XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemphishing
c-Suite的网络钓鱼和勒索软件见解
•无加密勒索：此方法使攻击更快，更简单。顾名思义，无加密攻击不会加密目标系统上的数据。相反，对手会窃取敏感数据，并威胁说如果组织不付款，则公开发布它，因此它的工作原理非常像勒索。目标通常是赢得品牌声誉的组织。通过跳过加密过程，对手允许受害者组织像往常一样运作，而无需引起媒体或执法的关注。此方法还允许攻击者额外的时间专注于窃取大量数据。例如，Zscaler thrantlabz观察到了无加密攻击，目标组织损失了超过24TB的数据。
理解网络钓鱼：计算机视觉
计算机视觉是 INKY 判断电子邮件是否安全的关键部分。但很少有人了解计算机如何像人类一样“看”。仅仅重现相关对象的图片是不够的。计算机视觉涉及从该图像中获取含义。本指南介绍 INKY 如何使用视觉分析找出每封收到的电子邮件的重要特征并将其与其他信息进行匹配以抵御网络钓鱼攻击。
主动安全性 - 未来的网络钓鱼
随着网络犯罪分子利用人工智能（AI）工具来创造更复杂，令人信服和有针对性的攻击，AI驱动的网络钓鱼骗局的兴起对整个英国的企业构成了越来越重大的威胁。传统的网络钓鱼策略通常依赖写得不好，易于识别的电子邮件；但是，AI现在使骗子能够生成模仿合法对应的高度个性化的消息，从而使它们更难检测到。在网络钓鱼复杂性方面的进步即使是最警惕的员工，也使企业面临更大的风险。
AI驱动的网络钓鱼检测和预防
摘要。网络钓鱼攻击涉及欺骗性的尝试，试图通过假冒可信赖的实体来获取敏感信息，这已经变得越来越复杂和广泛。传统的网络钓鱼检测方法通常依赖于启发式或基于签名的技术，这些技术可能难以适应攻击者采用的不断发展的策略。本文研究了人工智能（AI）在增强网络钓鱼检测系统中的作用。AI驱动的方法利用机器学习算法，自然语言处理和模式识别，以提高准确性和效率来识别和减轻网络钓鱼威胁。通过分析大型数据集，我们的系统发现了微妙的模式和异常，指示了传统方法可能会错过的网络钓鱼尝试。我们还讨论了网络钓鱼检测中的各种AI方法，包括受监督和无监督的学习技术，集合方法和深度学习模型。此外，我们评估了AI驱动系统在现实世界中的有效性及其适应新的网络钓鱼策略的能力。我们的论文以讨论当前的挑战和未来研究方向的讨论，强调了持续进步应对网络钓鱼威胁的动态性质的必要性。
AI驱动的网络钓鱼检测系统
网络钓鱼攻击涉及通过伪装成一个值得信赖的实体来获取敏感信息的欺诈尝试，已经变得越来越复杂和普遍。传统的网络钓鱼检测方法通常依赖于启发式或基于签名的技术，这可能很难与不断发展的网络钓鱼策略保持同步。本文探讨了人工智能（AI）在增强网络钓鱼检测系统中的应用。AI驱动的方法利用机器学习算法，自然语言处理和模式识别，以更高的准确性和效率来识别和减轻网络钓鱼威胁。通过分析大量数据，这些系统可以检测出可能避免常规方法的网络钓鱼尝试的微妙模式和异常。该摘要讨论了网络钓鱼检测中采用的各种AI方法，包括受监督和无监督的学习技术，集合方法和深度学习模型。此外，它研究了AI-wive系统在现实世界中的有效性及其适应新兴的网络钓鱼策略的潜力。本文以目前的挑战和该领域的研究的未来方向进行了概述，强调需要持续发展以解决网络钓鱼威胁的动态性质。
Lookout Phishing AI 主动检测网络钓鱼网站的早期信号并向组织发出警报
© 2020 Lookout, Inc. LOOKOUT®、Lookout Shield Design®、LOOKOUT with Shield Design®、SCREAM® 和 SIGNAL FLARE® 是 Lookout, Inc. 在美国和其他国家/地区的注册商标。EVERYTHING IS OK®、LOOKOUT MOBILE SECURITY®、POWERED BY LOOKOUT® 和 PROTECTED BY LOOKOUT® 是 Lookout, Inc. 在美国的注册商标；POST PERIMETER SECURITY ALLIANCE™ 和 DAY OF SHECURITY™ 是 Lookout, Inc. 的商标。所有其他品牌和产品名称均为其各自所有者的商标或注册商标。20200204-Lookout-USv1.1
网络钓鱼攻击：案例研究及其预防...
