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网络犯罪分子将始终创新。随着检测有所改善，反对一种攻击或战术，他们将继续尝试寻找绕过安全性并导致目标成为受害者的新方法。为了使未来的检测功效，组织需要进行反向钓鱼防御能力，这些防御能力将智能技术与最佳实践方法结合起来。整体分析入站电子邮件的各个方面（包括技术方面，附件和身体副本）意味着解决方案功效并不依赖于检测已知的有效载荷，而是导致准确识别具有零日，出现和混淆的有效载荷的网络钓鱼攻击，甚至无用的有效载荷播放式电子邮件 - 甚至是无用的有效播放电子邮件，依赖于社交机关进行了依靠社交机能。
混合框架用于自动网络钓鱼检测的适用性
网络钓鱼攻击是现代数字景观中的关键且不断升级的网络安全威胁。由于网络犯罪分子不断调整其技术，自动化的网络钓鱼检测系统对于保护互联网用户至关重要。但是，许多当前的系统依靠单分析模型，使其容易受到黑客的复杂旁路尝试的影响。这项研究深入研究了混合方法的潜力，该方法结合了多个模型，以增强网络钓鱼检测的鲁棒性和效果。它突出了现有的混合模型的局限性，该局限性主要集中在效果上，同时忽略更广泛的适用性。为了解决这些差距，我们引入了一个针对现实世界中适用性的新颖框架，为实用和强大的网络钓鱼检测体系结构奠定了基础。我们开发了概念证明，以评估其效果，稳健性和检测速度。此外，我们引入了一种创新方法，用于模拟对单分析基本模型的旁路攻击。我们的实验表明，所提出的混合框架优于单个模型，表现出更高的效果，可抵抗绕过尝试的稳健性和实时检测能力。我们的概念证明的准确性为97.44％，从而超过了当前的最新方法，同时需要更少的计算时间。结果提供了对混合模型的多方面因素的见解，超出了范围的效果，并强调了整体适用性在混合方法中的重要性，以解决对防御攻击的强大防御能力的关键需求。
咨询：俄罗斯 FSB 网络攻击者 Star Blizzard 继续在全球范围内进行鱼叉式网络钓鱼活动
英国国家网络安全中心（NCSC）、美国网络安全和基础设施安全局（CISA）、美国联邦调查局（FBI）、美国国家安全局（NSA）、美国网络国家任务部队（CNMF）、澳大利亚信号局的澳大利亚网络安全中心（ASD 的 ACSC）、加拿大网络安全中心（CCCS）以及新西兰国家网络安全中心（NCSC-NZ）评估认为，星暴雪几乎肯定隶属于俄罗斯联邦安全局（FSB）18 中心。
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
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