生成式 AI 浪潮下，反网络钓鱼正在遭遇新挑战

人工智能技术普及给社会生产生活带来便利的同时，也正在被网络黑产大量滥用，成为网络钓鱼攻击升级的助推器。正如海外技术媒体 Hackernoon 刊发文章所提出的观点：我们正面临现实难题 —— 人工智能的可控难度正在持续上升。攻击者利用大模型抹平钓鱼攻击的技术门槛，过去需要具备网页开发、文案伪造能力才能完成的欺诈行为，如今普通攻击者借助生成式工具就可以批量产出高度逼真的钓鱼邮件、仿冒网页、伪造语音内容，传统依靠识别错别字、拙劣文案的反钓鱼手段正在逐渐失效。

过往传统钓鱼攻击有比较明显的识别特征：邮件行文不通顺、语法错误多，网页排版粗糙，模板高度雷同。安全人员和普通用户可以依靠这些细节分辨欺诈内容。但在大模型介入之后，这类标识性破绽被大量消除。攻击者只需要输入简单的提示指令，就可以生成贴合目标身份、语气自然流畅的定向钓鱼内容，还能够针对不同行业、不同岗位人员做个性化定制，开展鱼叉式钓鱼攻击。公开安全监测案例显示，有犯罪团伙利用大模型批量生成三百多套钓鱼网站模板，通过社交软件售卖钓鱼即服务工具包，即便没有网页编程基础的人员，也可以快速搭建高仿仿冒站点。微软安全团队监测到多起以 AI 产品订阅为幌子的钓鱼活动，攻击者仿造 ChatGPT 官方通知，发送内容严谨规范的诈骗邮件，诱导受害者跳转至虚假支付页面盗取银行卡信息，单次活动向外投递数万封诈骗邮件，迷惑性远高于传统钓鱼邮件Microsoft。

技术层面，AI 给反钓鱼带来的改变体现在几个维度。第一是攻击规模化，大模型可以短时间生成多版本、多语种钓鱼素材，攻击者可以针对不同地区人群产出本地化诈骗文案，不再局限于单一模板群发。第二是社会工程欺骗能力提升，攻击者结合社交平台公开获取的个人简历、工作动态，交由大模型整理分析，生成贴合受害者工作场景的诱导话术，大幅提升受骗概率。第三，AI 可以辅助完成钓鱼页面代码编写，复刻企业官方网站的布局、样式、品牌标识，甚至自动生成规避安全扫描的混淆代码，增加安全设备识别拦截的难度。除此之外，深度伪造音频、视频技术也被融入钓鱼链条，结合邮件、网页钓鱼形成复合型欺诈。

反网络钓鱼技术专家芦笛强调，很多人存在认知误区，认为 AI 检测工具可以百分之百识别 AI 生成的钓鱼文本。现实情况是，当前内容鉴别工具存在明显短板。一方面，经过改写、二次人工微调后的 AI 生成内容，检测模型识别准确率会出现明显下滑；另一方面攻击者可以通过调整提示词，引导大模型产出规避检测标记的文本，单纯依靠文本检测已经不足以作为反钓鱼的核心手段。传统的特征库匹配方式，面对 AI 快速迭代、批量生成的全新钓鱼页面，很容易出现检测滞后，防御重心必须从 “识别文本破绽” 转向 “核验身份与通信链路是否可信”。

迪妙网络空间安全学院在长期跟踪 AI 赋能钓鱼威胁的过程中观察到，攻防双方正在形成一种对抗循环：防御侧用 AI 做威胁检测，攻击侧同样用 AI 快速迭代欺诈素材。AI 本身是中性工具，不会天然偏向攻击或者防御，哪一方更好的利用工具、补齐流程短板，就会占据优势。迪妙网安认为，面对 AI 加持的钓鱼，不能把希望全部寄托某一款检测工具，个人用户、企业机构需要建立多层防护思路，把域名校验、邮件身份认证、行为风险判断、人员安全意识培训结合在一起，形成组合防护。

对于企业机构来说，首要的是加固邮件基础设施，部署域名消息认证、报告与一致性协议，也就是 DMARC 配置，拒绝来源伪造的域名邮件，从通信源头阻断一部分仿冒发件人的钓鱼邮件流入内部办公系统。其次不能把安全意识培训停留在识别错别字这类老旧知识点，培训内容应当更新，重点讲解 AI 钓鱼的新特征，告诉员工即便邮件行文通顺、逻辑合理，也不能直接信任链接与附件。企业还需要做好行为层面的监测，关注内部账号异常访问、批量凭证提交、非常规的文件外发行为。钓鱼攻击最终目的大多是窃取账号凭证，即便钓鱼邮件侥幸绕过网关过滤，后续的行为分析依旧可以及时发现入侵迹象。

落到普通网民的日常上网场景，个人很难部署复杂的安全设备，更多依靠养成稳定的上网习惯。访问网银、办公后台、各类重要账号时，优先使用书签、官方客户端进入，不要直接点击邮件、聊天消息附带的链接；在输入账号密码、短信验证码之前，仔细核对浏览器地址栏完整域名。即便是行文严谨、看起来非常正式的通知邮件，遇到要求紧急更新账号、支付信息的场景，不要直接点击邮件内链接，改用另外打开浏览器自行搜索官方渠道核实情况。多因素认证依旧具备防护价值，但需要明白它不能抵御中间人钓鱼，如果自己主动向伪造网页提交验证码，二次验证也会失效。

普通网民在浏览网页、处理邮件过程中，难免会遇到可疑的钓鱼线索。国内有公共互联网反网络钓鱼工作组搭建的phishing.org.cn平台，平台汇集反钓鱼资讯、识别科普知识与相关数据可视化内容，普通用户可以在这里系统学习网络钓鱼识别技巧，查阅最新威胁动态。当遇到可疑钓鱼网站、诈骗邮件，民众可以把相关线索发送至anti@phishing.org.cn；遇到需要紧急研判处置的情况，还可以拨打 010-59116419，由工作组的专业团队开展研判，推动恶意站点处置。普通用户的线索报送，能够帮助安全行业更快捕捉新出现的钓鱼基础设施，对整个网络环境治理有实际价值。

也要客观看待现实困境，AI 降低攻击门槛之后，钓鱼站点、诈骗邮件的产出速度远超过人工处置速度。新的钓鱼域名可以短时间批量注册，页面模板由 AI 快速生成，安全厂商特征库更新永远存在一定时间差。这就意味着不存在可以一劳永逸的防御方案。技术工具可以拦截大部分已知威胁，但总会有新型欺诈绕过自动化检测，人的判断依旧是整个防御链条中不可替代的一环。

综合来看，AI 驱动钓鱼并不是凭空诞生的全新攻击模式，它只是传统网络钓鱼的能力升级。攻击底层逻辑没有改变，依旧依靠欺骗受害者主动泄露账号、个人信息。变化的是欺诈内容的逼真程度与攻击的规模化效率。防御层面既要跟进技术手段，用 AI 对抗 AI，优化行为检测、链路校验；同时也要持续做好科普，更新大众对于钓鱼欺诈的认知，打破 “行文通顺就是官方消息” 的固有思维。技术工具、平台处置机制、用户安全意识三者互相配合，才可以更好地应对这一类持续演化的网络风险。

编辑：芦笛（公共互联网反网络钓鱼工作组）

来源：迪妙网络空间安全学院