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大模型驱动新型网络钓鱼攻击的识别机制与分层防御体系研究

生成式大模型全面降低网络钓鱼攻击的制作门槛,深度伪造语音、高仿仿冒页面、个性化钓鱼邮件、同形字符域名等新型攻击手段突破传统黑名单、关键词匹配防御体系,政企机构与个人数字资产安全风险持续攀升。本文以 Frontiers in Artificial Intelligence 2026 年相关 AI 安全前沿研究成果为基础,系统梳理大模型赋能网络钓鱼的攻击演化路径,拆解文本、视觉、语音、域名多模态钓鱼攻击的底层生成逻辑,对比传统检测方案在新型攻击场景下的性能缺陷;构建覆盖流量层、内容层、用户行为层、认知干预层的分层防御框架,融合多模态预训练特征提取、用户行为指纹画像、威胁情报动态更新技术形成闭环检测...

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