跟上AI浪潮,加速钓鱼分析!在钓鱼邮件溯源分析中,AI分析和规则分析结合可以形成很好的互补。下面是它们协同工作的核心逻辑:
1. 为什么要上AI?
降低使用门槛:帮助用户更好的理解EML Header的含义和其中隐藏的风险。不少用户反馈说他看不懂。
复杂模式识别:钓鱼攻击的文案、链接伪装、社会工程话术不断进化,传统规则难以覆盖所有变种。AI可以捕捉隐藏的语义特征和行为模式,而不依赖于情报和已经威胁检出规则。
示例:
AI识别出“您的账户存在异常,请点击 {伪装的微软链接} 立即验证”中的紧迫性话术,即使链接域名首次出现。
人眼不可见字符的识别,黑客先攻击了A,然后又用同一套模板攻击了B,其中夹杂了攻击A的标识。
发现邮件正文与发件人域名的语义矛盾。
自适应学习:AI模型可以通过持续训练,从新攻击样本中学习,适应攻击者的新型手法。
2. 为什么还保留工具原有能力
误报风险:AI可能导致将正常邮件误判为钓鱼(如企业内部的紧急通知),AI的幻觉比较严重,即使做了模型微调,很难在专注度和全面性之间取得好的平衡。我们在做了大量的实验后,暂时设定了一组参数,相对比较好用。
漏报风险:AI有时候会偷奸耍滑,比如对一个样本多次生成AI分析,你会发现他每次的结果都有点区别,甚至大相径庭。
黑盒问题:AI模型的决策过程难以解释,可能会影响安全团队的决策。
成本较高:每次AI分析都要花数秒到几十秒,根据EML内容的大小决定,时间成本较高。算力消耗、Token费用和内容长度强关联,经济成本较高。
- 总之,AI它不万能,但确实有帮助,理性看待,科学应用。
3.技术分析和社工分析的区别
目标和侧重点不一样
1. 技术分析主要是看header,目标是验证邮件是不是伪造的,找出发件源头,看看有没有技术上的造假(比如伪造发件人、伪造邮件路径)。侧重点在于解析邮件怎么传过来的(Received字段)、SPF/DKIM/DMARC验证状态怎么样、IP地址是哪里的、用的是什么邮件客户端等。看看邮件有没有被改过或者代理转发,还有是不是从合法的服务器来的。
2. 邮件正文社工分析的目标是找出社会工程的手段(心理学),看看攻击者是怎么骗受害者的(比如用什么话术、怎么操控心理、怎么伪装)。侧重点在于内容里有没有紧迫感(比如“赶紧登录不然账户就关了”)、有没有假装权威(比如模仿企业品牌)、链接或附件是不是在诱导你。语言风格、语法错误、文化适不适合这些小细节。
避免干扰和提高效率
1. 分开噪音和人为因素
邮件头里的技术信息(比如服务器IP、SPF状态)可能有攻击者故意放的干扰项,单独验证。比如技术特征全部合法可能是因为攻击者使用了一个失陷的合法邮箱,AI可能判断为没有风险。
邮件正文的内容可能真实的企业内部合法紧急通知通知,AI可能做出是钓鱼攻击的结论。
2. 并行分析提高效率
小伙伴彦祖可以很快通过header判断邮件是不是来自不合法的邮箱,同时小伙伴德华可以一起分析正文内容,分工合作,更快做出响应。
比如:如果header分析显示多处问题,那就可以马上知道这是高风险的,不用等正文分析结果。
我们建议用户在使用EML分析工具的一站式服务时(包括:Header提取、规则分析、AI技术分析、AI社工话术分析),可以从多维度进行钓鱼邮件的分析研判,有助于输出更全面准确的威胁判定报告。
实操中可以优先进行邮件头技术分析,快速明确低级钓鱼邮件,对于APT等高级钓鱼邮件深入解析正文社工手段,AI辅助分析Header,再结合真实业务场景、所属行业、时势背景,输出面向业务的钓鱼攻击溯源分析报告,更高效、精准地狙击钓鱼邮件。
以下是发版说明:
1、🎯新功能亮点
1. AI分析
- 功能描述:通过AI模型自动解析邮件,识别可疑字段(如伪造的`From`、异常的`Received`路径)和社工套路,给出钓鱼结论。
- 应用场景:
- 深度检测钓鱼邮件。
- 辅助安全团队深度溯源恶意邮件。
- 辅助撰写报告,开阔人工分析思路。
-支持字段:`DKIM`、`SPF`、`X-Headers`、`Message-ID` html等关键元数据。
2、⚙️技术优化
- 中文字符识别:发件人、邮件标题汉字解码
- 附件URL提取:支持提取常见Office 文件内嵌恶意URL。
3、📌 用户操作指南
1. 使用AI分析:
- 拖拽EML文件至工具界面 → 点击 “AI分析” 按钮。
4、📢 反馈与支持
如有问题或建议,请联系:
- 邮箱:support@deepphish.cn
- 微信:Wh0ami1999(加官方微信拉粉丝群)
- EML分析工具:deepphish.cn/eml
- 反钓鱼训练平台:deepphish.cn/apt
- 官网:www.deepphish.cn
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