AI 网络钓鱼攻击的新挑战
社会工程利用升级：AI 技术能让攻击者更娴熟地运用社会工程技巧，显著提升网络钓鱼活动的成效。借助 AI，攻击者可获取海量数据，为每个攻击目标定制个性化的网络钓鱼电子邮件。这种个性化操作极大地增加了检测攻击意图的难度。
欺诈内容高度逼真：运用 AI 技术生成的钓鱼内容，在语法、风格和语气上与合法通信极为相似，使得欺诈信息极难被察觉。
攻击可扩展性增强：AI 技术助力网络钓鱼活动实现不同攻击阶段的自动化，如电子邮件的创建、分发以及响应处理。攻击的自动化使得更多企业和用户沦为攻击目标。
自适应规避检测：AI 能协助攻击者依据攻击反馈进行效果优化，致使现有的安全防护系统难以跟上网络钓鱼策略的演进速度。在 AI 的支持下，网络钓鱼者能采用多种规避手段，绕过反网络钓鱼措施或电子邮件过滤器。AI 的自适应能力促使攻击者持续改进攻击策略，让检测和缓解此类网络钓鱼攻击愈发困难。
目标定位精准化：AI 技术能够广泛收集和深入分析目标企业的大量公开信息，进而据此量身定制网络钓鱼剧本。由于这些信息对受害者而言既相关又真实，极大地提高了攻击的成功率。
深度伪造技术滥用：网络钓鱼攻击不仅局限于书面文字，常见的 “语音钓鱼”（vishing）涉及语音通话。AI 使得攻击者能够模仿特定人的声音并制作令人信服的虚假录音。
积极应对 AI 时代的新型网络钓鱼
部署 AI/ML 支持的高级威胁检测系统：用于发动复杂网络钓鱼攻击的 AI 技术，同样是战胜它们的有力武器。企业应将 AI 和 ML 技术融入现有的网络安全系统，提升对新型威胁的预测分析能力。在 AI 技术的助力下，这些系统能够从每次攻防对抗中学习，随着时间的推移变得更加智能和高效。通过分析异常用户行为模式和习惯，新一代高级威胁检测系统能够识别潜在的钓鱼攻击。
设计便捷的网络钓鱼报告机制：为有效应对 AI 增强的新型网络钓鱼攻击，企业需及时向安全人员通报正在发生的网络钓鱼活动。便捷的报告机制既能快速通知每一位员工，又能为反网络钓鱼工具和人工智能检测模型提供关键信息。在构建该机制时，不仅要确保提交报告简便易行，还需保证其能够收集尽可能多的钓鱼活动信息，以提升其价值和可操作性。网络钓鱼报告机制应成为企业构建强大安全防护基础设施的重要环节，尤其是在 AI 钓鱼活动日益猖獗的背景下，有效的报告至关重要，因为攻击者也会通过自动化手段收集和整合各类信息，从而扩展网络钓鱼攻击的能力。
采用更有效的身份验证措施：基于密码的身份验证方式极易受到新型网络钓鱼的攻击。然而，目前已有多种能够有效抵御网络钓鱼的身份验证新方法。Passkey 技术作为其中之一，正逐渐成为主流。此外，采用多因素身份验证（MFA）方式能为企业应对新型网络钓鱼活动增添一层安全保障。即便网络钓鱼攻击成功迷惑了员工，企业仍可借助 MFA 阻止攻击者访问敏感数据。MFA 要求多种形式的身份验证，攻击者仅凭被盗凭据无法获取关键数据的访问权限。
部署电子邮件安全网关：当下，主流的电子邮件安全网关系统在应对电子邮件钓鱼攻击时功能强大。它们在审查收到的电子邮件时，运用先进的 AI 算法全面分析电子邮件的各项安全指标，包括发件人的安全声誉、链接和附件等。通过部署电子邮件安全网关，企业能够在钓鱼邮件被用户打开之前，有效识别并过滤掉这些邮件。
重视员工安全意识培养：借助技术手段抵御网络钓鱼活动固然重要，但在对抗 AI 网络钓鱼的过程中，人始终是第一道防线，也是最为关键的因素。反网络钓鱼的核心在于提高全体员工的网络安全素养。因此，企业应高度重视培养员工和合作伙伴识别网络钓鱼的能力，确保开展广泛的网络安全意识培训，同时保证掌握较大权限的用户能够抵御较为高级的钓鱼攻击。
