本文研究了在线社交网络中用户对AI生成的个人资料（即深度伪造资料）的信任程度。研究通过设计实验，让参与者评估真实与AI生成的个人资料的可信度，发现用户难以区分真实与伪造资料，且对伪造资料的信任度较高。论文提出了一个名为DeepPhish的框架，用于生成高度逼真的伪造社交资料，并分析了用户信任的影响因素。实验结果表明，用户对个人资料的信任主要基于资料中的视觉元素（如头像）和文本信息（如个人简介），而AI生成的资料在这些方面已经达到与真实资料难以区分的水平。研究还发现，用户的信任决策受到其社交媒体使用经验的影响，但总体趋势是容易被伪造资料欺骗。这项工作揭示了社交工程攻击的新趋势，即利用AI生成虚假个人资料进行钓鱼攻击，并强调了提高用户警觉性和开发检测工具的必要性。