在一个联系日益紧密的世界中，商业保护和安全通信对于防止商务电子邮件泄露(Business Email Compromise, BEC)等威胁至关重要。本文将引导您了解BEC的机制，如何保护您的业务，以及创新地使用人工智能(AI)来增强您的电子邮件和文档的安全性。
理解商务电子邮件的妥协(BEC)
BEC的定义和运算
商务电子邮件攻击(BEC)是一种专门针对企业的网络钓鱼攻击。网络罪犯伪装成受信任的员工、合作伙伴或供应商，以获取敏感信息或进行欺诈的资金转移。这些攻击往往利用利益相关者之间建立的信任，并可能造成巨大的经济损失。
BEC的真实例子
2022年，一个黑客组织利用BEC攻击组织了一次重大欺诈活动，引起了不小的轰动。这个名为Crimson Kingsnake的组织瞄准了美国、欧洲、中东和澳大利亚各个领域的公司。
异常安全公司的研究人员报告称，他们已经发现了92个与Crimson Kingsnake相关的域名，这些域名模仿了美国、英国和澳大利亚的19家律师事务所和债务讨债机构的域名，其中包括德勤(Deloitte)和沙利文克伦威尔(Sullivan & Cromwell)等大型国际公司。他们伪装成律师，向目标公司发送服务发票。
揭开隐形威胁:理解BEC攻击
BEC攻击是一种无形的威胁，每年给企业造成数十亿美元的损失。幸运的是，人工智能(AI)技术等创新工具可以用来预防和打击这些恶意攻击。在这篇文章中，我们将探讨人工智能在对抗BEC攻击中帮助保护您的业务并确保一个更安全的未来的不同方法。
ChatGPT和AI:网络空间的新守护者?
ChatGPT是OpenAI开发的一种语言模型，能够根据输入生成逼真的文本，它以帮助黑客在没有拼写错误的情况下伪造欺诈文本而闻名，但人工智能中使用的技术可以用于检测欺诈电子邮件，并加强公司的安全。机器学习和深度学习等人工智能技术可以用于分析电子邮件通信中的异常行为、识别钓鱼企图和在造成损害之前阻止BEC攻击。
机器学习和深度学习在对抗BEC攻击中发挥着重要作用，有助于制定全面的防御策略。机器学习算法能够分析大量的数据，如电子邮件通信，以识别BEC攻击的模式和指标。通过对历史数据进行模式训练，机器学习可以检测出可能是欺诈邮件的异常、可疑邮件内容或异常行为。通过在历史数据上训练模型，机器学习可以检测出异常、可疑的电子邮件内容或异常行为，这些可能是欺诈电子邮件的信号。这些算法还可以用于开发健壮的电子邮件过滤系统，自动拦截或标记潜在的恶意电子邮件。利用已知的BEC攻击模式，这些系统可以调整它们的过滤器来检测新的变种。
此外，机器学习可以帮助检测组织内被入侵的账户。通过分析登录行为、IP地址和其他相关数据，机器学习算法可以识别未经授权的访问尝试，使管理员能够立即采取行动。机器学习与威胁情报feed的集成确保了已知BEC活动、恶意域名和被入侵IP地址的最新信息。这些实时数据使机器学习模型在检测新出现的威胁时保持最新和准确。
AI如何检测BEC攻击?
人工智能可以通过分析通信模式、电子邮件中使用的语言和其他表明可疑活动的信号来检测BEC攻击。例如，可以训练人工智能模型来识别电子邮件的语气或风格何时与特定发送者通常使用的不同。此外，人工智能可以识别异常请求，如紧急资金转移或更改银行信息，这些可能表明BEC欺诈企图。
训练你自己的AI:防御特定的BEC攻击
实现基于人工智能的电子邮件安全解决方案是对抗BEC攻击的有效途径。例如，Cloudflare Area 1 Email Security使用人工智能来检测传统安全解决方案可能错过的BEC攻击。类似地，Proofpoint利用人工智能技术来对抗钓鱼威胁，提高电子邮件安全性并保护组织免受BEC攻击。通过将人工智能集成到他们的电子邮件安全基础设施中，组织可以提高他们识别和拦截可疑电子邮件的能力，降低成为BEC诈骗受害者的风险。
训练AI模型来检测BEC攻击是建立内部AI系统的关键步骤。这涉及到为AI模型提供不同的BEC攻击示例数据集，使其能够学习此类攻击的模式和特征。为了保证人工智能模型能够有效地检测演化的BEC攻击技术，需要不断地对模型进行更新和优化。此外，组织需要保持警惕，并及时了解网络罪犯使用的最新骗局和基于人工智能的技术。通过将先进的人工智能技术与持续的培训和意识相结合，组织可以加强对BEC攻击的防御，并保护其财务资源和敏感信息。
不要放弃社会工程!
是的，人工智能风暴正在接管，我们可以看到它在我们日常生活中的多个应用程序中使用，但这些解决方案还没有普遍化。为了保护他们的数据和通信，公司可以依靠社会工程和增强电子邮件通信安全性的 S/MIME (Secure/Multipurpose Internet Mail Extensions)协议。
将社会工程技术与机器学习相结合，可以为对抗BEC攻击做出有价值的贡献。安全意识培训在让员工了解BEC攻击常用策略方面起着至关重要的作用。通过让员工意识到身份盗窃、伪装和应急策略等社会工程技术，他们可以变得更加警惕，更不可能成为这类攻击的受害者。
社会工程技术可用于模拟网络钓鱼攻击，使组织能够识别漏洞，并提供有针对性的培训，以提高员工的应变能力。通过发送模拟的钓鱼电子邮件和监控员工的反应，组织可以了解到需要加强的领域。事件响应培训是社会工程的另一个重要方面。员工经过培训，能够识别并迅速报告潜在的BEC攻击。明确的报告渠道和事件响应协议确保快速行动和缓解。
但是，错误发生得太快了，尤其是当你的团队忙于工作时。片刻的不注意可能是灾难性的。标准化协议S/MIME，它使用由认可的认证机构(CA)颁发的数字证书。这些证书将公钥与个人或组织的身份相关联，从而实现涉众之间的安全通信。
S/MIME协议可以在识别BEC攻击的几个层面上发挥重要作用:
- 身份验证: 由于数字证书的支持，S/MIME验证电子邮件发送者的身份。这种身份验证使得攻击者更难以成功伪装成合法的高管或业务合作伙伴。
- 完整性: 包含在S/MIME消息中的数字签名保证了电子邮件的内容在传输过程中没有被更改。因此，员工可以对他们收到的消息中包含的信息的有效性有信心。
- 机密性: S/MIME使用的加密确保只有合法的收件人可以读取电子邮件的内容，防止攻击者访问敏感信息。
结论
BEC攻击一如既往地普遍，当人们无法检测到欺诈通信而成为黑客的猎物时，技术可能会挽救局面。人工智能的兴起始于2022年ChatGPT的推出，它改变了我们与数据和创造的关系。然而，任何创新都可能对任何怀有恶意的人有用。
然而，使用人工智能生成没有任何拼写错误的欺诈文本的黑客现在面临着人工智能技术本身的回应，使用机器学习和深度学习来发现和打击这些新的欺诈。尽管如此，最好的进攻仍然是防守。
不幸的是，这些技术还没有在市场上广泛应用，但这并不意味着你的公司不能防止BEC攻击，有了S/MIME这个强大而有效的工具，你可以加强电子邮件的安全性。通过实施此解决方案，并让您的员工意识到良好的安全实践，您可以显著降低与电子邮件诈骗相关的风险，并维护您的组织的声誉。
