企业当今面临的一项常见网络威胁是网络钓鱼攻击。网络钓鱼攻击是网络犯罪分子试图诱骗员工泄露密码、财务信息或其他机密数据等敏感信息。在人工智能越来越普及的时代，这种攻击的起点和成本也会越来越低。对此，昆明亭长朗然科技有限公司网络安全研究专员董志军表示：生成式人工智能降低了创作的门槛、提升了创作的效率，包括用于网络诈骗的“剧本”和内容创作。如下，我们先通过一个传统的案例来了解网络钓鱼。

假如您是一家专门为企业提供 IT 服务的中型公司的首席信息官 (CIO)。有一天，您收到一封发件人发来的电子邮件，发件人自称是某流行软件供应商的代表。该电子邮件指出，贵公司的软件许可证已过期，您需要立即续订，以避免对您的业务运营造成任何干扰。该电子邮件还包含一个网站链接，您可以在其中输入付款详细信息以完成续订过程。

然而，该电子邮件的某些内容似乎很可疑。您注意到发件人的电子邮件地址与供应商的域名不匹配，并且电子邮件中使用的语言似乎非正式且紧急。您决定在采取任何行动之前进一步调查。

您首先搜索供应商的官方网站并直接联系他们的客服以验证电子邮件的真实性。经过一番调查后，您发现该电子邮件确实是网络钓鱼诈骗，旨在诱骗您泄露敏感的财务信息甚至执行在线付款操作。

您快速提醒了团队员工注意这一骗局，并确保他们不会成为受害者。当然您还及时向首席安全官(CSO)或首席信息安全官(CISO)通报了该事件，以便采取措施加强公司的网络安全，以防止将来发生类似事件。

由人工智能驱动的网络钓鱼攻击日益成为企业和个人的担忧。由人工智能驱动的网络钓鱼攻击使用机器学习算法来创建高度复杂且有针对性的电子邮件、消息或帖子，甚至可以欺骗最谨慎的用户。这些攻击可能会导致敏感信息泄露、财务损失和声誉受损。

以下是与人工智能驱动的网络钓鱼攻击相关的一些风险：

1. 提高有效性：人工智能驱动的网络钓鱼攻击旨在非常令人信服，使用个性化信息和语言模式使消息看起来合法。这增加了用户成为攻击受害者的可能性。
2. 速度和规模：人工智能可以快速生成和发送大量网络钓鱼消息，使得手动检测和响应所有这些消息变得困难。
3. 规避策略：人工智能驱动的网络钓鱼攻击可以逃避垃圾邮件过滤器和防火墙等传统安全措施，而这些措施无法应对这些攻击的复杂性。
4. 有针对性的攻击：人工智能驱动的网络钓鱼攻击可以使用从社交媒体和公共记录等各种来源收集的数据来定制其方法并针对组织内的特定个人或群体。
5. 品牌模仿：人工智能可以创建模仿合法品牌或公司的语气、风格和徽标的消息，使用户更难识别攻击。
6. 语音网络钓鱼：人工智能驱动的语音网络钓鱼攻击（也称为“语音钓鱼”或“电信诈骗”）利用语音合成技术冒充熟悉的声音或创建紧急场景来诱骗受害者泄露敏感信息。
7. 恶意软件和勒索软件：人工智能驱动的网络钓鱼攻击还可能涉及恶意软件或勒索软件，它们可以加密文件、窃取凭据或让黑客未经授权访问系统和网络。
8. 社会工程学：人工智能可以分析人类行为和心理模式，以制作利用认知偏见（如恐惧、好奇心或权威）的信息，以操纵用户采取所需的行动。
9. 内部威胁：人工智能驱动的网络钓鱼攻击可以针对组织内的内部人员，他们可能有权访问敏感信息或系统。
10. 横向移动：一旦攻击者获得对系统或网络的初始访问权限，他们就可以使用人工智能驱动的工具在网络中横向移动，在此过程中识别和利用漏洞。
11. 数据泄露：人工智能驱动的攻击可用于窃取大量敏感数据，包括知识产权、财务信息或个人数据。
12. 声誉受损：成功的人工智能网络钓鱼攻击可能会损害组织的声誉，导致客户信任和收入损失。
13. 合规性问题：根据攻击的性质，组织可能会面临合规性问题，尤其是在涉及敏感数据的情况下。这可能会导致额外的罚款和处罚。

