网络钓鱼是一种社会工程学攻击，通过欺诈性策略诱骗用户点击可疑链接、打开染毒电子邮件或泄露账户信息。据统计，86%的企业曾遭受过网络钓鱼攻击，而一旦内部员工成为受害者，就可能危及整个组织网络安全。
尽管网络钓鱼并非传统意义上的“黑客攻击”，但其后果往往严重。企业可以采用多种反网络钓鱼工具，但实时检测技术是预防网络钓鱼的关键。以下是五种实时检测技术的总结，有助于快速识别和阻止网络钓鱼攻击。
01. 用户行为分析
“披着羊皮的狼”难掩狼的本性！合法用户与恶意人员行为有显著差异。用户行为分析（UEBA）可监控用户行为，如浏览模式、鼠标移动和击键输入，为正常用户活动建立安全基线。任何偏离该基线的行为都会被标记为潜在的网络钓鱼企图。例如，当员工点击可疑邮件时，系统立即识别为异常行为，并触发警报。
02. URL分析与过滤
URL过滤技术控制用户访问的网页资源，基于URL分类、特定URL分析等方式限制URL访问。在实时网络钓鱼检测中，企业可利用URL和域名声誉分析工具，将URL与已知网络钓鱼数据库和黑名单进行比对，评估其声誉和可信度。一旦发现可疑链接，立即标记，防止用户访问。
03. 邮件内容分析
实时分析电子邮件内容是快速检测网络钓鱼攻击的关键。通过扫描邮件内容，如标题、附件和嵌入链接，可识别潜在钓鱼威胁。高级工具还可分析邮件内容以查找网络钓鱼指标，如可疑关键字、拼错域名、语法错误或对敏感信息的请求。实时检查可及时标记可疑信息，防止用户成为受害者。
04. 威胁情报共享
共享威胁情报有助于企业实时检测网络钓鱼攻击。通过参与威胁情报网络，企业可访问大量实时威胁数据，发现正在发生的攻击活动。此外，共享情报还可增强企业检测新兴网络钓鱼攻击模式的能力，并及时跟进网络犯罪分子使用的最新技术。
05. 利用AI技术
利用AI技术如机器学习是实时检测网络钓鱼攻击的关键。这些技术通过分析大量数据，包括邮件内容、网站特征和用户交互，识别与网络钓鱼攻击相关的模式和趋势。通过训练算法，AI可识别常见网络钓鱼攻击的主要指标，并适应新兴攻击技术。持续学习提高检测准确性，减少误报，更有效地防范网络钓鱼威胁。
通过这五种实时检测技术，企业可更有效地阻止网络钓鱼攻击，保护组织网络安全。
参考链接： https://www.loginradius.com/blog/identity/real-time-techniques-detect-phishing-attacks/
