多年来,网络钓鱼威胁不断演变、 在过去四年中每年增长 150%。网络犯罪分子不断寻找新的方法来诱骗个人和组织泄露敏感信息。在网络钓鱼攻击中使用人工智能(AI)就是这样一种演变--这也导致对先进网络安全解决方案的需求激增。预计人工智能在网络安全市场的复合年增长率(CAGR)将达到 27.0%。 (复合年增长率的复合年增长率(CAGR)。
主要收获
- 网络钓鱼威胁已经发生了重大变化,在过去四年中,网络犯罪手段每年增加 150%。
- 高级网络钓鱼攻击通常使用人工智能和机器学习来发送个性化电子邮件,使其更难被发现。
- 数据窃取和金融欺诈是针对个人和组织的复杂网络钓鱼活动的主要目标。
- 实施强有力的员工培训、强大的密码政策和双因素身份验证,可以大大增强对网络钓鱼威胁的防御能力。
- 未来的趋势表明,人工智能驱动的网络钓鱼(包括网络钓鱼、虚拟网络钓鱼和凭证填充等手段)将会增加。
高级网络钓鱼威胁的常见类型
高级网络钓鱼威胁包含各种复杂的策略,通常涉及高度个性化和社会工程学,这使其检测具有挑战性。这些威胁通常可分为以下几类:
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鱼叉式网络钓鱼
人工智能和机器学习可用于收集和分析来自社交媒体和其他来源的大量公开数据,以创建高度个性化的网络钓鱼电子邮件。这些电子邮件可能包含目标的具体细节,如他们的兴趣、工作角色或近期活动,使其更有说服力。
自然语言生成
人工智能驱动的自然语言生成 (NLG) 工具,使用 NLP 算法通过生成看起来像人为制作的文本,可以创建更有说服力的网络钓鱼电子邮件。通过收集和分析非结构化数据来创建量身定制的高质量内容,NLG 使收件人很难仅凭语言识别出电子邮件是欺诈性的。
聊天机器人和语音克隆
人工智能驱动的聊天机器人和 语音克隆技术可以模仿首席执行官或经理等可信人员的声音和行为。攻击者可以利用这种技术发起电话呼叫,或通过电子邮件或消息应用程序进行对话,诱骗员工采取某些行动。
证件失窃
人工智能算法可以分析大量被盗凭据的数据集,以识别模式和常用密码。这些信息可用于制作更有可能成功窃取登录凭证的网络钓鱼活动。
攻击自动化
人工智能可以自动处理网络钓鱼攻击的各个方面,例如发送大量网络钓鱼电子邮件、识别易受攻击的目标,甚至制作令人信服的网络钓鱼网站。这使得网络犯罪分子更容易扩大其行动规模。
新时代高级网络钓鱼威胁的目标
高级网络钓鱼威胁的目的是多方面的,通常是恶意行为者出于各种目的利用个人和组织。数据盗窃是许多网络钓鱼攻击的主要目标之一。网络犯罪分子旨在窃取敏感和有价值的数据,如个人信息、财务记录、登录凭证和知识产权。
金融欺诈是网络钓鱼攻击的另一个普遍目标,特别是在针对个人和企业的攻击中。在一起 著名事件在 2019 年 3 月发生的一起引人注目的事件中,犯罪分子利用基于人工智能的软件模仿一位首席执行官的声音,试图诈骗 22 万欧元的转账。一家英国能源公司的首席执行官接到了一个模仿其德国老板声音的电话,紧急请求为匈牙利供应商提供资金。
虽然人工智能专家预料到了人工智能驱动的网络攻击,但这一事件标志着在网络犯罪中首次使用人工智能进行语音欺骗。这起案件凸显了人工智能在网络犯罪策略中不断发展的复杂性。
在许多情况下,网络钓鱼威胁会将这些目标结合起来,以最大限度地扩大影响。例如,针对员工公司电子邮件账户的网络钓鱼攻击可能旨在窃取敏感的公司数据以获取经济利益,同时也会泄露该员工的身份信息以用于未来的网络犯罪。
网络钓鱼的威胁在继续演变,网络犯罪分子采用越来越复杂的策略来达到他们的目的。因此,个人和组织必须保持警惕,实施强有力的网络安全措施,并教育用户识别和防御这些威胁。
如何防范网络钓鱼威胁?
