网络钓鱼诈骗是全球企业面临的最重大的网络威胁之一。

由于发送的所有电子邮件中超过 1% 是恶意的，并且有 12 家企业在过去 12 个月内遭受过业务攻击，因此网络钓鱼攻击造成的数据泄露的平均成本已经超过。即使是最警惕的组织也会暴露出漏洞。

一次成功的网络钓鱼攻击可能会削弱运营、破坏声誉并危及公司的生存。幸运的是，人工智能正在成为 2024 年及以后日益复杂的网络钓鱼攻击的有效威慑手段。

人工智能如何改进网络钓鱼检测和预防

获取敏感信息的欺诈尝试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技术安全措施。

这些措施包括：

电子邮件过滤器：传统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、可疑关键字或异常电子邮件结构来识别潜在的网络钓鱼电子邮件。然而，它们缺乏对新网络钓鱼策略的适应性，误报率很高，并且无法检测模仿可信来源的复杂鱼叉式网络钓鱼尝试。 黑名单 此方法涉及自动维护已知恶意网址和电子邮件发件人的数据库或来自这些来源的链接。也就是说，它只能防御已知的威胁，并且需要不断的手动更新。 用户培训组织定期为员工进行网络钓鱼意识培训，教他们识别可疑电子邮件和链接。然而，人为错误仍然是一个主要因素，如果没有持续强化，培训效果会随着时间的推移而降低。 

AI 通过 addr 推进网络钓鱼防护评估传统方法的局限性并提供先进的自适应安全措施。 

网络钓鱼检测中的关键人工智能机制 机器学习：网络钓鱼示例，用于识别人类分析师或基于规则的系统可能无法察觉的欺诈尝试的微妙模式和特征。 异常检测：通过为组织内的正常电子邮件流量建立基线，人工智能会标记与这些模式的偏差，这可能表明网络钓鱼尝试。 实时分析：人工智能系统可以对所有传入通信进行即时、连续的监控。这有助于在威胁发生时识别并消除威胁。 行为分析：对个人用户和部门的典型电子邮件行为模式进行建模，针对任何偏差触发警报。 URL 和附件分析：人工智能改进了对电子邮件中链接和附件的分析，对链接的网页和文件进行实时扫描以检测恶意内容或行为。 普拉克人工智能在网络钓鱼检测中的应用

当人工智能系统遇到可疑电子邮件时，它会进行多方面的分析：

根据声称的发件人的已知通信来评估写作风格和内容。 验证嵌入链接的真实性并分析目标网页。 根据该类型通信的典型模式评估时间和背景。 检查电子邮件标头和路由信息是否存在欺骗或操纵迹象。 考虑行为背景，即请求对于发送者和接收者来说是否正常。

如果在任何这些区域检测到异常，人工智能可以立即采取行动，标记电子邮件以供审核、隔离或彻底删除。

如何在您的企业中实施人工智能网络钓鱼防护

实施人工智能网络钓鱼防护需要有针对性的方法。请按照以下步骤将人工智能集成到您的网络安全框架中：

1. 选择合适的人工智能工具。 

AF在评估您现有的安全基础设施后，请考虑基于 AI 的反网络钓鱼工具，例如 、 或 。

评估依据：

预算兼容性 易于使用 AI-SPM系统能力 与您现有系统的集成能力

此外，请确保所选工具能够与您的支付处理系统无缝集成，以保护敏感的财务数据免遭旨在拦截交易的网络钓鱼尝试。

2. 遵循实施步骤。 从最脆弱的部门开始启动试点计划。  对识别网络钓鱼尝试、处理协议和使用新的人工智能工具进行全面的团队培训。 确保新的人工智能工具与当前的电子邮件和安全基础设施之间的顺利集成。 持续监控和改进人工智能的性能，跟踪网络钓鱼尝试和误报的减少情况。 3. 维护人工智能驱动的安全。

通过定期更新保持有效性，st了解新兴战术、进行定期评估和持续的团队培训。

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来源：hubspot