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網(wǎng)絡(luò)釣魚是網(wǎng)絡(luò)攻擊者們經(jīng)常采用的一種社會(huì)工程學(xué)攻擊手段，通過采用欺詐性操縱的策略，誘騙企業(yè)員工點(diǎn)擊可疑鏈接、打開被感染的電子郵件，或暴露他們的賬戶信息。據(jù)思科公司研究報(bào)告顯示，86%的企業(yè)都遇到過網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊，而只要有一名內(nèi)部員工淪為網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊的受害者，就可能會(huì)危及整個(gè)組織網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全性。
網(wǎng)絡(luò)釣魚并非嚴(yán)格意義上的“黑客攻擊”，但受害者通常會(huì)有非常嚴(yán)重的損失。有很多流行的反網(wǎng)絡(luò)釣魚工具可以為企業(yè)提供保護(hù)，但為了最大限度地減小網(wǎng)絡(luò)釣魚的危害，企業(yè)應(yīng)該優(yōu)先考慮并部署實(shí)時(shí)化的檢測技術(shù)。本文總結(jié)了5種實(shí)時(shí)檢測技術(shù)，可以幫助阻止快速識(shí)別和阻止網(wǎng)絡(luò)釣魚事件的發(fā)生。
01
用戶行為分析
“披著羊皮的狼”也難掩狼的本性！合法用戶的行為與惡意人員的行為有很大不同。用戶行為分析（UEBA）是一項(xiàng)用于實(shí)時(shí)檢測網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊的一種強(qiáng)大技術(shù)，可以通過持續(xù)監(jiān)控用戶行為（比如瀏覽模式、鼠標(biāo)移動(dòng)和擊鍵輸入），為正常的用戶活動(dòng)建立安全基線。任何偏離該基線的行為都會(huì)被標(biāo)記為潛在的網(wǎng)絡(luò)釣魚企圖。比如說，當(dāng)某個(gè)用戶突然收到一封帶有可疑鏈接的電子郵件時(shí)，一旦他實(shí)際點(diǎn)擊了該郵件，系統(tǒng)就會(huì)將其識(shí)別為異常行為，并觸發(fā)警報(bào)。通過實(shí)時(shí)的用戶行為分析，企業(yè)組織可以更熟練地識(shí)別企圖模仿合法用戶操作的網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊。
02
URL分析與過濾
URL過濾是一種針對用戶的URL請求進(jìn)行網(wǎng)頁訪問控制的技術(shù)，通過允許或禁止用戶訪問某些網(wǎng)頁資源，可以實(shí)現(xiàn)規(guī)范上網(wǎng)行為和降低安全風(fēng)險(xiǎn)的目的。URL過濾可以基于URL分類、特定URL分析等多種方式限制URL訪問。
在實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊檢測，企業(yè)可以利用URL和域名聲譽(yù)分析工具來識(shí)別可能惡意的鏈接和網(wǎng)站，并將URL與已知的網(wǎng)絡(luò)釣魚數(shù)據(jù)庫和黑名單進(jìn)行比對，評(píng)估它們的聲譽(yù)和可信度，一旦發(fā)現(xiàn)可疑鏈接應(yīng)立即標(biāo)記出來，防止用戶訪問它們。此外，企業(yè)還可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來分析URL的結(jié)構(gòu)，尋找網(wǎng)絡(luò)釣魚企圖的蛛絲馬跡，比如細(xì)小的拼寫錯(cuò)誤或域名中的額外字符。通過實(shí)時(shí)核查URL，企業(yè)可以在危害發(fā)生之前阻止網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊。
03
郵件內(nèi)容分析
實(shí)時(shí)分析電子郵件內(nèi)容是快速檢測網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊的一個(gè)關(guān)鍵部分。企業(yè)可以通過先進(jìn)的掃描工具，實(shí)時(shí)掃描入站的電子郵件內(nèi)容，比如郵件標(biāo)題、附件和嵌入的鏈接等，以識(shí)別潛在的釣魚威脅。
一些高級(jí)的內(nèi)容檢測工具還可以分析郵件內(nèi)容以查找網(wǎng)絡(luò)釣魚指標(biāo)，包括可疑關(guān)鍵字、拼錯(cuò)域名、語法錯(cuò)誤或?qū)γ舾行畔⒌恼埱?。通過實(shí)時(shí)檢查電子郵件內(nèi)容，企業(yè)可以及時(shí)標(biāo)記可疑信息，防止用戶淪為網(wǎng)絡(luò)釣魚企圖的受害者。此外，分析附件和嵌入的鏈接還可以識(shí)別惡意文件或重定向企圖，保護(hù)用戶免受潛在的惡意軟件感染。
04
威脅情報(bào)共享
及時(shí)共享威脅情報(bào)可以幫助企業(yè)實(shí)時(shí)檢測網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊。通過積極參與威脅情報(bào)網(wǎng)絡(luò)，并充分利用來自其他安全平臺(tái)的信息，企業(yè)可以訪問大量的實(shí)時(shí)威脅數(shù)據(jù)，并發(fā)現(xiàn)正在發(fā)生的攻擊活動(dòng)。
共享威脅情報(bào)還能夠增強(qiáng)企業(yè)檢測新興網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊模式的能力，并及時(shí)跟進(jìn)網(wǎng)絡(luò)犯罪分子使用的最新技術(shù)。這種協(xié)作式情報(bào)共享可以幫助企業(yè)遠(yuǎn)離不斷變化的網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊，從而進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)字化發(fā)展的安全態(tài)勢。
05
利用AI技術(shù)
利用AI技術(shù)來對付網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊將是實(shí)時(shí)釣魚攻擊檢測的關(guān)鍵部分，當(dāng)以機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的AI技術(shù)和傳統(tǒng)的攻擊檢測能力相結(jié)合時(shí)，對網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊的檢測效率將會(huì)大幅提升。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分析大量數(shù)據(jù)，包括郵件內(nèi)容、網(wǎng)站特征和用戶交互，從而識(shí)別與網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊相關(guān)的模式和趨勢。
通過用之前的網(wǎng)絡(luò)釣魚數(shù)據(jù)訓(xùn)練這些AI算法，可以學(xué)會(huì)識(shí)別常見網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊的主要指標(biāo)，并適應(yīng)新興的攻擊技術(shù)。通過不斷學(xué)習(xí)，AI技術(shù)提高了檢測實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊的準(zhǔn)確性，同時(shí)減少了誤報(bào)，確保更有效地防范不斷變化的網(wǎng)絡(luò)釣魚威脅。
