Endorsed 發現一半的遠端 IT 職位申請帶有北韓詐欺模式
重點速覽
- •Endorsed 表示已分析超過 11 million 份求職申請中的詐欺情況,並審查了 2026 年來自美國公司的 175,000 份被標記申請。
- •在美國境內遠端 IT 職位中,與北韓方案相關的申請占比從 2024 年第三季的 11% 升至一年後的 44%,Endorsed 估計最新一季為 47%。
- •在被標記的申請中,最常被聲稱的州是德州,最常提到的家鄉城市則是 Dallas、Austin 與 Houston。
- •假冒申請者最常聲稱就讀於 University of North Texas 與 UT Austin,並常列出 Amazon、Google 與 Meta 等雇主。
- •Endorsed 表示,其審查依賴裝置、網路、文件與行為等多重訊號,並需要人工審核決策。

David Head 是 Endorsed 的執行長,這是一家位於舊金山、使用 AI 篩選求職者的身分驗證新創公司。該公司表示,這項工作包括找出潛在冒名者與詐欺者的跡象,其中包括大量冒充 IT 工作者的北韓人員,這些人過去幾年已滲透進數百家美國公司。
Head 表示,Endorsed 與 CTO Kevin Fu 共同創立,已分析超過 11 million 份工作申請中的詐欺情況,並獲得 Joe Montana 的 Liquid 2 Ventures、Pioneer Fund,以及包括 Micah Smurthwaite 在內的天使投資人支持。該公司檢視了 2026 年來自美國公司的一份 175,000 份求職申請樣本,涵蓋所有職位類型,這些申請被標記為具有與北韓 IT 工作者詐騙方案相關的中到高風險模式。若你不熟悉這一問題,根據聯合國所述,來自朝鮮民主主義人民共和國的男子被迫假扮成尋找 IT 工作的勞工,以便將所得資金轉入獨裁領導人 Kim Jong Un 的核武計畫。
在美國境內的遠端 IT 職位中,也就是 Head 稱詐欺最集中的領域,帶有這些模式的申請占比,從 2024 年第三季的總數 11% 上升到一年後的 44%。Endorsed 估計,最近一季的比率高達 47%。
Endorsed 會提出風險訊號供人工審查,該公司發現的資料顯示目前情況如下:北韓人很可能偏好聲稱自己來自德州,這占所有被標記申請的 26.5%。來自 California 和 Florida 的申請也很常見,分別占 14.4% 和 7.2%。至於城市,北韓人最常選擇聲稱的家鄉包括 Dallas、Austin 和 Houston。
在聲稱就讀過的學校方面,詐騙者也有偏好。研究顯示,北韓人最常宣稱的母校是 University of North Texas 和 UT Austin,其次是 University of Central Missouri 和 UT Dallas。至於過去雇主,假冒申請者最可能聲稱曾任職於 Amazon、Google 和 Meta,而 Capital One、CVS Health、Microsoft 與 Stripe 也很常見。至於名字,北韓人喜歡用 Sai、Michael、David 和 Kevin。超過一半的申請包含 LinkedIn 個人檔案。
如果這一切聽起來很平淡,那正是重點。Head 表示,詐騙者會挑選熟悉的姓名、城市、雇主與學校,因為這能基於真實求職者提供額外掩護。
他指出:「其中一項甚至幾項特徵,都不應該單獨讓申請者顯得可疑。風險來自更廣泛的不一致模式與行為,而不是某個人的姓名或背景。」
數千名北韓勞工已在未被發現的情況下進入 Fortune 500 公司,直到被查獲為止,而美國同夥往往也是陰謀的一部分。4 月,一名來自新澤西的協助者因主導一個將人員安插進超過 100 家美國公司的網路而被判處 9 年徒刑。對雇主而言,挑戰在於這類詐欺乍看之下可能相當正常,因此 Endorsed 表示其判定依賴多重訊號,而非單靠履歷背景。
儘管北韓詐欺持續擴大,風險投資人正變得更加挑剔,也投資更少公司。根據 PitchBook 的《2026 年第二季網路安全報告》,2026 年上半年網路安全創投資金維持在 85 億美元不變,但交易件數下降 23.8%。第二季 165 筆交易合計 38 億美元,是自 2024 年底以來最疲弱的表現。以交易數量來看,security operations 領先,47 筆交易總額 10 億美元,占所有 VC 支持的網路安全融資超過四分之一。
Endorsed 表示自己位於招募科技與網路安全的交界處,Head 稱這是「一個新興類別」。在 identity and access management 方面,資金從第一季的 8 億美元萎縮至第二季的 3 億美元。PitchBook 將部分退縮歸因於擔憂某些原生於 AI 的安全新創可能會失去吸引力,轉而被 Anthropic 的 Mythos 等前沿模型取代。不過,PitchBook 仍看好 IAM,因為在一般企業中,非人類身分「大約以 45 比 1 的比例多於人類」。
最終,僅靠基於詐欺模式的檢查表並不足以驗證身分並揪出冒名者。Endorsed 表示,其模型不只看履歷資料,還會檢視裝置與網路,以及文件與行為訊號,且決策需要人工簽核。
因此,當 Head 的共同創辦人兼 CTO Kevin Fu 竟然符合多項詐欺模式時,Head 也忍不住指出這件事。Fu 在 Dallas 的郊區長大,就讀 University of Texas at Austin,並在 Microsoft 旗下的 LinkedIn 度過職涯大部分時間。
這些細節與 Head 旗下公司獨家提供給 Fortune 的資料完全吻合;該資料內容是關於假裝成美國軟體工程師的人。Head 在把數據傳給 Fortune 時,自己主動提起這個巧合。
Head 開玩笑說:「不過我們已經用 Endorsed 掃描過他了,我可以確認他是合法的。」
Amanda Gerut amanda.gerut@fortune.com
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本文原刊於 Fortune.com