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邮件载体中间接提示注入钓鱼攻击的安全风险与防御路径研究

大语言模型驱动的 AI 助手深度融入企业邮件办公流程之后,传统网络钓鱼攻击演化出新的攻击形态。攻击者不再单纯以欺骗人类用户作为唯一目标,而是借助间接提示注入技术,将恶意指令隐藏于钓鱼邮件载体内部,利用 AI 助手读取、归纳邮件内容的业务流程,诱导 AI 生成具备误导性的输出,借由用户对 AI 工具的信任完成欺诈活动。本文以邮件场景下的 AI 钓鱼攻击为研究对象,梳理该类攻击的实现机理、隐匿手段与现实危害,剖析现有安全体系面对新型威胁存在的短板。结合公开实证案例,从攻击链路拆解、风险成因、多层防御框架、组织与个体防护实践多个维度展开论述。研究表明,该类威胁突破传统钓鱼邮件的防护逻辑,风险根源在于...

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