摘要该网络已成为我们传统社会和财务活动的主要部分。对于奇异的客户而言，网络对同事并不重要，因为提供基于Web的交流的关联可以通过为整体客户服务而在上风中取得优势。网络工程到达全球各地的客户，没有商业中心的限制，并成功利用了互联网业务。因此，互联网客户可能会对各种网络风险进行防御能力，这可能会导致财务损失，信息伪造，品牌声誉恶作剧，牺牲私人信息以及客户对在线业务和电子银行业务的信心丧失。因此，互联网进行业务交流的合理性变得可疑。网络钓鱼被视为网络危险的设计，被归类为模仿合法承诺的网站，建议获得客户的私人认证，例如，用户名，密码和联邦退休辅助数字。在本文中，我们介绍了有关网络钓鱼活动的调查，其影响会导致预防，线程，报告和网络实验室安全问题。我们还讨论了如何建立一个面糊的网络安全实验室来保护网络钓鱼和恶意软件本文还介绍了LACL网络实验室的概述报告，该报告在洛杉矶建立，以保护所有网络攻击以及我们如何获得有关新线程的知识。。Keyword: Phishing, scam, APWG, HTTP, Popup, EvilTwin, Man-in-The-Middle(MiTM),Uniform Resource locator(URL),SMS,Quarter1 (Q1),Quarter2 (Q2), Business e-Mail Compromise (BEC) Scam, Username, Password, Pin Number,CISCO, Los Angeles Cyber Lab (“LACL” or “Cyber Lab”).
基于AI的网络钓鱼检测和自动响应
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。
2024年6月12日https://doi.org/10.22214/ijraset.2024.63434
2 IT Director, Arabian Agricultural Services Company (ARASCO) 3 Sr. Cybersecurity consultant, Resilience Cybersecurity Company (KSA) Abstract: QR code-based phishing attacks have emerged as a significant cybersecurity threat, exploiting traditional email security solutions that fail to detect QR-based phishing since they contain neither embedded links nor text-based URLs.本文探讨了QR网络钓鱼攻击的挑战，分析了当前的安全机制为什么无效，并提出了AI驱动的检测框架。采用了一种数据集驱动的方法来评估检测准确性，实验评估比较了传统，机器学习和基于混合AI的检测技术。关键字：QR码网络钓鱼，网络安全，基于AI的检测，电子邮件安全性，图像取证。
使用机器学习检测网站网站
1助理教授，2345学生12345计算机科学系，1 Dayananda Sagar技术与管理学院孟加拉国，印度孟加拉国摘要的摘要犯罪者寻求敏感数据开发了真实网站和邮件帐户的非法克隆。 当然，以下是更正的句子：该电子邮件将具有真正的公司徽标和座右铭。 当客户端单击这些程序员给出的界面时，程序员拾取了所有用户的私人数据，计数银行帐户数据，单个登录密码和图片。 不规则的林地和选择树的计算在展示框架中被大量使用，应提高其精度。 现有模型具有更多的不活动性。 现有框架没有特定的用户界面。 在当前框架内，未比较独特的计算。 买家被驱车到一个伪造的网站，该网站出现在电子邮件或连接打开时来自真正的公司。 这些模型用于根据URL中心重点来识别网络钓鱼网站，并发现和实现理想的机器学习显示。 随机森林是一种机器学习方法，可以比较结果的准确性。 索引术语 - 功能，机器学习数据集，URL，网络钓鱼1助理教授，2345学生12345计算机科学系，1 Dayananda Sagar技术与管理学院孟加拉国，印度孟加拉国摘要的摘要犯罪者寻求敏感数据开发了真实网站和邮件帐户的非法克隆。当然，以下是更正的句子：该电子邮件将具有真正的公司徽标和座右铭。当客户端单击这些程序员给出的界面时，程序员拾取了所有用户的私人数据，计数银行帐户数据，单个登录密码和图片。不规则的林地和选择树的计算在展示框架中被大量使用，应提高其精度。现有模型具有更多的不活动性。现有框架没有特定的用户界面。在当前框架内，未比较独特的计算。买家被驱车到一个伪造的网站，该网站出现在电子邮件或连接打开时来自真正的公司。这些模型用于根据URL中心重点来识别网络钓鱼网站，并发现和实现理想的机器学习显示。随机森林是一种机器学习方法，可以比较结果的准确性。索引术语 - 功能，机器学习数据集，URL，网络钓鱼