以下是防御由人工智能驱动的网络钓鱼攻击的一些提示：

1. 注意风险：教育您自己和您的员工了解人工智能驱动的网络钓鱼攻击的危险以及网络犯罪分子使用的策略。
2. 使用强密码和多因素身份验证：实施强密码策略并启用多因素身份验证有助于防止攻击者访问您的系统和数据。
3. 使软件保持最新状态：确保所有软件（包括操作系统、浏览器和生产力工具）都定期更新最新的安全补丁。
4. 使用高级威胁防护解决方案：考虑投资高级威胁防护解决方案，例如沙盒、行为分析和基于机器学习的检测工具，以识别和阻止复杂的威胁。
5. 监控您品牌的在线形象： 定期搜索您的品牌名称和与您的业务相关的关键字，以检测潜在的网络钓鱼网站或冒充帐户。
6. 使用反网络钓鱼工具：利用反网络钓鱼工具和插件，这些工具和插件可以自动标记可疑邮件或完全阻止它们。
7. 验证发件人信息：始终检查发件人的电子邮件地址，并警惕通用地址或与公司域不匹配的地址。
8. 注意紧急或威胁性语言：小心那些产生紧迫感或使用威胁性语言促使您采取行动的信息。
9. 将鼠标悬停在链接上以查看 URL：在单击任何链接之前，将鼠标悬停在其上以显示 URL 并检查它是否有任何危险信号。
10. 培训员工：为员工提供定期培训课程，教育他们如何发现和报告传统和人工智能驱动的网络钓鱼企图。
11. 与托管安全服务提供商合作：考虑与信誉良好的托管安全服务提供商合作，该服务提供商在检测和响应由人工智能驱动的网络钓鱼攻击方面提供专业知识。
12. 鼓励举报：培养一种文化，让员工能够放心地举报可疑的网络钓鱼企图，并确保他们得到及时的反馈和指导。
13. 随时了解情况：随时了解网络犯罪分子使用的最新趋势和策略，并确保您的员工也了解风险和最佳实践。
14. 实施分层多重防御方法：结合使用防火墙、入侵检测系统和反网络钓鱼工具等安全措施来检测和阻止复杂的威胁。
15. 定期进行安全审计：定期进行安全审计，以识别组织系统和流程中的漏洞和弱点，并及时解决它们。

通过遵循这些提示，您可以帮助保护您的组织免受日益增长的由人工智能网络钓鱼攻击威胁。请记住，在网络安全方法中保持警惕和积极主动，并始终为意外做好准备。

为帮助各类型的组织机构培训员工有效识别和应对网络钓鱼，特别是在人工智能时代，保持警惕，昆明亭长朗然科技有限公司创作了相关的培训课程内容和在线学习服务，包括动画视频和互动课件。如果您有兴趣预览内容或者体验平台功能，欢迎不要客气地联系我们。

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大型语言模型，如 BERT 和 RoBERTa 等基于转换器的模型，已越来越多地用于各种自然语言处理任务，包括文本分类、情感分析和语言翻译。然而，这些模型对公共话语和社会操纵的潜在影响也引发了一些担忧。以下是大型语言模型在舆论操纵方面的一些风险：

