成人小说亚洲一区二区三区,亚洲国产精品一区二区三区,国产精品成人精品久久久,久久综合一区二区三区,精品无码av一区二区,国产一级a毛一级a看免费视频,欧洲uv免费在线区一二区,亚洲国产欧美中日韩成人综合视频,国产熟女一区二区三区五月婷小说,亚洲一区波多野结衣在线

首頁(yè) 500強(qiáng) 活動(dòng) 榜單 商業(yè) 科技 領(lǐng)導(dǎo)力 專(zhuān)題 品牌中心
雜志訂閱

網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)攻擊鋪天蓋地,AI能否成為最后防線?

Jonathan Vanian
2021-05-27

Tessian以及其它公司都在盡力改進(jìn)他們的人工智能,以識(shí)別出由更先進(jìn)的人工智能支撐的網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)攻擊。

文本設(shè)置
小號(hào)
默認(rèn)
大號(hào)
Plus(0條)

許多網(wǎng)絡(luò)安全公司表示,人工智能可以更好地打擊網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú),即一種常見(jiàn)的黑客攻擊手段。

Tessian就是一家這樣的公司,其在5月25日表示,它在C輪融資中籌集了6500萬(wàn)美元,目前公司的估值已經(jīng)達(dá)到5億美元。這輪融資由March Capital領(lǐng)投,參投方包括Accel、Balderton Capital、Latitude Venture Partners、紅杉資本(Sequoia Capital)和Schroder Adveq。自八年前成立以來(lái),Tessian共籌集了總計(jì)1.37億美元的資金。

在網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)攻擊過(guò)程中,犯罪分子會(huì)誘騙不知情的員工點(diǎn)擊看似來(lái)源合法的電子郵件里的惡意鏈接。一些最常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)手段則是黑客以銀行或同事的名義發(fā)送欺騙性垃圾郵件。

這類(lèi)黑客攻擊手段在新冠疫情期間尤為普遍,騙子向人們大量發(fā)送聲稱(chēng)來(lái)自于美國(guó)疾病控制與預(yù)防中心(Centers for Disease Control and Prevention)以及其它應(yīng)對(duì)全國(guó)性疫情的相關(guān)組織的欺騙性信息。

IronScales和Vade Secure等數(shù)家網(wǎng)絡(luò)安全初創(chuàng)公司正在借助機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)識(shí)別釣魚(yú)郵件。風(fēng)險(xiǎn)投資者認(rèn)為,這些初創(chuàng)企業(yè)有望成為大型企業(yè)。

Tessian的聯(lián)合創(chuàng)始人及首席執(zhí)行官蒂姆?薩德勒表示,為了建立相關(guān)模型,他們會(huì)先收集分析公司的電子郵件數(shù)據(jù),比如員工用于聯(lián)系客戶的常用郵箱地址。然后,他們會(huì)使用這些數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,該模型能夠在員工點(diǎn)開(kāi)新的電子郵件前事先掃描它們并標(biāo)記出可疑郵件。

機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)還會(huì)闡述懷疑原因,例如電子郵件中附有一條陌生網(wǎng)絡(luò)鏈接或員工姓名拼寫(xiě)錯(cuò)誤。Tessian的聯(lián)合創(chuàng)始人及首席技術(shù)官埃德?畢曉普解釋說(shuō),如果員工們通常叫經(jīng)理Cliff,但某封電子郵件稱(chēng)其為Clifton, 那么Tessian的技術(shù)可能就會(huì)識(shí)別出這種異常。

薩德勒承認(rèn),“機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)仍然存在許多缺陷”,有時(shí)候該公司的人工智能會(huì)將合法郵件錯(cuò)誤標(biāo)記為欺詐郵件。但他表示,Tessian一直在努力避免該軟件錯(cuò)誤標(biāo)記真實(shí)郵件的次數(shù)過(guò)多。

薩德勒說(shuō),總部位于倫敦的Tessian計(jì)劃將一部分最新融資用于招聘,爭(zhēng)取將員工人數(shù)從170人增加到220人,再到今年年底的250人。該公司還計(jì)劃改進(jìn)其技術(shù),擴(kuò)大識(shí)別范圍到其它通信服務(wù)領(lǐng)域(比如短信或辦公聊天軟件)的網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)攻擊。

