矛式网络钓鱼检测中的生成式人工智能和加速计算

人工智能

2023-04-26 02:43:39

鱼叉式网络钓鱼检测的革命：生成式人工智能和加速计算

网络安全领域正面临着鱼叉式网络钓鱼攻击激增的挑战，这些攻击高度针对性，难以检测。传统的检测方法存在局限性，而生成式人工智能（Generative AI）和加速计算技术正成为改变游戏规则的因素。

鱼叉式网络钓鱼：隐秘的网络威胁

鱼叉式网络钓鱼是一种网络攻击，攻击者伪装成合法发件人，发送包含恶意链接或附件的欺诈性电子邮件。由于其针对性强和伪装精良，鱼叉式网络钓鱼攻击极难识别，经常导致数据泄露、勒索软件攻击和其他网络安全事件。

传统检测方法的局限性

传统的鱼叉式网络钓鱼检测方法主要依赖于内容过滤和 URL 黑名单。然而，这些技术无法跟上不断变化的网络钓鱼策略，并且往往容易被绕过。

生成式人工智能：检测鱼叉式网络钓鱼的突破

生成式人工智能技术通过生成与鱼叉式网络钓鱼电子邮件相似的欺骗性电子邮件，并将它们与合法电子邮件进行比较，可以检测出微妙的差异。通过识别发件人信息、URL 地址和电子邮件正文中的异常，生成式人工智能可以有效地标记鱼叉式网络钓鱼电子邮件。

加速计算：提高检测速度和准确性

加速计算技术可以通过快速处理大量电子邮件来提高生成式人工智能模型的效率。它使企业能够以高速度和准确性实时检测鱼叉式网络钓鱼电子邮件，最大限度地降低风险。

代码示例：使用 GPT-3 检测鱼叉式网络钓鱼电子邮件

import openai

# 使用 GPT-3 检测是否为鱼叉式网络钓鱼电子邮件
def detect_phishing(email_text):
    # 将电子邮件文本发送到 GPT-3 进行分类
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=f"判断以下电子邮件是否为鱼叉式网络钓鱼：\n{email_text}",
        max_tokens=256,
    )

    # 获取分类结果
    classification = response["choices"][0]["text"].strip()

    # 返回分类结果
    return classification == "是的"