1. 有偏差的训练数据： 大型语言模型通常在大型文本数据集上进行训练，这些数据集可能包含偏见，反映了创建数据者的偏见和成见。这些偏见可能会在模型的预测中延续，从而强化有害的刻板印象和歧视。
2. 虚假信息和宣传： 大型语言模型可用于生成高质量、有说服力和虚假的新闻文章、宣传和虚假信息。这可以用来操纵舆论，制造混乱，破坏人们对机构和媒体的信任。
3. 情绪操纵： 大型语言模型可用于生成旨在操纵人们情绪和情感的文本。这可用于创建虚假评论、宣传和其他形式的操纵性内容，从而影响人们的观点和决策。
4. 天马行空： 大型语言模型可用于创建虚假的草根运动，也被称为 “天体运动”。这可以用来制造一种自发的民众运动的假象，而实际上，这是一种人为的影响公众舆论的努力。
5. 语言劫持： 大型语言模型可用于劫持特定群体或运动的语言和叙事，并利用它来推动不同的议程。这可能被用来破坏边缘化群体的合法性，宣扬有害的意识形态。
6. 深度伪造新闻： 大型语言模型可用于创建与真实新闻几乎无异的深度伪造新闻文章、视频和录音。这可以用来传播错误信息和宣传，破坏人们对媒体和机构的信任。
7. 回音室： 大型语言模型可用于创建个性化的回音室，在这种回音室中，人们只能接触到证实其现有信念的信息。这会强化有害的意识形态，使人们更加两极分化，更不愿意接受不同的观点。
8. 缺乏透明度： 大型语言模型可用于创建复杂、不透明、难以理解和解释的系统。由于缺乏透明度，很难识别和降低与这些模型相关的风险。
9. 意外后果： 大型语言模型可能会产生意想不到的后果，例如生成有害、攻击性或歧视性的文本。即使模型是在本意是中立或积极的数据上训练出来的，这种情况也可能发生。
10. 恶意行为者的滥用： 大型语言模型可能被怀有恶意的行为者用来操纵舆论、传播错误信息、破坏对机构和媒体的信任。这会对民主、公共卫生和国家安全造成严重后果。

为降低这些风险，必须制定和实施相关战略，以检测和降低与大型语言模型相关的潜在危害。这包括提高这些模型的透明度和可解释性，为其使用制定道德准则，以及投资研究以更好地了解其对公共话语和社会操纵的影响。对此，昆明亭长朗然科技有限公司网络安全研究专员董志军简单总结说，我们需要从技术、法规和教育三方面进行防范。技术上，可以研发检测虚假信息和深度伪造的技术；法规上，需要制定相应的法律法规，约束和惩罚滥用行为；教育上，提高公众的信息素养，使其具备辨别真伪信息的能力。

纵观全球，人工智能大语言模型是不错的工具，对于人们轻易快速地获取信息非常有帮助，模型本身没有错，但是模型很容易被科技公司、国家政府、新闻媒体、大型社团以及网络平台等等掌握更多资源者所滥用，最常见的仍然是最传统的引导舆论，谋取私利。公众在使用大数据模型时，如果想依靠行业自律或法规约束来免于被操控，那无疑是与虎谋皮，搞错了对象。正确的做法是从教育角度提升公众的信息素养，可以采取以下几种策略：

1. 信息检索教育：教给公众如何有效、准确地搜索和筛选信息，理解搜索引擎的工作原理，避免只依赖于搜索结果的前几项。
2. 批判性思维培养：培养公众批判性思维能力，让他们学会从多个角度分析问题，质疑信息的来源、可信度和潜在的偏见。
3. 媒体素养教育：教育公众如何识别人工智能生成的内容和真实新闻，了解新闻的制作过程，识别假新闻和误导性信息。
4. 信息安全和隐私保护：教育公众如何保护个人信息，不轻易泄露给不可信的来源，理解数据安全和隐私权的重要性。
5. 数字公民教育：让公众理解自己在网络社区中的角色和责任，学会尊重他人的观点，避免参与或传播恶意信息。
6. 继续教育和终身学习：随着技术的不断发展，信息素养的教育不能仅限于基础教育阶段，应通过各种途径（如在线课程、工作坊、公共讲座等）提供持续的学习机会。
7. 实践体验：通过模拟情境或案例分析，让公众亲身体验如何识别和处理虚假信息，提升实战能力。

通过这些方法，公众可以更好地理解和应对信息海洋中的挑战，提高信息鉴别能力，减少舆论操纵的影响。昆明亭长朗然科技有限公司创作了大量的网络信息安全素养教育课程，包括动画视频和电子课件，我们也提供用户继续教育和终身学习的在线电子学习服务，欢迎有兴趣的客户及合作伙伴联系我们，预览作品、体验服务以及洽谈采购。

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