AI 模型自動化釣魚攻擊：DeepSeek-V3 等展現高效社交工程能力

Charlemagne Labs 的模擬測試凸顯生成式 AI 正改寫網路詐騙模式。DeepSeek-V3 等模型可自行蒐集公開資料、分析目標特徵，再撰寫個人化釣魚訊息，使過去仰賴人工研究與大量試錯的社交工程流程逐步自動化，降低攻擊成本並擴大受害風險。

近期測試顯示，傳統釣魚訊息的點擊率約為 12%，導入 DeepSeek-V3 等 AI 模型後升至 54%，增加 42 個百分點、達原本的 4.5 倍。相關報導未揭露測試日期、涉及金額與樣本規模，但結果顯示攻擊者已可能串接資料蒐集、內容生成及投放，形成近乎全自動的「殺傷鏈」。