多态网络钓鱼是人工一种高级形式的网络钓鱼活动 ,它会随机化电子邮件的驱动组成部分,例如内容、态网主题行和发件人的络钓显示名称,从而创建几封几乎完全相同、鱼正仅存在细微差别的改变格局电子邮件 。结合人工智能 (AI) 技术,威胁多态网络钓鱼电子邮件已变得高度复杂,人工能够创建更加个性化和隐蔽的驱动消息 ,从而提高攻击成功率。态网在我们分析的源码下载络钓所有网络钓鱼电子邮件中 ,82% 都使用了某种形式的鱼正人工智能,同比增长 53%。改变格局
传统的威胁检测系统会根据钓鱼邮件的共性(例如有效载荷或发件人的域名)将钓鱼邮件归类,以提高检测效率。人工而网络犯罪分子利用人工智能,可以进行多态钓鱼活动,这些活动具有微妙但具有欺骗性的变体 ,可以规避黑名单、静态签名、安全邮件网关 (SEG) 和原生安全工具等安全措施。云计算例如 ,网络犯罪分子会通过添加额外的字符和符号来修改邮件主题 ,或者更改文本的长度和格式 。
大多数多态网络钓鱼攻击使用被入侵的账户(52%) ,其次是网络钓鱼域(25%)和网络邮件(20%)来发送可以绕过域名身份验证检查的网络钓鱼电子邮件 。
到 2027 年,将单个攻击分组为活动以提高检测效率的标准方法将变得不再适用。组织需要找到替代方法来检测不依赖于阻止列表且可以识别最高级攻击的多态网络钓鱼活动。
人工智能驱动的免费模板多态网络钓鱼攻击正在加剧风险人工智能在多态网络钓鱼攻击的扩散和危险性增加中的作用日益明显 。以下是人工智能模型增强多态网络钓鱼攻击的一些方式 :
绕过传统防御 :人工智能驱动的多态网络钓鱼活动使用先进的规避技术 ,例如动态 URL 、有效载荷调整或传送方式修改,以逃避安全检测,并通过从失败的网络钓鱼尝试中学习来不断调整策略以绕过防御。
动态电子邮件内容:人工智能可以通过为每个收件人创建不同的电子邮件内容来防止两封电子邮件重复。这使得安全工具(例如安全电子邮件网关 (SEG))难以识别用于检测网络钓鱼攻击的亿华云模式或签名。
增强个性化 :人工智能可以快速搜索大量公共数据以查找受害者信息 ,例如社交媒体资料和消息、在线帐户和受损数据库,以生成高度定制的网络钓鱼电子邮件。
持续自适应
