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网络钓鱼攻击在不断变化的数字通信环境中的复杂性发展，利用了社交媒体，短信和电子邮件等多个渠道来欺骗人们和企业。这项研究提供了一种用于自动化的网络钓鱼响应和检测的多通道安全架构，该响应和检测使用最先进的人工智能（AI）技术来抵消这种无处不在的威胁。该系统利用自动反应机制实时减轻威胁，并结合了最先进的AI算法来改善各种通信渠道中网络钓鱼尝试的检测。本研究研究了人工智能（AI）的最新发展，以实现网络安全性，强调在网络钓鱼检测和响应中使用深度学习，机器学习和自然语言处理。还考虑了网络钓鱼技术随着时间的变化，在不同平台上集成AI的困难以及AI系统受到敌对攻击的危险是多么困难。该报告显示了AI驱动的解决方案与社交媒体，金融服务和企业通信平台的案例研究的有用性和实际使用。它还讨论了道德和监管问题，强调了遵守数据保护法规并负责任地使用AI的必要性。本文的结论涵盖了基于AI的网络钓鱼检测的技术困难，未来研究的潜在途径以及创新的前景。使用这种方法，网络安全研究人员和从业人员可以通过彻底的方法受益，从而改善人工智能的网络安全。
基于AI的网络钓鱼检测和自动响应
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