網絡釣魚是網絡攻擊者們經常采用的一種社會工程學攻擊手段，通過采用欺詐性操縱的策略，誘騙企業員工點擊可疑鏈接、打開被感染的電子郵件，或暴露他們的賬戶信息。據思科公司研究報告顯示，86%的企業都遇到過網絡釣魚攻擊，而只要有一名內部員工淪為網絡釣魚攻擊的受害者，就可能會危及整個組織網絡系統的安全性。

網絡釣魚并非嚴格意義上的“黑客攻擊”，但受害者通常會有非常嚴重的損失。有很多流行的反網絡釣魚工具可以為企業提供保護，但為了最大限度地減小網絡釣魚的危害，企業應該優先考慮并部署實時化的檢測技術。本文總結了5種實時檢測技術，可以幫助阻止快速識別和阻止網絡釣魚事件的發生。

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用戶行為分析

“披著羊皮的狼”也難掩狼的本性！合法用戶的行為與惡意人員的行為有很大不同。用戶行為分析（UEBA）是一項用于實時檢測網絡釣魚攻擊的一種強大技術，可以通過持續監控用戶行為（比如瀏覽模式、鼠標移動和擊鍵輸入），為正常的用戶活動建立安全基線。任何偏離該基線的行為都會被標記為潛在的網絡釣魚企圖。比如說，當某個用戶突然收到一封帶有可疑鏈接的電子郵件時，一旦他實際點擊了該郵件，系統就會將其識別為異常行為，并觸發警報。通過實時的用戶行為分析，企業組織可以更熟練地識別企圖模仿合法用戶操作的網絡釣魚攻擊。

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URL分析與過濾

URL過濾是一種針對用戶的URL請求進行網頁訪問控制的技術，通過允許或禁止用戶訪問某些網頁資源，可以實現規范上網行為和降低安全風險的目的。URL過濾可以基于URL分類、特定URL分析等多種方式限制URL訪問。

在實時網絡釣魚攻擊檢測，企業可以利用URL和域名聲譽分析工具來識別可能惡意的鏈接和網站，并將URL與已知的網絡釣魚數據庫和黑名單進行比對，評估它們的聲譽和可信度，一旦發現可疑鏈接應立即標記出來，防止用戶訪問它們。此外，企業還可以利用機器學習模型來分析URL的結構，尋找網絡釣魚企圖的蛛絲馬跡，比如細小的拼寫錯誤或域名中的額外字符。通過實時核查URL，企業可以在危害發生之前阻止網絡釣魚攻擊。

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郵件內容分析

實時分析電子郵件內容是快速檢測網絡釣魚攻擊的一個關鍵部分。企業可以通過先進的掃描工具，實時掃描入站的電子郵件內容，比如郵件標題、附件和嵌入的鏈接等，以識別潛在的釣魚威脅。

一些高級的內容檢測工具還可以分析郵件內容以查找網絡釣魚指標，包括可疑關鍵字、拼錯域名、語法錯誤或對敏感信息的請求。通過實時檢查電子郵件內容，企業可以及時標記可疑信息，防止用戶淪為網絡釣魚企圖的受害者。此外，分析附件和嵌入的鏈接還可以識別惡意文件或重定向企圖，保護用戶免受潛在的惡意軟件感染。

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威脅情報共享

及時共享威脅情報可以幫助企業實時檢測網絡釣魚攻擊。通過積極參與威脅情報網絡，并充分利用來自其他安全平臺的信息，企業可以訪問大量的實時威脅數據，并發現正在發生的攻擊活動。

共享威脅情報還能夠增強企業檢測新興網絡釣魚攻擊模式的能力，并及時跟進網絡犯罪分子使用的最新技術。這種協作式情報共享可以幫助企業遠離不斷變化的網絡釣魚攻擊，從而進一步加強數字化發展的安全態勢。

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利用AI技術

利用AI技術來對付網絡釣魚攻擊將是實時釣魚攻擊檢測的關鍵部分，當以機器學習為代表的AI技術和傳統的攻擊檢測能力相結合時，對網絡釣魚攻擊的檢測效率將會大幅提升。機器學習算法可以分析大量數據，包括郵件內容、網站特征和用戶交互，從而識別與網絡釣魚攻擊相關的模式和趨勢。

通過用之前的網絡釣魚數據訓練這些AI算法，可以學會識別常見網絡釣魚攻擊的主要指標，并適應新興的攻擊技術。通過不斷學習，AI技術提高了檢測實時網絡釣魚攻擊的準確性，同時減少了誤報，確保更有效地防范不斷變化的網絡釣魚威脅。