Ítem
Acceso Abierto
CodeRoninS-AI: Developing Social Engineering Attacks using Artificial Intelligence
Título de la revista
Autores
Rogers, Nicolás
Rojano, Carolina
Salazar, Laura
Mora, Diryon
Rizo, Fabio
Casanova, Juan
Díaz López, Daniel Orlando
Fecha
2024-11-20
Directores
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad del Rosario
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Resumen
CodeRonin S-AI propone una plataforma basada en inteligencia artificial para generar y simular ataques personalizados de ingeniería social con fines de evaluación y entrenamiento en ciberseguridad. La solución integra técnicas de OSINT, phishing y clonación de voz, utilizando herramientas como Maltego y Sherlock para perfilar objetivos, GoPhish para distribuir correos y MaxPhisher para replicar interfaces y recopilar información. Los experimentos demostraron la capacidad de obtener información pública relevante de los objetivos y de generar voces clonadas con niveles de similitud de hasta 0,76 respecto a la voz original. Los resultados evidencian el potencial de la IA para incrementar la sofisticación y personalización de ataques de ingeniería social. El estudio destaca que la calidad del perfilamiento y del material de voz recopilado influye directamente en la efectividad de los contenidos sintéticos generados.
Abstract
CodeRonin S-AI proposes an artificial-intelligence-based platform for generating and simulating personalized social engineering attacks for cybersecurity assessment and training. The solution integrates OSINT, phishing, and voice-cloning techniques, using tools such as Maltego and Sherlock for target profiling, GoPhish for email distribution, and MaxPhisher for interface replication and information collection. Experiments demonstrated the ability to retrieve relevant publicly available information about selected targets and to generate cloned voices with similarity scores reaching 0.76 compared with the original speaker. These results illustrate how artificial intelligence can increase the sophistication and personalization of social engineering scenarios. The study also shows that the quality of target profiling, prompts, and original voice recordings directly influences the effectiveness of generated synthetic content, emphasizing the importance of comprehensive OSINT information for realistic security simulations.
Palabras clave
Ingeniería social , Ciberseguridad , Suplantación , Clonación de voz
Keywords
Social engineering , Cybersecurity , Phishing , Voice-cloning