試圖打擊網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)的公司所面臨的一大挑戰(zhàn)是,隨著自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展,釣魚(yú)郵件越來(lái)越像真實(shí)郵件了。自然語(yǔ)言處理是人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域,是指機(jī)器理解并解釋人類(lèi)寫(xiě)作、說(shuō)話方式的能力。畢曉普表示,隨著優(yōu)秀的語(yǔ)言模型的進(jìn)步,例如由人工智能公司OpenAI訓(xùn)練與開(kāi)發(fā)的GPT-3模型(Generative Pretrained Transformer-3,第三代生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器——譯注),犯罪分子打造針對(duì)特定收件人的個(gè)性化釣魚(yú)郵件時(shí)的難度會(huì)變得更低。比如,這樣的電子郵件可能會(huì)包含人工智能生成的信息,其寫(xiě)作風(fēng)格類(lèi)似于員工老板,導(dǎo)致辨別真假的難度更高。

因此,Tessian以及其它公司都在盡力改進(jìn)他們的人工智能,以識(shí)別出由更先進(jìn)的人工智能支撐的網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)攻擊,這種攻擊有朝一日可能會(huì)“像垃圾郵件一樣普遍”,畢曉普說(shuō)。(財(cái)富中文網(wǎng))

譯者:Claire

許多網(wǎng)絡(luò)安全公司表示,人工智能可以更好地打擊網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú),即一種常見(jiàn)的黑客攻擊手段。

Tessian就是一家這樣的公司,其在5月25日表示,它在C輪融資中籌集了6500萬(wàn)美元,目前公司的估值已經(jīng)達(dá)到5億美元。這輪融資由March Capital領(lǐng)投,參投方包括Accel、Balderton Capital、Latitude Venture Partners、紅杉資本(Sequoia Capital)和Schroder Adveq。自八年前成立以來(lái),Tessian共籌集了總計(jì)1.37億美元的資金。

在網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)攻擊過(guò)程中,犯罪分子會(huì)誘騙不知情的員工點(diǎn)擊看似來(lái)源合法的電子郵件里的惡意鏈接。一些最常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)手段則是黑客以銀行或同事的名義發(fā)送欺騙性垃圾郵件。

這類(lèi)黑客攻擊手段在新冠疫情期間尤為普遍,騙子向人們大量發(fā)送聲稱(chēng)來(lái)自于美國(guó)疾病控制與預(yù)防中心(Centers for Disease Control and Prevention)以及其它應(yīng)對(duì)全國(guó)性疫情的相關(guān)組織的欺騙性信息。

IronScales和Vade Secure等數(shù)家網(wǎng)絡(luò)安全初創(chuàng)公司正在借助機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)識(shí)別釣魚(yú)郵件。風(fēng)險(xiǎn)投資者認(rèn)為,這些初創(chuàng)企業(yè)有望成為大型企業(yè)。

Tessian的聯(lián)合創(chuàng)始人及首席執(zhí)行官蒂姆?薩德勒表示,為了建立相關(guān)模型,他們會(huì)先收集分析公司的電子郵件數(shù)據(jù),比如員工用于聯(lián)系客戶的常用郵箱地址。然后,他們會(huì)使用這些數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,該模型能夠在員工點(diǎn)開(kāi)新的電子郵件前事先掃描它們并標(biāo)記出可疑郵件。

機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)還會(huì)闡述懷疑原因,例如電子郵件中附有一條陌生網(wǎng)絡(luò)鏈接或員工姓名拼寫(xiě)錯(cuò)誤。Tessian的聯(lián)合創(chuàng)始人及首席技術(shù)官埃德?畢曉普解釋說(shuō),如果員工們通常叫經(jīng)理Cliff,但某封電子郵件稱(chēng)其為Clifton, 那么Tessian的技術(shù)可能就會(huì)識(shí)別出這種異常。

薩德勒承認(rèn),“機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)仍然存在許多缺陷”,有時(shí)候該公司的人工智能會(huì)將合法郵件錯(cuò)誤標(biāo)記為欺詐郵件。但他表示,Tessian一直在努力避免該軟件錯(cuò)誤標(biāo)記真實(shí)郵件的次數(shù)過(guò)多。

薩德勒說(shuō),總部位于倫敦的Tessian計(jì)劃將一部分最新融資用于招聘,爭(zhēng)取將員工人數(shù)從170人增加到220人,再到今年年底的250人。該公司還計(jì)劃改進(jìn)其技術(shù),擴(kuò)大識(shí)別范圍到其它通信服務(wù)領(lǐng)域(比如短信或辦公聊天軟件)的網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)攻擊。

