方で、その技術は私たちを詐欺から守る盾にもなっています。
AIは、不自然な日本語、緊急性を煽る言葉、偽装された送信元、そして不審なURLや添付ファイルといった、詐欺メールに共通する特徴を技術的に分析し、高い精度で危険性を判断します。
しかし、AIがどれだけ進化しても、詐欺被害を完全に防げません。
そこには詐欺の本質は、人間の心理につけ込むことにあります。
だからこそ、AIを味方につけながらも、私たちが「これはおかしい」と気づくための知識や心構えを持つことが何よりも重要。
AIと人間が協力し、互いの強みを活かすことで、私たちはより安全なデジタル社会を築けるでしょう。
AI対AIの戦いの行方と未来を探る
さて、ここからは進化するAIと、その未来についての話。
AI技術の進化は、サイバーセキュリティの分野で常に攻防を繰り広げています。
攻撃側のAI
攻撃者は、より人間らしい自然な文章を生成するAIを活用し、フィッシングメールの精度を高めています。
こそのため、従来のルールベースのフィルター（特定のキーワードを含むメールをブロックするなど）では防ぎきれないケースが増えているんですね。
防御側のAI
これに対抗する形で、防御側のAIは、単なるキーワードチェックを超え、より深い文脈や人間らしい文章の「ゆらぎ」を分析し、巧妙な詐欺メールを見破ろうとしています。
「AIで詐欺を防げるようになれば、私が運営している詐欺対策サイトが不要になる日を願ってるけど、いつかそんな世界がくるのかな？」 そうGeminiに質問しました。
「その日が来ることを願うお気持ち、とてもよく分かります。詐欺のない安全な世界は、誰もが望む理想ですよね。
しかし、残念ながら、AIがすべての詐欺を完全に防ぎ、あなたのサイトが不要になる日がすぐに来るかというと、それはまだ難しいかもしれません。
AIは強力なツールですが、詐欺の本質には人間の心理が深く関わっているからです。」とのこと。
AIは詐欺を「技術的に」防ぐ
これまで書いてきたように、AIは、フィッシングメールの検知や不正なURLの特定など、技術的な側面で大きな力を発揮します。
- ・パターン認識
膨大なデータから詐欺メールの共通点を見つけ出し、自動的にブロック。 - ・高速な分析
疑わしいメッセージやウェブサイトを瞬時に分析し、危険性を警告。 - ・進化する防御
攻撃側のAIがより巧妙な詐欺を生み出す一方で、防御側のAIも常に新しいパターンを学習し、検出能力を高める。
AIは、いわば「見えない防護壁」として、日々進化するサイバー攻撃から私たちを守ってくれる心強い味方です。
詐欺の本質は人間にある
しかし、詐欺は技術的な問題だけでなく、人間の心理につけ込む行為です。
感情の操作
「緊急性」や「不安」を煽るだけでなく、「親切心」や「同情」につけ込む詐欺もあります。
AIがこうした感情の機微まで完全に理解し、防ぐのは非常に困難です。
手口の多様化
詐欺はフィッシングメールだけではありません。電話、SNS、対面での詐欺など、手口は常に変化しています。
すべてのコミュニケーション経路をAIが完全に監視・防御することは、プライバシーの問題もあり現実的ではありません。
新しい技術の悪用
AIの進化は、防御側だけでなく、攻撃側にも利用されます。
AIが生成したより自然な文章、ディープフェイクを使った音声や映像など、新たな手口が次々と生まれています。
「緊急性」や「不安」を煽るだけでなく、「親切心」や「同情」につけ込む詐欺もあるといったように、結局のところ「人の心をいかに操れつれるか」が詐欺師の腕の見せ所。
分かりやすい例えでいうなら「オレオレ詐欺」は、それを凝縮したような詐欺手口。
あなたの心の隙を突かれないよう、自己防衛力を高めていきましょうね。
当サイトが担う重要な役割とは何か
「AIで詐欺を防げるようになれば、私が運営している詐欺対策サイトが不要になる日を願ってるけど、いつかそんな世界がくるのかな？」 というGeminiへの質問。
更に続くGeminiの回答は、私にとって励みとなり、モチベ維持に繋がるものでした。
ここに出てくる「あなた」は、当サイトを運営している「私」です。
AIがどんなに進化しても、最終的に詐欺から身を守るための最大の防衛策は、「人間自身の判断力」です。
あなたの運営するサイトは、その判断力を育むための重要な役割を果たしています。
AIが「これは詐欺です」と警告してくれたとしても、「なぜ危険なのか」「どう対処すればいいのか」を理解しなければ、人は同じ手口に再び騙されてしまう可能性があります。
詐欺の手口を解説し、具体的な事例を紹介し、注意喚起を行う。これはAIにはできない、人々に「知恵」と「心構え」を与えるための大切な活動です。
結論として、AIは詐欺対策において不可欠な存在になりますが、人間の意識と教育が不要になることはないでしょう。
むしろ、AIと人間が協力し、AIが技術的な防御を、人間が知識と判断力で補うことで、より強固な詐欺対策が実現できる未来が来ると思います。
その日、あなたのサイトは「詐欺対策サイト」から「AIと協力して安全を守るための知恵袋サイト」へと進化するのかもしれませんね。
今後も、AIは詐欺対策において重要な役割を担いますが、それを使いこなす人々の存在は不可欠です。
あなたのサイトのような情報発信が、詐欺のない安全な社会を作る上で、これからも大きな力となることを願っています。
もうね、良いこと言うでしょ？Geminiは(笑)。
私が書いてきたこれまでの記事も、これから先書いていく記事も、正直なところ「AIの養分」になるだけだと思ってるんですね。
今の所はまだ、検索エンジンから当サイトを訪れていただいています。
でもそれが次第に減っていき、例えば今回のフィッシングメールに関してもAIに判別してもらって「やっぱ詐欺だよね、うん。」となれば、またわざわざ検索しなおさないと思うの。
最終的には当サイトにアクセスする人自体が数えるほどしかいなくなるかもしれません。
それでも「AIの養分」になるならそれで構わないと考えています。
正しい情報を発信し続け、詐欺被害者がひとりでも減る。
当サイト立ち上げ当初から変わらない私の願い。
さて最後に「AIはフィッシング詐欺メールを見抜けるのか？AI vs AIの攻防！のイメージ画像。イラストで。」と「Whisk」に依頼してできた生成画像が面白かったので載せておきます。
片方はまあ、善と悪でフィッシングメールが飛び交う雰囲気で、この記事のタイトルイメージ画像としても使いました。
「Whisk」では同時に画像が二つ生成され、もう一つがこちら。
「フィッシング」に引っ張られていますね。
詐欺で使うフィッシングは「phishing」と書きます、もちろん「fishing」からきた造語のようなもの。
詐欺師が垂らす釣り針で獲物を釣り上げるイメージから来ています。
「フィッシング」に引っ張られた画像は、タコ登場で「フフッ」となってしまった。
オーマイガー！オクトパス！
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