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一种基于机器学习的自动化鱼叉式网络钓鱼思路
  

beloved小子 2601

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一种基于机器学习的自动化鱼叉式网络钓鱼思路
一、 鱼叉式网络钓鱼
区别于普通网络钓鱼,鱼叉式网络钓鱼是针对特定目标进行定制的网络钓鱼攻击。攻击者会花时间了解攻击目标,包括姓名、邮箱地址、社交媒体账号或者任何在网上参与过的内容等。攻击目标不是一般个人,而是特定的公司或者组织的成员,窃取的资料也并非个人的资料,而是其他高度敏感性资料
普通网络钓鱼vs鱼叉式网络钓鱼
采用机器学习的方法从社交媒体、新闻报道等资料中,利用重复的文本模式识别攻击目标感兴趣的主题并构造可能回应的句子,极大提高了社工的有效性,使得大规模自动化网络钓鱼活动成为可能。
二、 自动化鱼叉式钓鱼攻击
Twitter、Facebook等社交媒体平台包含大量个人隐私信息、开放平台API接口,而且内容多有字数限制(短文)、语言不规范、常用短地址服务等特点,决定了其容易被攻击者利用并学习构造虚假信息,让攻击目标不引起怀疑而自愿上钩。2016年8月4日,来自ZeroFOX公司的JohnSeymour & Philip Tully在美国黑帽大会上就提出了一种基于Twitter的端到端自动化鱼叉式网络钓鱼方法[3],下面就该钓鱼方法进行介绍。

头像被屏蔽
honor 发表于 2017-5-3 09:49
  
提示: 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽
7情6欲 发表于 2017-5-3 13:07
  
了解一下
新手718917 发表于 2017-5-3 13:56
  
学习了
哥丶珍藏版 发表于 2017-5-3 14:21
  
学习学习
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