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识别与上报的落差:钓鱼风险处置的组织化治理

一项覆盖英国、美国、印度、巴西与新加坡各一千名受访者的跨国调查显示,英国受访者中百分之六十八经常或总是检查信息的钓鱼特征,但仅百分之三十七以同等频率上报可疑信息,识别与上报之间存在三十一个百分点的落差;同时百分之二十四很少或从不上报,百分之十不知道如何上报或从未见过上报入口。本文以这组数据为问题入口,讨论落差的三层成因:判断环节的线索不确定与举证门槛,行动环节的成本收益错配与声誉风险,组织环节的入口不可见与反馈真空;并分析举报作为具有正外部性的准公共品为何供给不足,以及深度伪造与生成式工具如何把落差向前推移...

人工智能时代社会工程攻击的可信性耗散与核验重构

摘要:过去二十余年,识别钓鱼邮件的教学与产品规则都建立在同一假设之上:伪造必然留下可供观察的痕迹,如拼写错误、语法生硬、发件地址异常、语气与身份不符。这一假设正在失去效力。生成式语言模型把文本瑕疵压到接近零,公开信息与对话模型的结合把语境建构从数周的人工调研压缩到分钟级,语音与视频合成则使 “换个信道再核实” 这一沿用已久的带外核验手段失去区分力。本文以二〇二六年十一月南非 ITWeb Africa 刊发的业界评论为问题入口,讨论社会工程攻击的可信证据密度为何下降、下降发生在哪些环节...

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