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生成式 AI 赋能鱼叉式钓鱼攻击的实证风险与防御路径研究

大语言模型驱动的生成式人工智能显著降低鱼叉式钓鱼攻击的实施门槛,改变传统社会工程攻击的成本与效能结构。杨百翰大学(BYU)的对照实证研究显示,AI 生成的鱼叉式钓鱼消息在诱使用户点击恶意链接场景中,80% 情形达到甚至超越人工撰写诈骗消息的欺骗效果,受试者辨别消息是 AI 生成还是人工撰写的正确率仅为 52%;AI 生成钓鱼消息欺骗成功率 28%,人工撰写钓鱼消息成功率为 21%,提及同事信息的钓鱼消息点击概率是普通机构消息的 2.3 倍。传统依赖文本语法错误、生硬表达识别钓鱼消息的防御逻辑已经失效。本文基于该实证研究成果,剖析 AI 鱼叉式钓鱼攻击完整链路,分析公开开源情报与大模型结合带来的...

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