自然語言處理和高級翻譯功能使生成式AI成為黑客的寶貴工具。不過，人工智能生成的網絡釣魚電子郵件可能并不比人類生成的詐騙內容更危險。用戶和安全專家應該如何了解人工智能在網絡釣魚和網絡攻擊中的作用？

AI是如何寫釣魚郵件的

從2021年到2022年，報告的網絡釣魚內容增加了61%。從惡意URL到電子郵件詐騙，網絡釣魚每年都變得越來越普遍。人工智能是黑客用來推進網絡釣魚活動的最新工具。雖然AI的自然語言處理是有益的，但黑客可以利用它來創建更有效的網絡釣魚內容。

ChatGPT等人工智能即服務平臺的可用性使任何人都可以比以往更輕松地生成內容。黑客可以向大型語言模型AI展示數千個合法電子郵件示例，然后要求它根據這些創建原始電子郵件。自然語言處理(NLP)允許AI理解和重建逼真的書面內容——這是網絡釣魚攻擊的完美工具。

理想情況下，AI會生成模仿人類編寫的電子郵件的原始電子郵件。黑客可以要求它自定義消息以包含有關特定公司、個人或地點的詳細信息。人工智能甚至可以將信息翻譯成另一種語言。黑客可以在短時間內有效地創建完全原創的、個性化的網絡釣魚電子郵件，從而使他們能夠避免在多個目標中重復使用一封惡意電子郵件。

人工智能生成的釣魚郵件有效嗎？

AI支持的網絡釣魚的可能性聽起來令人生畏，但它們是否比人工創建的網絡釣魚內容更危險？人工智能生成的網絡釣魚電子郵件的優勢主要歸結為黑客更高效的工作流程。

早期研究表明，人工智能生成的網絡釣魚電子郵件與人工生成的網絡釣魚電子郵件同樣具有說服力。黑客對AI即服務平臺的訪問也受到限制。大多數大型開發商——包括OpenAI——都有防止非法人工智能模型應用的保障措施。

人工智能對網絡釣魚黑客的主要優勢是效率和語言。使用AI生成詐騙郵件比手動寫出來的速度更快，允許黑客創建更多種類的釣魚郵件。此外，由于具有NLP功能的易于訪問的AI翻譯工具，他們可以將目標對準世界任何地方的受害者。

因此，人工智能生成的網絡釣魚電子郵件增加了網絡釣魚攻擊的風險，但不一定比人工生成的內容更有說服力。

如何抵御AI生成的網絡釣魚

人工智能是黑客的有用工具，但并非萬無一失。隨著網絡釣魚攻擊變得越來越聰明，安全技術和用戶也可以改進他們的防御策略。用戶應該首先及時了解網絡釣魚內容的危險信號，因為即使是AI生成的電子郵件，這些危險信號也將保持相關性。

雖然一目了然地檢測網絡釣魚電子郵件可能會變得更加困難，但某些安全措施可以最大限度地減少或消除網絡釣魚造成損害的可能性。此外，新的檢測技術可以捕獲人工智能和人工編寫的惡意電子郵件。

切換到云存儲

更改為云存儲是將網絡釣魚電子郵件和網絡攻擊的威脅降到最低的好方法。傳統數據存儲的孤立性使其極易受到黑客的利用。黑客需要做的就是控制一個硬盤驅動器或服務器，他們可以劫持某人的所有數據。

云存儲避開了這種威脅。由于數據與任何特定設備無關，因此黑客刪??除或損壞任何信息的難度要大得多。基于云的網絡安全還可以提高抵御黑客攻擊的能力。

例如，用戶可以實施自動漏洞掃描以發現其云安全中的弱點。這對于防止黑客使用后門或竊取的憑據訪問云中的數據非常有用。即使他們這樣做了，他們也很難完全控制任何數據，因為云存儲非常分散。

創建一個DIY驗證系統

一種有助于阻止任何類型的網絡釣魚消息的DIY解決方案是在受信任的通信者之間建立代碼系統。這可能包括家人、朋友和同事等人。每當群組中的人互相發送電子郵件時，他們都可以編寫一個特定的代碼短語來驗證消息是否確實來自他們。

這個代碼系統不需要太復雜。這個想法只是在電子郵件中添加一個黑客或AI事先無法可靠知道的因素。讓代碼短語變得不尋常，這樣它就不太可能在AI的培訓電子郵件中常見。

例如，該代碼可以是幻影定居點的名稱，例如“紐約安格洛”。幽靈定居點不太可能經常出現在電子郵件中，因為它們是虛構的地方，只是出于版權目的添加到地圖上。

使用AI網絡釣魚檢測

黑客并不是唯一使用AI來創新其方法的人。用戶和安全專家可以利用人工智能模型來檢測網絡釣魚內容，無論是人類還是人工智能編寫的。

例如，開發人員可以使用機器學習來監控和跟蹤合法電子郵件通訊員的自然通信模式。如果人工智能能夠快速學習個人獨特的溝通方式，它就能識別出不匹配的假電子郵件。無論電子郵件是人類還是AI撰寫的，這都適用。

人工智能驅動的網絡釣魚的最大優勢之一也是一個主要缺陷。黑客可以使用AI高效地創建可信的虛假電子郵件，但這些電子郵件的通信方式無法有效地個性化。黑客通常沒有技術專長或資源來訓練AI準確復制特定人的寫作風格。網絡釣魚檢測AI模型可以利用這一弱點來保護用戶。

了解人工智能網絡釣魚的風險

在創建網絡釣魚電子郵件時，人工智能可以成為黑客的寶貴工具。然而，人工智能生成的電子郵件并不一定比人類生成的網絡釣魚內容更有說服力。網絡釣魚的主要危險信號——例如緊急行動呼吁——無論是誰或什么創建了網絡釣魚電子郵件，都仍然具有相關性。用戶和安全專家可以采用創新的技術和技術來保護他們的數據免受AI支持的網絡釣魚活動的侵害。