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2020 年 5 月 6 日钓鱼报告 - 俄克拉荷马州数字草原
威斯特：5 月 1 日。海拔高于正常水平，水温 64 度，多云。如需了解当前海拔情况，请访问美国陆军工程兵团网站 https://www.swt- wc.usace.army.mil/WIST.lakepage.html。在海湾、岬角周围和海岸线，大口黑鲈和斑点鲈鱼适合用喙饵、嗡嗡饵、曲柄饵、塑料饵、旋转诱饵和水面诱饵来捕获。在水坝下、水道、主湖、岬角和立木附近，蓝鲶和沟鲶适合用鸡肝、切饵、鲱鱼、虾和臭饵来捕获。在水坝下、灌木结构、岬角、浅滩、立木和雪松灌木附近，克拉皮适合用鱼钩、小鱼、小诱饵和旋转诱饵来捕获。报告由驻勒弗洛尔县的狩猎监督员 Thomas Gillham 提交。
高级网络钓鱼检测：在全面的URL数据集上利用T-SNE功能提取和机器学习
抽象的网络钓鱼攻击在当今的数字世界中继续构成重大挑战。因此，需要复杂的检测技术来解决不断变化的策略。在本文中，我们提出了一种创新的方法，可以使用广泛的Phiusiil数据集识别网络钓鱼尝试。提议的数据集包括134,850个合法URL和100,945个网络钓鱼URL，为分析提供了强大的基础。我们将T-SNE技术应用于特征提取，将原始51个特征缩合为2，同时保留了高检测精度。我们评估了完整和减少数据集的几种机器学习算法，包括逻辑回归，天真的贝叶斯，k-nearest邻居（KNN），决策树和随机森林。决策树算法在原始数据集上显示出最佳性能，精度达到99.7％。有趣的是，所提出的KNN在功能提取的数据上表现出了显着的结果，其精度达到了99.2％。使用特征提取的数据集时，我们观察到逻辑回归和随机森林性能的显着改善。提出的方法在计算效率方面提供了可观的好处。功能提取的数据集需要更少的处理能力；因此，它非常适合资源有限的系统。这些发现为开发更强大，更灵活的网络钓鱼检测系统铺平了道路，这些系统可以在实时场景中识别和中和新兴威胁。
模型模板设置智能和集成钓鱼...
简介本节应包含：1.1印度将军的海岸线具有丰富的海洋生物多样性，捕鱼业在数百万的生计中发挥了重要作用。钓鱼港在全球海鲜供应链中起着至关重要的作用，但通常，其运营会带来重大的环境后果。智能和综合捕鱼港的发展是一种创新的方法，用于现代化捕鱼基础设施，同时优先考虑环境可持续性，效率和安全性。1.2涵盖该州海洋渔业发展现有状态的背景信息本节应提供有关州和地区现有渔业活动的文章：海岸线长期（以公里为单位）大陆架区域（在平方英尺）零-10 fathoms 10-40 fathoms 40-100 fathoms总计
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。
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。
用于检测网络钓鱼网站的机器学习算法
网络钓鱼攻击是欺诈性尝试，在这些尝试中，网络犯罪分子创建了欺骗性的通信，例如电子邮件，消息或网站，似乎来自著名的来源。这些攻击已成为公司的主要问题，每年损失总计约1000亿美元。此外，它们正在上升，比往年增长了200％。目前可用于打击这些攻击的解决方案无效，并且迫切需要采用新的和创新的方法来保护公司和个人[1]。随着对计算机财务活动的依赖越来越多，现金交易的减少，网络犯罪分子通过使用网络钓鱼技术来欺诈地从毫无戒心的受害者那里获得敏感的财务信息来利用这一趋势[2]。犯罪组织已将其策略从利用技术系统脆弱性转变为利用人类脆弱性，例如缺乏辨别真正和欺诈性在线资源的能力，例如电子邮件和网站。因此，开发有效的解决方案以减轻这些问题至关重要[3]。由于全球网络和通信技术的快速发展，包括社交媒体，在线银行，电子商务和其他活动在内的许多元素，包括社交媒体，在线银行，电子商务和其他活动。但是，互联网的开放，私人和不受控制的特征也为网络攻击创造了一个有利的环境，对网络以及对通用计算机用户（甚至经验丰富的）构成了严重的安全危险。即使用户护理和技能至关重要，也很难完全防止个人患有网络钓鱼骗局[4]。网络钓鱼网站是一个欺骗性和欺诈性的网站，旨在欺骗和操纵用户泄露机密信息。这些网站通常被伪装成合法的网站或电子邮件，并且通常包含虚假的登录页面或其他旨在从毫无戒心的用户那里窃取信息的表格。网络钓鱼网站通常采用社会工程策略来吸引用户提供其敏感信息，例如摆姿势作为一个值得信赖的机构，例如银行，社交媒体平台或电子商务网站。用户将信息输入伪造的网站后，攻击者可以使用此信息来窃取金钱，身份或提交其他形式的欺诈[5]。为了防止成为网络钓鱼网站的牺牲品，在线进入个人信息时要谨慎行事至关重要。验证网站的URL，搜索诸如HTTPS和锁定图标之类的安全指标以及弃权在可疑电子邮件中单击链接都是必要的措施。
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”).
使用机器学习的电子邮件网络钓鱼检测
电子邮件网络钓鱼继续对网络安全构成重大威胁，在全球范围内重大财务损失和数据泄露。本论文提供了针对基于机器学习来检测网络钓鱼电子邮件的机器学习的彻底调查。这项研究的主要目的是利用机器学习技术来提高网络钓鱼检测的准确性和效率。各种算法，例如支持向量机（SVM），决策树，天真的贝叶斯，随机森林和逻辑回归，用于将电子邮件分类为网络钓鱼或合法的。超参数进行了微调，以提高这些算法的准确性，并采用正则化方法来解决过度拟合问题。这些模型的性能评估了我们的指标，例如准确性，精度，回忆和F1-SCOREC。发现的结果表明，具有优化的超级参数的随机森林算法达到了最高的检测准确性，并且表现明显优于传统方法。本研究强调了机器学习在增强电子邮件安全性方面的潜力，并为未来的网络钓鱼检测提供了坚实的框架。结果强调了在机器学习中持续发展以防止不断发展的网络威胁的必要性。
安全挑战随着QR码和AI生成的网络钓鱼的增量
尽管QR码网络钓鱼通常是针对各种个人和组织的机会主义威胁，但高管受到这些攻击的影响不成比例。例如，来自异常安全的数据表明，执行角色的人员收到的QR码攻击是2023年下半年的QR码攻击的42倍。这并不完全令人惊讶，因为威胁性参与者长期以来一直针对具有或多或少量身定制的网络钓鱼信息的高管和高级人员，这是一种称为“捕鲸”的技术，这主要是由于这些员工通常更高的访问公司资源的访问水平。异常安全性还报告说，大约27％的恶意QR码用于模拟2/MFA通知的网络钓鱼攻击，几乎可以肯定会产生紧迫感，并促使受害者立即采取行动。