网络钓鱼是网络攻击者们经常采用的一种社会工程学攻击手段，通过采用欺诈性操纵的策略，诱骗企业员工点击可疑链接、打开被感染的电子邮件，或暴露他们的账户信息。据思科公司研究报告显示，86%的企业都遇到过网络钓鱼攻击，而只要有一名内部员工沦为网络钓鱼攻击的受害者，就可能会危及整个组织网络系统的安全性。
网络钓鱼并非严格意义上的“黑客攻击”，但受害者通常会有非常严重的损失。有很多流行的反网络钓鱼工具可以为企业提供保护，但为了最大限度地减小网络钓鱼的危害，企业应该优先考虑并部署实时化的检测技术。本文总结了5种实时检测技术，可以帮助阻止快速识别和阻止网络钓鱼事件的发生。
“披着羊皮的狼”也难掩狼的本性！合法用户的行为与恶意人员的行为有很大不同。用户行为分析（UEBA）是一项用于实时检测网络钓鱼攻击的一种强大技术，可以通过持续监控用户行为（比如浏览模式、鼠标移动和击键输入），为正常的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。比如说，当某个用户突然收到一封带有可疑链接的电子邮件时，一旦他实际点击了该邮件，系统就会将其识别为异常行为，并触发警报。通过实时的用户行为分析，企业组织可以更熟练地识别企图模仿合法用户操作的网络钓鱼攻击。
URL过滤是一种针对用户的URL请求进行网页访问控制的技术，通过允许或禁止用户访问某些网页资源，可以实现规范上网行为和降低安全风险的目的。URL过滤可以基于URL分类、特定URL分析等多种方式限制URL访问。
在实时网络钓鱼攻击检测，企业可以利用URL和域名声誉分析工具来识别可能恶意的链接和网站，并将URL与已知的网络钓鱼数据库和黑名单进行比对，评估它们的声誉和可信度，一旦发现可疑链接应立即标记出来，防止用户访问它们。此外，企业还可以利用机器学习模型来分析URL的结构，寻找网络钓鱼企图的蛛丝马迹，比如细小的拼写错误或域名中的额外字符。通过实时核查URL，企业可以在危害发生之前阻止网络钓鱼攻击。
实时分析电子邮件内容是快速检测网络钓鱼攻击的一个关键部分。企业可以通过先进的扫描工具，实时扫描入站的电子邮件内容，比如邮件标题、附件和嵌入的链接等，以识别潜在的钓鱼威胁。
一些高级的内容检测工具还可以分析邮件内容以查找网络钓鱼指标，包括可疑关键字、拼错域名、语法错误或对敏感信息的请求。通过实时检查电子邮件内容，企业可以及时标记可疑信息，防止用户沦为网络钓鱼企图的受害者。此外，分析附件和嵌入的链接还可以识别恶意文件或重定向企图，保护用户免受潜在的恶意软件感染。
及时共享威胁情报可以帮助企业实时检测网络钓鱼攻击。通过积极参与威胁情报网络，并充分利用来自其他安全平台的信息，企业可以访问大量的实时威胁数据，并发现正在发生的攻击活动。
共享威胁情报还能够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。这种协作式情报共享可以帮助企业远离不断变化的网络钓鱼攻击，从而进一步加强数字化发展的安全态势。
利用AI技术来对付网络钓鱼攻击将是实时钓鱼攻击检测的关键部分，当以机器学习为代表的AI技术和传统的攻击检测能力相结合时，对网络钓鱼攻击的检测效率将会大幅提升。机器学习算法可以分析大量数据，包括邮件内容、网站特征和用户交互，从而识别与网络钓鱼攻击相关的模式和趋势。
通过用之前的网络钓鱼数据训练这些AI算法，可以学会识别常见网络钓鱼攻击的主要指标，并适应新兴的攻击技术。通过不断学习，AI技术提高了检测实时网络钓鱼攻击的准确性，同时减少了误报，确保更有效地防范不断变化的网络钓鱼威胁。
参考链接：
https://www.loginradius.com/blog/identity/real-time-techniques-detect-phishing-attacks/