随着人工智能技术的不断进步，网络钓鱼诈骗的手法也愈加隐蔽和智能化。这类诈骗通常通过电子邮件或社交媒体信息，伪装成值得信赖的来源，试图从无辜的受害者那里提取敏感数据。如今，诈骗者借助人工智能机器人和个性化信息，使得这些诈骗方案愈加难以识别，导致网络犯罪呈现出前所未有的上升趋势。诈骗者利用人工智能技术，持续...
网络钓鱼骗局由于其不断发展的复杂性而持续存在，攻击者不断开发新技术来绕过传统的安全措施。这些措施包括：电子邮件过滤器：传统的电子邮件过滤器使用基于规则的系统，通过扫描已知的恶意发件人地址、可疑关键字或异常的电子邮件结构来识别潜在的钓鱼电子邮件。然而，它们缺乏对新网络钓鱼策略的适应性，产生高误报率，...
混淆技术经常绕过 SEG,例如劫持合法超链接和屏蔽基于图像的附件(如 JPEG)中指向网络钓鱼网站的超链接,这两种技术占绕过 SEG 的混淆方法的 45.5%。 金融、法律和医疗保健等行业是网络钓鱼攻击的首要目标 报告显示,千禧一代是网络钓鱼攻击的首要目标,收到了 37.5% 的网络钓鱼电子邮件。最受网络钓鱼攻「喜爱」的行业是...
研究人员预测,未来 12 个月及以后,网络攻击中使用视频和音频深度伪造的情况将会继续大幅度增加。 生成式人工智能技术的出现大大提高了攻击成功率,威胁攻击者可以利用该技术轻松创建恶意软件、网络钓鱼网站和电汇欺诈攻击发票等有效载荷,最大程度上简化了网络威胁攻...
云电子邮件安全:实施强大的云电子邮件安全解决方案,自动过滤钓鱼邮件、垃圾邮件和其他恶意内容。 端点和扩展检测与响应(EDR/XDR):利用 EDR 和 XDR 解决方案进行全面的威胁检测和响应。 定期第三方渗透测试:定期进行渗透测试,以识别和减少漏洞。 安全意识培训:定期培训员工识别和应对网络钓鱼威胁。
1. 提高效率和精确度：黑客可以利用大型语言模型（LLM）来自动化和简化攻击流程，使得攻击更加高效和精准。机器学习（ML）算法能够快速分析大量数据，帮助识别漏洞，并在最少人为干预的情况下执行攻击，从而提高网络钓鱼、恶意软件分发和安全漏洞利用的效率。2. 绕过安全措施：尽管大多数LLM都采取了安全措施以防止恶意使用...
网络钓鱼的新战场：人工智能成为攻防双方的利器 根据网络风险联盟（Cyber Risk Alliance）的最新研究，人工智能（AI）被同时视为网络钓鱼和恶意软件的主要威胁和关键防御工具。尽管许多组织计划将AI集成到电子邮件安全平台中，但许多人仍对其落入攻击者手中的潜在影响感到担忧。AI在电子邮件安全中的应用与挑战 该报告基于...
我的团队通常需要大约 16 个小时来构建网络钓鱼电子邮件，而且这还不考虑基础设施设置。因此，攻击者可以通过使用生成式人工智能模型节省近两天的工作时间。人工智能生成的网络钓鱼非常令人信服，几乎击败了经验丰富的社会工程师制作的网络钓鱼，但事实上，即使如此，它也是一个重要的发展。在这篇博客中，我们将详细介绍...
使用生成式人工智能和 NVIDIA Morpheus 网络安全人工智能框架,开发者可以构建更有效地检测鱼叉式网络钓鱼企图的解决方案,而且训练时间极短。事实上,使用 NVIDIA Morpheus 和生成人工智能训练技术,我们能够检测到 90% 的有针对性的鱼叉式网络钓鱼电子邮件,与目前使用的典型网络钓鱼检测解决方案相比,提高了 20%。
骗子们将人工智能运用于网络钓鱼诈骗中，通常涉及一封电子邮件或短信，声称来自合法来源，但最终使用社会工程来获取个人信息。一些信息还可能使用链接将你送到一个危险的网站。吉文博士说，聊天机器人和大型语言模型可以通过“完善语言”以及使信息看起来更加个性化，从而使网络钓鱼活动更具说服力。“在过去，网络钓鱼邮件...