防范网络钓鱼威胁的计划包括将主动措施和安全实践相结合,以降低成为网络钓鱼攻击受害者的风险。以下是对上述各项策略的详细说明:
雇员培训和认识
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识别网络钓鱼电子邮件
培训员工识别网络钓鱼电子邮件是至关重要的第一道防线。他们应学会识别可疑电子邮件的特征,如意外的发件人地址、通用问候语、拼写错误的单词以及不寻常的附件或链接。
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安全浏览实践
教育员工养成安全浏览的习惯,强调不点击可疑链接或从不可信来源下载文件的重要性。就如何验证网站和电子邮件来源的合法性提供指导。
强大的密码政策
实施健全的密码政策,要求员工使用复杂的密码,定期更改密码,避免使用容易被猜到的信息。鼓励使用密码管理工具来安全地存储和生成强大的密码。
双因素验证 (2FA)
尽可能强制使用双因素身份验证(2FA)。2FA 要求用户在密码之外提供第二个身份验证因素,如发送到移动设备上的一次性代码,从而增加了一层安全保障。
电子邮件过滤和反钓鱼工具
采用先进的电子邮件过滤解决方案和反网络钓鱼工具,在网络钓鱼邮件到达员工收件箱之前就能发现并阻止它们。这些工具使用机器学习和模式识别等各种技术来识别可疑电子邮件。
定期软件更新
使用最新的安全补丁更新所有软件,包括操作系统、浏览器和应用程序。网络犯罪分子经常利用过时软件中的漏洞。
发挥人工智能和机器学习的力量
利用人工智能(AI)和机器学习(ML)加强网络安全防御。人工智能和 ML 可以提供多种帮助,例如通过分析模式来检测网络钓鱼企图、识别用户行为中的异常情况,以及通过识别新的网络钓鱼策略来提高电子邮件安全性。 一些公司已经采用人工智能来应对网络安全挑战。
实施 DMARC
DMARC 是基于域的消息验证、报告和一致性的缩写,有助于防止某些类型的网络钓鱼攻击,包括涉及电子邮件欺骗的攻击。 DMARC是一种电子邮件验证协议,可帮助企业保护其电子邮件域不被用于欺诈目的。下面介绍 DMARC 如何帮助防止网络钓鱼攻击:
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认证和验证
DMARC 基于其他两个 电子邮件验证协议,即 SPF(发件人策略框架)和 DKIM(域名密钥识别邮件)。SPF 允许域名所有者指定哪些邮件服务器有权代表他们发送电子邮件,而 DKIM 则可以用加密签名来签署电子邮件。DMARC 使用这些认证机制来验证收到的电子邮件的真实性。
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政策执行
通过 DMARC,域名所有者可以指定一个 DMARC 策略如果来自其域的电子邮件未能通过身份验证检查,应如何处理。他们可以选择三种策略级别:无(p=无)、隔离(p=隔离)和拒绝(p=拒绝)。
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报告和反馈
DMARC 包括报告机制,允许域名所有者从电子邮件接收者那里获得有关电子邮件验证结果的反馈。通过这种反馈,可以深入了解验证失败的原因和频率,帮助企业对电子邮件安全策略进行微调。
对未来网络钓鱼威胁的预测
在不断变化的网络安全环境中,网络钓鱼攻击出现了几种趋势。人工智能驱动的网络钓鱼威胁将使电子邮件更具说服力和个性化。鱼叉式网络钓鱼将变得更加复杂,针对特定个人发送极具说服力的信息。
通过短信(smishing)和语音电话(vishing)进行的攻击也将增加。凭证填充和使用窃取的凭证接管账户的情况将进一步显著增加。此外,网络钓鱼将成为勒索软件攻击的入口,导致不必要的金融资产和敏感信息损失。
总结
要应对这些威胁,必须采取积极主动的策略。从持续培训和提高认识计划到人工智能高级电子邮件过滤器和反钓鱼工具,可以采取多种措施来降低风险。如前所述,为您的电子邮件实施 DMARC是防范不断演变的网络钓鱼威胁的好方法,因此 联系我们立即联系我们!
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