AI使一类新型网络犯罪分子得以将目光投向直接渗透企业所带来的丰厚机会。
生成式AI的进步使欺诈者能够利用热门远程技术岗位的招聘流程进行诈骗。
如今，各机构必须加强防御，以确保其招聘实践的诚信。
生成式人工智能（AI）正在改变网络安全格局，使威胁行为者掌握了更强的能力。
借助AI驱动的工具，一名威胁行为者如今可以完成数人的工作。例如，在Anthropic的近期分析中，研究人员发现，某威胁行为者利用AI执行了一次由AI编排的网络间谍活动中80%至90%的攻击工作，人类仅偶尔介入。
许多人已经感受到改进后的社会工程学手段所带来的影响，这些手段依赖于人类泄露密码、银行账户信息或其他个人身份信息（PII）等危险信息。另据观察，威胁行为者还曾利用AI伪造登录页面，意图窃取用户凭证。
此外，AI使一类新型网络犯罪分子得以将目光投向直接渗透企业所带来的丰厚机会。
具体而言，生成式AI的演进使欺诈者能够利用热门远程技术岗位的招聘流程进行诈骗。他们借助AI工具编造虚假简历，将自己包装成理想候选人，并利用深度伪造技术通过筛选和完成面试，已有骗子被观察到成功获得远程IT职位。
这些由AI驱动的工作者诈骗的出现，重新凸显了AI时代身份安全中的一些根本性挑战。随着AI工具不断改进，网络犯罪分子将智能体流程融入其运作，各机构必须了解攻击面如何延伸至招聘和入职环节，以及有效的身份管理在加强防御中所发挥的作用。
剖析威胁
近年来，科技行业是远程工作机会的典型代表。由于软件工程及相关技术岗位高度集中，而这些岗位几乎可以在任何地点完成，科技公司得以从全球范围内招募人才。因此，科技行业成为了最初的目标这类远程工作者诈骗的对象。
迄今为止，最为突出的此类骗局由国家支持的行为者策划实施。这些威胁行为者的主要动机是为其所属国家筹集资金，而以远程工作岗位为目标，则使其得以以无辜企业为代价获取收益。
然而，数字创新的快速发展，使得科技行业以外的行业中远程技术岗位数量不断增加。例如，医疗机构已扩大了对移动应用开发和电子病历管理平台相关人才的招聘。在金融服务领域，薪资发放和会计等后台处理岗位也新增了职位。
最新研究显示，这些攻击的目标企业中约有一半不属于科技行业，且约四分之一的目标位于美国境外。
探究手法
为实施这些攻击，威胁行为者几乎在每一个环节都依赖生成式AI工具。根据Okta威胁情报团队观察到的活动，以下是骗子获取欺诈性就业机会的典型路径。
攻击者首先在一个AI增强型招聘平台上发布虚假职位广告。该广告看起来与其目标机构的某则招聘信息相似，甚至可能完全相同。随着合法求职者申请这一虚构职位，威胁行为者会研究真实申请材料的样貌，并利用这些申请数据训练AI，以便为实际的空缺职位生成自己的申请材料。
在完善简历后，骗子会用这一伪造身份测试申请人追踪系统，从而提高其突破众多招聘平台所使用的自动化筛选的机会。
一旦申请获得通过并安排了面试，威胁行为者便转向基于AI的网络摄像头面试评估服务。通过这些服务进行模拟面试，他们可以测试深度伪造叠加效果的有效性，以及大语言模型（LLM）如何应对具有挑战性的技术问题，从而帮助他们编写面试答案的脚本。
目前尚不清楚有多少比例的面试最终转化为录用通知，但如果该欺诈者成功获得工作，他们将严重依赖AI驱动的聊天机器人来履行日常工作职责。
加强防御
灵活的工作安排已成为许多行业的新常态。根据美国劳工统计局（BLS）的数据，去年从事远程办公的美国人数激增至23%，相当于超过3500万名工作者。
现实情况是，如今各机构必须加强防御，以确保其招聘实践的诚信。企业可采取以下措施来强化其流程：
1. 收紧筛选与招聘：应培训人力资源和招聘团队，使其能够识别与欺诈性候选人相关的细微危险信号。常见迹象包括候选人在面试环节中途被调包、拒绝开启摄像头，或使用极差的网络连接。
实施结构化的技术与行为验证流程，例如要求候选人在直接观察下进行现场技能演示，有助于团队识别潜在的欺诈者。此外，招聘人员还应核查候选人的数字足迹及其所提供工作经历的真实性，确保样本或项目并非复制自现有的个人档案。
2. 严格核验身份：机构需要在招聘的多个阶段及入职后进行可验证的政府身份证件核查。第三方服务可协助核实身份证件和学历证书。为防止位置造假，机构应将候选人声明的所在地与技术数据（如IP地址、时区行为及薪资信息）进行交叉比对。
身份验证流程不应在员工开始入职后即告结束。机构应执行基于角色的隔离访问控制，并默认让新入职的临时工作者仅获得最低权限和访问范围，直至完成试用期及验证核查。
3. 监测内部威胁：机构需要设立专门的内部风险职能部门，以主动管理潜在威胁。该职能通常以工作组的形式存在，成员涵盖人力资源、法务、安全和IT部门人员。该职能部门负责监测异常访问模式，例如大规模数据提取、非工作时间从异常地区或通过VPN登录，以及凭证共享——这些都可能是异常内部活动的迹象。
机构还必须教育并赋能员工，使其能够观察并标记可疑活动。
为AI驱动的未来做好准备
随着生成式AI持续改变网络安全的竞争格局，招聘流程正日益成为一个重要的攻击入口。
由于此类诈骗已扩展至更多行业，任何机构都不能再安全地依赖过时的筛选流程。加强防御需要采取分层的身份安全方法，强调严格的验证和持续的监测，以防止欺诈性招聘人员演变为关键的内部威胁。
