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<p>深入探讨了<strong>钓鱼邮件的演变及其对传统网络安全措施构成的挑战</strong>。</p>
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<p>电子邮件的普及为钓鱼攻击提供了广阔空间，而<strong>社会工程学和“网络钓鱼即服务”以及GPT等技术的兴起</strong>，进一步降低了攻击成本和技术门槛，使得攻击者能够生成<strong>更具欺骗性和隐蔽性的高级威胁样本</strong>。这些样本能够轻易规避传统的基于规则和情报的防御手段。</p>
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<p>为应对此风险，提出并详细介绍了<strong>利用生成式人工智能大模型技术构建钓鱼邮件检测专用模型</strong>的必要性及其工作原理。这种模型通过海量数据预训练和专家经验微调，<strong>具备卓越的自然语言理解能力和高级威胁检测识别能力</strong>，能够像人类安全专家一样<strong>全面分析邮件内容、附件、链接等维度</strong>，以应对二维码钓鱼、加密压缩包/文档、HTML走私、白链接跳转、账户接管、问卷调查、网页克隆和网盘/中转站等<strong>多种高对抗钓鱼场景</strong>。</p>
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