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网络钓鱼诈骗是全球企业面临的最严重的网络威胁之一。

在所有发送的电子邮件中，超过1.2%是恶意的，79%的企业在过去 12 个月内遭受过业务攻击，通过网络钓鱼攻击造成数据泄露的平均成本超过490 万美元，甚至暴露出最警惕的组织中的漏洞。

一次成功的网络钓鱼攻击就足以让公司陷入瘫痪，声誉受损，甚至危及公司的生存。幸运的是，人工智能将成为 2024 年及以后抵御日益复杂的网络钓鱼攻击的有效手段。

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人工智能如何改善网络钓鱼检测和预防
网络钓鱼诈骗，即试图通过欺诈手段获取敏感信息的行为，由于其日益复杂而持续存在，攻击者不断开发新技术来绕过传统的安全措施。

这些措施包括：

电子邮件过滤器：传统的电子邮件过滤器使用基于规则的系统，通过扫描已知的恶意发件人地址、可疑关键字或不寻常的电子邮件结构来识别潜在的网络钓鱼电子邮件。然而，它们缺乏对新网络钓鱼策略的适应性，产生高误报率，并且无法检测到模 纳米比亚电话号码列表 仿可靠来源的复杂鱼叉式网络钓鱼企图。
黑名单这种方法涉及维护已知恶意网址和电子邮件发件人的数据库，自动阻止来自这些来源的电子邮件或链接。也就是说，它只能防御已知威胁，并且需要不断手动更新。
用户培训组织定期对员工进行网络钓鱼意识培训，教他们识别可疑电子邮件和链接。然而，人为错误仍然是一个主要因素，如果没有持续的强化，培训效果会随着时间的推移而降低。
人工智能通过解决传统方法的局限性并提供先进的自适应安全措施来提高网络钓鱼防护。