人工智能如何改变网络钓鱼攻击

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在人工智能 (AI) 的帮助下，网络钓鱼攻击正在迅速演变。近年来，人工智能改变了网络犯罪分子创建和执行网络钓鱼诈骗的方式，使它们更具说服力且更难以检测。

人工智能增强的网络钓鱼活动不仅受益于速度和规模，而且还可以更轻松地利用来自社交媒体和数据泄露的信息来个性化网络钓鱼电子邮件。这使得每封电子邮件看起来更加合法，并且收件人更难识别出欺诈性电子邮件。

保护您自己和您的组织免受这些高级网络钓鱼威胁需要意识培训和更新的网络安全措施。通过随时了解人工智能在网络钓鱼攻击中的应用情况，您可以更好地准备和保护您的数字空间。

电子邮件网络钓鱼攻击的演变

基于电子邮件的网络钓鱼攻击已经存在相当长一段时间了。一开始，网络钓鱼电子邮件很容易被发现。它们不是个人的，充满拼写错误，而且格式奇怪。随着时间的推移，攻击者当然改进了他们的技术，模仿官方电子邮件以显得合法。

尽管如此，这些通用的网络钓鱼电子邮件的成功率相当低。更成功的是所谓的鱼叉式网络钓鱼电子邮件。这是一种有针对性的网络钓鱼形式，针对特定的个人或组织。

通过鱼叉式网络钓鱼，攻击者通常利用紧迫感，利用来自社交媒体、数据泄露和其他在线来源的信息来制作看似令人信服的消息。这种紧迫感旨在让你不假思索地行动。

现在，鱼叉式网络钓鱼电子邮件的成功率更高，但制作起来也花费大量时间，而且通常只针对一小部分用户。

AI 驱动的网络钓鱼攻击

人工智能极大地改变了网络钓鱼的格局。人工智能工具允许攻击者创建高度可信的网络钓鱼电子邮件，模仿真实公司和个人的语气和风格。这些电子邮件的语法和格式近乎完美，因此很难与合法邮件区分开来。

人工智能还可以分析大量数据，以个性化网络钓鱼电子邮件，利用从社交媒体和其他公共来源抓取的信息来针对特定个人。此功能增加了网络钓鱼活动成功的可能性。研究表明，人工智能生成的网络钓鱼尝试通常比人类黑客的网络钓鱼尝试更成功，这一成功强调了先进网络安全措施的必要性。

人工智能通过自动化收集个人信息和创建个性化消息的过程来增强鱼叉式网络钓鱼。攻击者可以使用人工智能来查找有关您的工作、同事和最近活动的详细信息。这使得他们的信息更加可信，并增加了您落入骗局的机会。

语言模型在未来几年只会变得更好，并且随着人工智能成本的降低，我们将看到成功的鱼叉式网络钓鱼电子邮件攻击的增加。

人工智能和网络安全

幸运的是，前景并不全是坏事。人工智能和大型语言模型 (LLM) 也可用于网络安全，以检测网络钓鱼电子邮件。

检测 AI 网络钓鱼攻击

人工智能生成的网络钓鱼电子邮件很难检测，因为它们非常模仿人类语言。为了解决这个问题，网络安全系统可以使用机器学习工具来分析电子邮件的内容和上下文。

这些算法分析大量数据以识别模式和异常情况。他们寻找微妙的线索，例如不寻常的语言模式或可疑的 URL，并使用历史数据。这些信息使其能够实时预测和标记可疑电子邮件。

生成式人工智能在这里也发挥着作用。法学硕士可用于理解和标记与已知网络钓鱼特征匹配的电子邮件。随着网络钓鱼电子邮件变得越来越复杂，这些工具对于在威胁造成损害之前识别和阻止威胁变得更加重要。

