近年来，针对Microsoft 365（原Office 365）生态系统的网络钓鱼攻击呈现高发态势，传统依赖邮件网关与服务器端策略的防护手段已难以应对通过短信、社交媒体、语音通话等非邮件渠道传播的恶意链接。研究表明，Check通过本地化运行的启发式规则匹配与域名指纹比对，在用户点击恶意链接后、输入凭证前实现精准拦截，有效弥补了现有纵深防御体系中的终端侧空白。研究表明，通过在浏览器终端侧部署轻量级、

本文基于韩国警方、外交部及媒体披露的典型案例，系统剖析该类攻击的技术架构：从SIM交换（SIM swapping）与主叫号码欺骗（Caller ID spoofing）实现通信层伪装，到利用生成式语音模型合成韩语官腔口音增强可信度，再到通过钓鱼网站窃取ARC（Alien Registration Card）号、银行凭证与一次性验证码（OTP），最终引导资金流向离岸账户或加密钱包完成洗钱。尤其值得注

更值得关注的是，部分AI工具在回答用户关于“某品牌登录网址”的查询时，竟直接返回由攻击者控制的钓鱼链接，且该链接常被置于首位推荐位置，严重削弱了用户对AI输出的信任基础。结果：在30次查询中，Perplexity有4次返回非官方域名（如wells-fargologins.google.com），GPT-4o有2次返回过期域名（原为品牌子站，现已废弃），Claude表现最佳，仅1次建议访问第三方帮助

近年来，大型语言模型（LLM）在网页内容理解方面展现出潜力，但其高昂的计算开销限制了在资源受限环境中的部署。研究结果表明，经过针对性微调的SLM可在保持较低推理延迟（<500ms/页）和内存占用（<2GB）的前提下，实现80%以上的准确率，并显著优于传统n-gram或DOM树匹配方法。2025年11月，一项由Help Net Security报道的研究首次系统评估了SLM在钓鱼检测任务中的能力，指

微软近期推进的AI代理安全架构——以Security Copilot为核心，通过多智能体协作实现从威胁检测到自动响应的闭环流程，代表了新一代“意图驱动”安全运营的发展方向。例如，当一封含可疑URL的邮件被接收时，系统可自动触发以下链路：提取URL → 查询内部与第三方威胁情报 → 在隔离沙箱中模拟用户点击行为 → 若确认恶意，则立即隔离发件人邮箱、撤销用户已颁发的OAuth令牌、推送安全通知至终端

一旦执行，BrowserVenom将在受害主机上部署一个持久化的代理后门，强制所有主流浏览器流量经由攻击者控制的远程代理服务器转发，从而实现对用户网络行为的全面监控与中间人攻击（Man-in-the-Middle, MitM）。本文基于对原始样本、网络基础设施及代码逻辑的逆向工程分析，系统阐述了该攻击链的完整技术路径，包括钓鱼网站构造、多阶段加载机制、Windows Defender规避策略、证书

攻击者通过Google Tasks通知及Application Integration服务，从合法发件地址mailto:noreply-application-integration@google.com发送高度仿真的任务提醒邮件，诱导用户点击内嵌链接访问托管于Google Cloud Storage的伪造登录页面，从而窃取企业账户凭证与多因素认证（MFA）令牌。因此，防御框架需具备平台无关性，核

体验消费则通过沉浸式数字演出、云直播等场景，推动数字消费从商品交易向体验消费延伸。虚拟偶像、数字人等新业态加速兴起，不断开拓新的数字消费场景。亿人，相关数字文娱内容供给持续丰富，通过衍生经济、跨界赋能与文化认同，撬动智能硬件、文化、旅游等多领域消费融合。数字商圈、智慧街区带货等新业态推动消费场景虚实融合，二次元主题门店、店播带货成为新增长点，《报告》显示，当前数字消费理念呈现理性与感性并存、实用与

研究表明，此类攻击利用了用户对AI输出的高信任度、模型对上下文指令的无差别采纳机制，以及当前邮件安全体系对“语义层”威胁的检测盲区。近期安全研究披露，攻击者正利用“提示注入”（Prompt Injection）技术，在看似正常的钓鱼邮件中嵌入隐藏指令，诱使AI助手在处理邮件时主动参与恶意行为的传播或执行。例如，当AI助手在摘要中写道：“发件人要求您立即点击链接更新账户安全设置”，用户更可能认为这是

微软2025年度数字安全报告指出，采用人工智能生成的钓鱼邮件“转化率”已达54%，是传统钓鱼手段（12%）的4.5倍。例如，一封由LLM生成的“Microsoft Teams会议更新”邮件，不仅包含正确的公司Logo占位符、符合时区的日程描述，还能引用收件人近期参与的项目名称（若攻击者掌握部分上下文），极大提升可信度。微软在其覆盖2024年7月至2025年6月的年度数字安全报告中披露，AI生成的钓