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インシデント 1037: AIによる詐欺が世界中で急増する中、マイクロソフトは1時間あたり160万件のボットによるサインアップ試行をブロックしていると報道

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概要:
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マイクロソフトは2024年4月から2025年4月にかけて、1時間あたり160万件のボット登録をブロックし、AIを活用した詐欺に関連する40億ドル相当の詐欺行為を阻止したと報告されています。同社のサイバーシグナルレポートでは、生成AIがいかにしてリアルなeコマースサイト、求人情報、カスタマーサービスボット、フィッシング詐欺を偽装しているかが詳細に示されています。詐欺師たちは現在、偽のレビュー、ディープフェイク、複製されたブランドドメインを用いて、かつてない規模とスピードで大規模な詐欺キャンペーンを自動化しています。

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OECD AIインシデントおよびハザードモニター(AIM)は、世界中の信頼できるニュースソースからリアルタイムでAI関連のインシデントやハザードを自動的に収集・分類します。
 

組織

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Alleged: Various generative AI developers , Various deepfake technology developers と Various voice cloning technology developers developed an AI system deployed by Cyber criminal networks と Unknown scammers, which harmed General public , Consumers , Enterprises , Microsoft と Financial institutions.
関与が疑われるAIシステム: Generative AI systems , AI-powered chatbots , AI-enhanced phishing frameworks , Microsoft Quick Assist , E-commerce and job listing platforms と Fraud detection and domain protection tools

インシデントのステータス

インシデントID
1037
レポート数
5
インシデント発生日
2025-04-16
エディタ
Daniel Atherton
Applied Taxonomies
MIT

MIT 分類法のクラス

Machine-Classified
分類法の詳細

Risk Subdomain

A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
 

4.3. Fraud, scams, and targeted manipulation

Risk Domain

The Domain Taxonomy of AI Risks classifies risks into seven AI risk domains: (1) Discrimination & toxicity, (2) Privacy & security, (3) Misinformation, (4) Malicious actors & misuse, (5) Human-computer interaction, (6) Socioeconomic & environmental harms, and (7) AI system safety, failures & limitations.
 
  1. Malicious Actors & Misuse

Entity

Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
 

Human

Timing

The stage in the AI lifecycle at which the risk is presented as occurring
 

Post-deployment

Intent

Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
 

Intentional

インシデントレポート

レポートタイムライン

+2
サイバーシグナルズ 第9号 | AIを活用した詐欺:新たな詐欺の脅威と対策
+1
詐欺師が人工知能に執着する中、マイクロソフトは1時間ごとに160万のボットをブロックしていると発表した。
マイクロソフト、AIを活用したオンライン詐欺について厳しい警告を発出
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サイバーシグナルズ 第9号 | AIを活用した詐欺:新たな詐欺の脅威と対策

サイバーシグナルズ 第9号 | AIを活用した詐欺:新たな詐欺の脅威と対策

microsoft.com

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AIの進化によりオンラインショッピング詐欺の発見が困難に

AIの進化によりオンラインショッピング詐欺の発見が困難に

cbsnews.com

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詐欺師が人工知能に執着する中、マイクロソフトは1時間ごとに160万のボットをブロックしていると発表した。

詐欺師が人工知能に執着する中、マイクロソフトは1時間ごとに160万のボットをブロックしていると発表した。

abc.net.au

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AI詐欺が世界中で増加する中、マイクロソフトは40億ドルの詐欺を阻止した

AI詐欺が世界中で増加する中、マイクロソフトは40億ドルの詐欺を阻止した

cnbctv18.com

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マイクロソフト、AIを活用したオンライン詐欺について厳しい警告を発出

マイクロソフト、AIを活用したオンライン詐欺について厳しい警告を発出

extremetech.com

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サイバーシグナルズ 第9号 | AIを活用した詐欺:新たな詐欺の脅威と対策
microsoft.com · 2025
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Microsoft は、プラットフォームと顧客を詐欺や不正使用から保護するための継続的な取り組みを維持しています。Microsoft Azure でのなりすましのブロック、Microsoft Edge への詐欺対策機能の追加、Windows クイック アシストの新機能によるテクニカル サポート詐欺の撲滅など、この Cyber Signals では、顧客を保護するために進行中の取り組みと達成された重要なマイルストーンを紹介します。私たちは皆、防御者です。 暗い部屋に立っている人 2024 年 4 月…

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AIの進化によりオンラインショッピング詐欺の発見が困難に
cbsnews.com · 2025
自動翻訳済み

オンライン詐欺は目新しいものではありませんが、人工知能の登場により、人々を騙すことがかつてないほど容易になっています。

かつては数日かかっていたものが、今では詐欺師がわずか数分で作成できるようになっています。

Microsoftの新たなレポートは、この問題の規模を浮き彫りにしています。同社によると、昨年は約500件の悪質なウェブドメインを削除し、毎時約160万件のボットによるサインアップ試行を阻止したとのことです。

「昨年は300もの国家犯罪グループと金融犯罪グループを追跡し…

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詐欺師が人工知能に執着する中、マイクロソフトは1時間ごとに160万のボットをブロックしていると発表した。
abc.net.au · 2025
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詐欺師たちはAIを最新の武器として活用し、偽の写真、音声クローン、フィッシングメール、偽ウェブサイトを「ますます急速に」生成しています。

マイクロソフトの最新のサイバーシグナルズレポートによると、AIの活用により、詐欺師は攻撃に使える信憑性のあるコンテンツを「より容易に、より安価に」作成できるようになっています。

レポートによると、マイクロソフトは2024年4月からの12か月間で、約62億8000万ドル相当の詐欺行為を阻止しました。

また、同期間において、毎時約160万件のア…

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AI詐欺が世界中で増加する中、マイクロソフトは40億ドルの詐欺を阻止した
cnbctv18.com · 2025
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サイバー犯罪者がAIを活用したツールを巧妙な詐欺の実行にますます利用するようになる中、マイクロソフトは過去1年間で40億ドル以上の詐欺行為を阻止したと発表しました。

テクニカルサポートスタッフのなりすましから、説得力のある偽のeコマースウェブサイトの作成まで、詐欺師はAIを活用して攻撃をより迅速かつ低コストで、検知を困難にしています。マイクロソフトの最新のサイバーシグナルレポートでは、機械学習とAIを活用したツールを活用し、こうした犯罪者よりも一歩先を行く方法について説明して…

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マイクロソフト、AIを活用したオンライン詐欺について厳しい警告を発出
extremetech.com · 2025
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Microsoft の最新の Cyber Signals レポート では、サイバー犯罪者が AI を活用して詐欺をより信憑性のあるものにし、見破りにくくしている様子が示されています。Microsoft によると、2024 年 4 月から 2025 年 4 月の間に、40 億ドル相当の詐欺行為を阻止し、毎時約 160 万件の偽ボット登録をブロックし、49,000 件の偽のパートナーシップ申請を拒否しました。これは、特に詐欺師が AI を使って人々をより簡単に騙せるようになったこ…

バリアント

「バリアント」は既存のAIインシデントと同じ原因要素を共有し、同様な被害を引き起こし、同じ知的システムを含んだインシデントです。バリアントは完全に独立したインシデントとしてインデックスするのではなく、データベースに最初に投稿された同様なインシデントの元にインシデントのバリエーションとして一覧します。インシデントデータベースの他の投稿タイプとは違い、バリアントではインシデントデータベース以外の根拠のレポートは要求されません。詳細についてはこの研究論文を参照してください
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