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在所有发送的电子邮件中，超过1.2%是恶意的，79%的企业在过去12个月内遭受过商业攻击，通过网络钓鱼攻击造成的数据泄露的平均成本超过490万美元。即使是最警惕的组织也会暴露漏洞。网络钓鱼诈骗是全球企业面临的最严重的网络威胁之一。

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年及以后对日益复杂的网络钓鱼攻击的有效威慑。

人工智能如何改进网络钓鱼检测和预防

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，并且无法检测到模仿可信来源的复杂鱼叉式网络钓鱼尝试。

黑名单：这种方法涉及维护一个已知恶意网址和电子邮件发送者的数据库，自动阻止来自这些来源的电子邮件或链接。也就是说，它只能抵御已知的威胁，需要不断手动更新。

用户培训：组织定期对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，如果没有持续的强化，训练效果会随着时间的推移而降低。

人工智能通过解决传统方法的局限性并提供先进的自适应安全措施来推进网络钓鱼防护。

网络钓鱼检测中的关键人工智能机制

机器学习：人工智能系统分析大量的钓鱼示例数据集，以识别人类分析师或基于规则的系统可能无法察觉的欺诈企图的微妙模式和特征。

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，这可能表明存在网络钓鱼企图。

实时分析：人工智能系统提供对所有传入通信的即时、连续监控。这有助于在威胁发生时识别和消除威胁。

行为分析：人工智能系统学习并模拟个人用户和部门的典型电子邮件行为模式，对任何偏差触发警报。

URL和附件分析：AI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。

人工智能在网络钓鱼检测中的实际应用

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：

根据声称发件人的已知通信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。

根据这种沟通的典型模式评估时间和背景。

检查电子邮件标题和路由信息是否有欺骗或操纵的迹象。

考虑行为背景，即请求对发送方和接收方是否正常。

如果在这些区域中的任何一个检测到异常，人工智能可以立即采取行动，标记电子邮件进行审查、隔离或彻底删除，以确保电子邮件安全。

如何在您的企业中实施用于网络钓鱼保护的人工智能

实施人工智能网络钓鱼防护需要一种专注的方法。按照以下步骤将AI集成到您的网络安全框架中：

1.选择合适的AI工具

在评估了现有的安全基础设施后，可以考虑使用基于人工智能的反钓鱼工具，如Barracuda Sentinel、Ironscale或Abnormal security。

评估依据：

预算

兼容性

易于使用

AI-SPM系统能力

与现有系统的集成功能

此外，确保所选工具与您的支付处理系统无缝集成，以保护敏感的财务数据免受旨在拦截交易的钓鱼攻击。

2.遵循实施步骤

启动一个试点项目，从你最脆弱的部门开始。

就识别网络钓鱼企图、处理协议和使用新的人工智能工具进行全面的团队培训。

确保您的新AI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AI的性能，跟踪钓鱼尝试和误报的减少情况。

3.维护你的人工智能安全

通过定期更新、了解新出现的战术、进行定期评估和持续的团队培训来保持有效性。

可以使用这个核对表：

通过遵守这些步骤，您将建立一个有效的、人工智能驱动的防御系统来抵御网络钓鱼攻击。

实施人工智能驱动的网络安全解决方案

正如我们所见，2024年及以后，网络钓鱼诈骗的威胁比以往任何时候都更加严重。然而，人工智能为企业提供了强大的保护，以抵御这些不断变化的威胁。

通过实施人工智能驱动的网络安全解决方案，您可以：

部署即时、全天候的保护措施，防止复杂的网络钓鱼企图。

通过不断学习和调整系统，领先于网络罪犯。

简化您的安全流程，节省宝贵的时间和资源。

考虑到这一点，每一刻的无所作为都是攻击者的机会。不要等到网络钓鱼骗局危及你的业务。立即行动，利用人工智能的力量保护您的数字资产、声誉和未来。

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