Sikkerhet27. august 2026

AI akselererer e-postsvindel: Bedrifter taper milliarder

Av AIWatch

En koding-hengelås i messing som hviler på et hvitt tastatur ved siden av to gylne kredittkort.
Kategoribilde Foto: Towfiqu barbhuiya, Unsplash

Generativ AI fjerner friksjonen fra gamle svindelmetoder og har gjort identitetstyveri mer overbevisende. Alene i 2025 har bedrifter tapt over 3 milliarder dollar på e-postsvindel.

Kunstig intelligens (KI) har ikke skapt nye angrep, men forenkler den eldste metoden: utgi seg for å være noen du stoler på. Denne typen identitetstyveri, kjent som , er nå raskere å starte, mer overbevisende og lettere å skalere. Funn fra FBI IC3s rapport for 2025 viser at BEC-relaterte tap alene utgjorde 3,046 milliarder dollar i USA. Hvis man inkluderer phishing og svindel som utgir seg for å være myndigheter, passerer totalen 4 milliarder dollar, en økning på 46 prosent fra året før. FBI har for første gang også inkludert en egen kategori for KI-relatert svindel, med 22 000 klager og 893 millioner dollar i tap. Generativ KI fjerner tegn på svindel som grammatikkfeil eller upersonlige hilsener, noe som gjør e-postene vanskeligere å oppdage for eldre forsvarsmekanismer og menneskers sikkerhetsbevissthet. I tillegg bruker angripere algoritmer for å masseprodusere såkalte , som ser svært like ut offisielle domener, men som er registrert av svindlerne selv. Et eksempel på alvorlighetsgraden er en hendelse fra tidlig 2024, der en ansatt i ingeniørfirmaet Arup godkjente overføringer på til sammen 25,6 millioner dollar etter et videomøte med det som viste seg å være dypfaker av kolleger. Dette viser at tekstbasert identitetstyveri ofte bare er åpningen for større angrep. Eksisterende e-postsystemer er i stor grad bygget for å fange opp skadelige lenker eller vedlegg, ikke for å håndtere overbevisende forespørsler fra falske avsendere, noe som krever en lagdelt beskyttelse.

Kilder til denne saken: proofpoint.com ↗

AI: Research, språk og faktasjekk.

Relatert

Annonse

Reklame for nyhetsbrev og podkast fra AIWatch.no