该研究系统地展示了如何滥用公开社交媒体数据和生成式AI（GenAI）来自动化、规模化地发起高度个性化且上下文感知的鱼叉式钓鱼攻击。研究者构建了一个模块化框架，涵盖多模态信号提取、沟通风格画像以及七种攻击策略（诱饵、恐吓软件、蜜罐、尾随、冒充、交换条件、个性化情感利用）的实例化。通过大规模多模型评估，对数千封生成邮件和八个安全相关性标准进行评测，并与真实钓鱼邮件语料库对比。结果表明，GenAI生成的邮件在个性化、上下文依据和说服力上显著更高。补充的用户研究进一步揭示，LLM生成的攻击在八个维度上持续优于APWG eCrimeX邮件，同时引发更低的怀疑。文章还分析了现有主动式提示层防御机制、策略增强的SOTA防护模型以及系统指令链式审核等补充防御方法，记录了这些防御如何响应上下文化和自适应攻击提示，强调了平台级防护考虑规模化上下文滥用的必要性。