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威胁行为者在3天内生成100万封个性化诈骗邮件

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事件:微软追踪发现,未归属的黑客利用AI在三天内生成并发送超百万封针对企业财务部门的个性化钓鱼邮件,伪装成ServiceNow账单。 要点:邮件伪造了高管与ServiceNow总裁的对话线程,植入真实CEO姓名以增强可信度,目标多为美国IT及消费品行业。 影响:证明AI正将传统网络钓鱼产业化,使其更快速、廉价且具欺骗性。专家呼吁企业强化基础邮件安全配置,而非仅依赖前沿工具。

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威胁行为体在3天内生成100万封个性化欺诈邮件

恶意电子邮件活动背后的网络犯罪分子不再需要在可信度与数量之间做出妥协,反之亦然,这要归功于人工智能(AI)。

Nate Nelson,特约撰稿人

2026年9月12日

4 分钟阅读
来源:GETTY IMAGES提供/SESAME

人工智能(AI)正使威胁行为体能够发送海量欺诈电子邮件,其个性化程度是过去的群发邮件者无法企及的。

上个月,微软研究人员追踪到一次钓鱼活动,其中一名未归因的威胁行为体在短短三天内发送了超过一百万封电子邮件。尽管需要处理的内容量巨大,但该威胁行为体成功针对了相关的应付账款部门,并借助AI的有力协助,用目标员工高管的真实姓名对每封邮件进行了轻度个性化。此外,还有一些其他细节让这封邮件比典型的自动清算所(ACH)欺诈骗局更具说服力。

个性化大规模钓鱼

这些电子邮件的基本前提是:受害者的公司欠企业服务云服务公司ServiceNow不到50,000美元的年度订阅费。附带的发票非常详细——包含可信的行项目和未凑整的美元金额——并展示了与被冒充公司相符的视觉元素和品牌标识。

相关报道:Papercut AI群集攻击预示网络杀伤链的变化

在一个巧妙的小转折中,攻击者将每封钓鱼邮件和发票包裹在一个伪造的电子邮件“线程”中。他们创建了一段简短的来回对话,营造出在受害者收到邮件之前就已经发生的假象,对话发生在受害者公司的一名高管与ServiceNow的总裁之间。该高管要求其在ServiceNow的同事直接将发票转发给其财务部门的受害者。

大规模ACH欺诈活动骗局中来自高管团队成员的伪造邮件样本。来源:微软

为了增加这些交流的可信度,攻击者确定了受害组织的首席执行官(CEO)、首席财务官(CFO)和总裁,并将他们填入钓鱼邮件的签名档中。这本来是一个可以轻松交给聊天机器人完成的任务。

“收集关于受害者组织的信息现在可能只需几分钟,”Barracuda Networks CTO办公室AI与自动化总监Merium Khalid表示。“AI可以快速处理互联网上关于组织的公开信息——如公司网站、高管信息、员工角色、新闻稿和其他公开来源——并利用这些上下文来构建更具说服力的冒充电子邮件。”

她补充道,攻击者可以为活动的不同部分构建多个由AI驱动的流程,包括信息收集、生成个性化内容以及创建可用于各种目标组织的模板。事实上,微软发现了一些蛛丝马迹,表明此次大规模电子邮件活动背后的威胁行为体使用了AI来协助将其电子邮件模板个性化以针对特定受害者。

相关报道:攻击者使用多跳Google重定向进行钓鱼活动

最终结果是相对令人信服的大规模钓鱼,这在几年前是难以想象的。过去,网络钓鱼者只能发送通用的批量电子邮件,或者针对特定目标发送个性化邮件。

在此案例中,攻击者在8月3日至8月5日的大约48小时内,为每位收件人生成了超过一百万封个性化邮件。这些邮件被大规模发送至各个行业的组织——IT、消费品和房地产公司是最常见的目标——其中87.7%位于美国。

AI目前最大的威胁

尽管这个夏天充斥着令人眼花缭乱、充满未来感的头条新闻——关于失控的AI智能体浪潮肆意攻击无辜企业——但专家强调,迄今为止AI已被证实的最大威胁在于其增强传统网络攻击的能力。

Doppel的副总裁兼全球威胁情报主管Joshua Bartolomie对Dark Reading表示:“像对抗性智能体和提示注入等新的AI原生威胁将带来新的风险,但网络钓鱼、冒充和欺诈已经证明了其成功的途径。AI使这些攻击更快、更便宜、更个性化,并且更容易规模化。例如,跨越多个平台的近乎同时发生的冒充活动在过去两年中增长了大约七倍。近期更大的风险不一定是新型攻击,而是有效攻击的工业化。”

相关报道:OpenAI智能体在Hugging Face遭袭前接管了Wiki网站

由于AI主要是增强现有类型的攻击而非创造新攻击,长期确立的网络防御最佳实践仍然适用。微软在其博客文章中向企业提出的建议——正确配置电子邮件身份验证和伪造保护、实施电子邮件安全过滤器以及扩展检测和响应(XDR)——几乎没有涉及当今营销活动中常见的尖端AI驱动网络防御技术。

Khalid建议组织在投资基础网络安全卫生和前沿工具之间取得平衡。“这次攻击就是一个很好的例子,”她说,因为标准的电子邮件过滤器可以识别传入消息中的恶意特征,而AI驱动的电子邮件保护则以机器速度分析这些信号。

“AI并不是基本安全实践的替代品,”她说,“最终,最好的防御是分层式的:良好的网络卫生习惯和流程、受过教育的员工,以及能够以攻击者日益加快的速度进行检测和响应的AI驱动安全技术。”

关于作者

Nate Nelson

特约撰稿人

Nate Nelson是一名记者兼屡获殊荣的脚本作家。除了为Dark Reading撰稿外,他还为Darknet Diaries写作,这是所有媒体中最受欢迎的网络安全节目。

他职业生涯始于自由职业者,为科技和金融界的高管代笔撰写《福布斯》和CNBC的评论文章。随后,他转入Threatpost从事新闻工作,报道网络安全新闻和趋势。在此期间,他共同创作了网络安全播客《Malicious Life》,该播客曾登上Apple Podcasts和Spotify技术类播客排行榜前20名。

他拥有纽约大学和巴德学院的学位。作为一名土生土长的纽约人,他享有优越感,但足够礼貌地将其保留在心里。

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来源:Dark Reading
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