ドイツ・ベルリン工科大学の研究者たちが実施した「Large-Scale Study of Personalized Phishing using Large Language Models」という研究では、7741人の大学職員を対象にAI支援型スピアフィッシングの実験が行われた。研究者は被害者のメールアドレスを特定し、公開されているウェブサイトから職務情報を収集した上で、複数のAIモデルを用いて個人別プロファイルを作成し、パーソナライズされたメールを作成した。4010人の個人情報がオンラインで見つかったため、そのうち3310人に個別のメールが送信された。
全てのターゲットに同じ内容の一般的なフィッシングメールのクリック率は3.9%だったのに対し、LLMで生成されたスピア攻撃のクリック率は10%となり、2.74倍の増加を示した。手動で準備されたスピア攻撃のクリック率は24.2%だったが、LLMは約50時間で約4000人に近い個別のメールを作成でき、1通のメールの費用が0.03%であると指摘されている。
この研究は、ターゲットの公開されている個人情報の少なさが偽装されやすさにつながること、そして大学のフィルターがほとんど機能しなかったことを明らかにした。