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Amazon Bedrock 如何捕获 AI 生成的网络钓鱼
通过网络钓鱼进行社会工程仍然是发起网络攻击的最常见策略之一。人工智能生成的网络钓鱼电子邮件现在给管理电子邮件系统的安全团队带来了新的挑战，由于其先进性而显着增加了风险。现代社会工程师使用生成式人工智能和开源情报 (OSINT) 来制作数千条独特的消息 [...]
来源:亚马逊云科技 _机器学习通过网络钓鱼进行社会工程仍然是发起网络攻击的最常见策略之一。人工智能生成的网络钓鱼电子邮件现在给管理电子邮件系统的安全团队带来了新的挑战，由于其先进性而显着增加了风险。现代社会工程师使用生成式人工智能和开源情报 (OSINT) 来制作数千条具有完美语法、适当上下文和个性化细节的独特消息。如今，网络钓鱼电子邮件的标志可能是一封写得完美、格式专业的邮件。
网络钓鱼的演变
对于像 John（一家中型公司的 IT 安全工程师）这样的人来说，网络钓鱼检测规则曾经很简单：标记拼写错误、捕捉通用称呼，并隔离任何发件人域不匹配的内容。这些是网络钓鱼早期时代的定义特征，当时的攻击大规模发送数百万封通用的、充满错误的电子邮件，依靠数量而不是精确度来寻找受害者。安全过滤器是专门针对这些威胁而构建的，多年来它们一直很有效。糟糕的语法、通用的问候语和不匹配的徽标都是暴露攻击者的迹象。
John 今天监控的威胁情况与这些过滤器旨在捕获的威胁完全不同。生成式人工智能改变了网络钓鱼的工作方式。现在的攻击在语法上是正确的，上下文是准确的，并且是针对目标进行个性化的。这些消息不会触发传统的过滤器，因为这些过滤器并非旨在捕获它们。
用于智能网络钓鱼防御的 Amazon Bedrock 工作流程
实施 Amazon Bedrock Guardrails 进行分析
在本文中，您将了解如何使用 Amazon Bedrock 基础模型实施多阶段电子邮件分析管道，该模型评估发件人行为模式、上下文适当性和通信异常，以便在 AI 生成的网络钓鱼尝试到达您的用户之前识别它们。