实施这些系统有助于确保您的组织能够快速有效地响应潜在的网络钓鱼攻击。这些工具的不断更新和改进对于维护安全至关重要。

保护您自己的域名

当我们谈论基于电子邮件的网络钓鱼攻击时，我们经常关注如何检测传入的网络钓鱼电子邮件。但几乎同样重要的是看看我们如何防止我们自己的域被用于网络钓鱼。

其原因有两个。 (1) 冒充您公司或欺骗您域名的网络钓鱼电子邮件可能会导致声誉受损。 (2) 另一方面，我们也希望保护我们的客户和委托人。

DMARC（基于域的消息身份验证、报告和一致性）可确保电子邮件来自受信任的发件人。它通过验证发件人的域来做到这一点。网络钓鱼者经常使用欺骗性的域来看起来更真实，但是当您配置了 DMARC 后，邮件提供商就可以检测到这些策略，从而帮助防止网络钓鱼。

DMARC 还报告未遂攻击。这可以帮助您了解所面临的威胁并根据需要调整防御措施。

降低网络钓鱼风险

提高电子邮件安全性和培训员工可以帮助降低成为网络钓鱼诈骗受害者的风险。通过实施最佳实践和教育员工，您可以针对这些攻击建立更强大的防御措施。

为了有效防范网络钓鱼，必须实施强大的多层安全方法。这包括用户意识培训、利用更强大的身份验证方法以及利用先进的监控工具。

用户意识培训

定期举办培训课程，向员工介绍网络钓鱼及其风险。使用现实生活中的网络钓鱼电子邮件示例，以便他们学会发现紧急请求、未知发件人以及可疑链接或附件等危险信号。 使用网络钓鱼攻击模拟来增强培训，让用户为真实场景做好准备。

此外，鼓励员工立即报告可疑的网络钓鱼电子邮件。建立清晰的报告流程，以便快速解决可疑活动。员工应该相信他们的担忧将得到认真对待和调查，不会造成任何后果。

使用密钥进行身份验证

具有号码匹配和位置的多重身份验证 (MFA) 是您在当今环境中需要实施的最低安全措施。为了进一步增强您的安全性，您应该认真研究密钥的使用。

这种形式的 MFA 可以显着降低网络钓鱼的风险，因为无需交换密码或代码。此外，为了执行身份验证，密钥设备需要靠近请求身份验证的设备。

这使得密钥对网络钓鱼具有很强的抵抗力，因为它们无法重复使用、重放或进行网络钓鱼。

监控和分析工具

通过 365 Total Protection 等先进工具进行持续监控至关重要。它可以让您了解对您的用户进行了多少次网络钓鱼尝试，以及哪些用户或邮箱是最有针对性的。确保这些用户接受额外的意识培训。

网络钓鱼和人工智能的未来

人工智能正在改变网络钓鱼攻击的运作方式。网络犯罪分子开始使用生成式人工智能来创建更具说服力的网络钓鱼电子邮件。这些电子邮件看起来更真实，更难辨别真假，从而提高点击率。

我们预计未来的网络钓鱼攻击将更加复杂。人工智能驱动的工具可以通过学习您的在线行为来制作有针对性的电子邮件。他们甚至可能会利用您的兴趣或最近的活动来使电子邮件看起来个性化。

另一方面，网络钓鱼电子邮件检测也变得更加智能。借助机器学习技术，新系统可以分析电子邮件模式并识别可能的网络钓鱼尝试。这些系统在从新数据中学习的过程中不断改进，使它们能够更有效地发现威胁。

这是一个显示更改的简单表格：

AspectTraditional PhishingFuture Phishing with AIEmail CreationManualAI-generatedPersonalizationLimitedHighly personalized using online behaviorDetectionBasic filtersAdvanced machine learningFrequency of AttacksSteadyIncreasing, more frequent

为了抵御未来的网络钓鱼攻击，我们可以实施多层安全技术。但更重要的是不断教育我们的用户。每封网络钓鱼电子邮件，无论是否由人工智能生成，都有相同的迹象：

• 紧迫感
• 不熟悉的发件人地址
• 可疑链接或奇怪的附件
• 意外的文件

当您的用户意识到这些迹象时，他们将更容易快速发现网络钓鱼电子邮件。

总结

为了防止网络钓鱼，必须运用常识。用户在收到意外的采取特定操作的请求时应保持谨慎。

有关识别网络钓鱼电子邮件和了解人工智能在网络安全中的作用的更多见解，请考虑阅读 Hornet Security 关于该主题的信息丰富的电子书。