Analysis and prevention of AI-based phishing email attacks

网络钓鱼邮件攻击是最常见、最有害的网络安全攻击之一。随着生成式人工智能的出现，网络钓鱼攻击可以基于自动生成的电子邮件，使其更难以被检测到。也就是说，生成式人工智能可以用于向每个潜在受害者发送不同的电子邮件，而不是向大量收件人发送单一的电子邮件格式，从而使网络安全系统更难以在其到达收件人之前识别出钓鱼邮件。本文描述了一个生成式人工智能生成的网络钓鱼邮件语料库。我们还使用不同的机器学习工具来测试自动文本分析识别生成式人工智能生成的网络钓鱼邮件的能力。结果令人鼓舞，并表明与常规邮件或人工生成的欺诈邮件相比，机器学习工具可以高精度地识别生成式人工智能生成的网络钓鱼邮件。通过应用描述性分析，我们还描绘了生成式人工智能生成的电子邮件与手工制作的欺诈邮件之间的具体差异，并显示出生成式人工智能生成的电子邮件在风格上与人工生成的网络钓鱼邮件欺诈不同。因此，自动识别工具可以作为用户的警告。本文还描述了一个开放给公众使用的生成式人工智能生成的网络钓鱼邮件语料库，并可用于后续研究。虽然机器学习检测生成式人工智能生成的网络钓鱼邮件的能力令人鼓舞，但生成式人工智能生成的网络钓鱼邮件与常规网络钓鱼邮件不同，因此重要的是还要使用生成式人工智能生成的电子邮件来训练机器学习系统，以抵御未来由生成式人工智能驱动的网络钓鱼攻击。

如何检测基于生成对抗网络的钓鱼邮件攻击？

使用机器学习工具检测AI生成的钓鱼邮件，建立了一个AI生成的钓鱼邮件语料库，并且证明了机器学习工具可以高精度地检测AI生成的钓鱼邮件。

论文使用了机器学习工具检测AI生成的钓鱼邮件，建立了一个AI生成的钓鱼邮件语料库，并且证明了机器学习工具可以高精度地检测AI生成的钓鱼邮件。论文还分析了AI生成的钓鱼邮件与人工生成的钓鱼邮件的区别，并且强调了训练机器学习系统使用AI生成的钓鱼邮件的重要性。

最近的相关研究包括：'Detecting Phishing Websites Using Machine Learning Techniques'，'A Survey of Phishing Detection Techniques'，'A Novel Approach to Detect Phishing Websites Based on Visual Similarity'等。