試圖打擊網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)的公司所面臨的一大挑戰(zhàn)是,隨著自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展,釣魚(yú)郵件越來(lái)越像真實(shí)郵件了。自然語(yǔ)言處理是人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域,是指機(jī)器理解并解釋人類(lèi)寫(xiě)作、說(shuō)話方式的能力。畢曉普表示,隨著優(yōu)秀的語(yǔ)言模型的進(jìn)步,例如由人工智能公司OpenAI訓(xùn)練與開(kāi)發(fā)的GPT-3模型(Generative Pretrained Transformer-3,第三代生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器——譯注),犯罪分子打造針對(duì)特定收件人的個(gè)性化釣魚(yú)郵件時(shí)的難度會(huì)變得更低。比如,這樣的電子郵件可能會(huì)包含人工智能生成的信息,其寫(xiě)作風(fēng)格類(lèi)似于員工老板,導(dǎo)致辨別真假的難度更高。

因此,Tessian以及其它公司都在盡力改進(jìn)他們的人工智能,以識(shí)別出由更先進(jìn)的人工智能支撐的網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)攻擊,這種攻擊有朝一日可能會(huì)“像垃圾郵件一樣普遍”,畢曉普說(shuō)。(財(cái)富中文網(wǎng))

譯者:Claire

Many cybersecurity companies say artificial intelligence could better combat a popular hacking tactic known as phishing.

One such firm, Tessian, said on May 25 that it has raised another $65 million in funding that values it at $500 million. March Capital was the lead investor, while other participants included Accel, Balderton Capital, Latitude Venture Partners, Sequoia Capital, and Schroder Adveq. Since its founding 8 years ago, Tessian has raised a total of $137 million.

In a phishing attack, criminals dupe unwitting workers into clicking on malicious links in emails that appear to come from legitimate sources. Some of the most common phishing attacks involve hackers sending bogus emails resembling messages from banks or colleagues.

Phishing attacks have become particularly prevalent during the COVID-19 pandemic, with scammers sending people phony messages claiming to be from the Centers for Disease Control and Prevention and other organizations involved with national coronavirus response.

Several cyber security startups like IronScales and Vade Secure are using machine learning to spot phishing emails. Venture capitalists are betting that these startups will eventually become big businesses.

Tessian co-founder and CEO Tim Sadler said that his startup analyzes a company’s corporate emails to discover patterns, such as common email addresses that people correspond with, which could indicate that they are messages to customers, for instance. The company then uses this data to train a machine-learning model, which can scan emails and flag those that are suspicious before employees click on them.

The machine learning system also displays the reasons why it suspects an email is fraudulent, such as it featuring a strange web link or misspellings of employee names. If a manager is known to workers as Cliff, but the email refers to the boss as Clifton, Tessian’s technology may spot the discrepancy, explained Tessian co-founder and chief technology officer Ed Bishop.

Sadler acknowledged that “a machine learning system is never going to be perfect,” and sometimes the startup’s A.I. can incorrectly flag legitimate emails as bogus. But, he said Tessian has been working on preventing the software from over flagging genuine emails.

Tessian, based in London, plans to go on a hiring spree with its latest financing, boosting its headcount from 170 employees to 220 to 250 by the end of the year, Sadler said. The startup also plans to improve its technology so that it can be used to spot phishing attacks on other kinds of communications services, like text messaging or work-chat services.

One challenge facing companies trying to combat phishing is the rise of more realistic attacks aided by advances in natural language processing, a subset of A.I. that involves computers creating and understanding text. Bishop said that advances in powerful language models like OpenAI’s GPT-3 system could lead to criminals more easily creating phishing emails that appear to be personalized to particular recipients. For instance, such an email could contain an A.I.-generated message in which the writing style is similar to a worker’s boss, making it harder to spot a fraud.

As a result, Tessian, and other companies, are on a quest to improve their A.I. to detect more advanced A.I.-powered phishing attacks, which could one day be as “prevalent as spam,” Bishop said.

財(cái)富中文網(wǎng)所刊載內(nèi)容之知識(shí)產(chǎn)權(quán)為財(cái)富媒體知識(shí)產(chǎn)權(quán)有限公司及/或相關(guān)權(quán)利人專(zhuān)屬所有或持有。未經(jīng)許可,禁止進(jìn)行轉(zhuǎn)載、摘編、復(fù)制及建立鏡像等任何使用。
0條Plus
精彩評(píng)論
評(píng)論

撰寫(xiě)或查看更多評(píng)論

請(qǐng)打開(kāi)財(cái)富Plus APP

前往打開(kāi)
熱讀文章
国产成人精品一区二三区在线观看| 亚洲天天做日日做天天谢日日欢| 国产丝袜无码一区二区视频| 欧美XXXX色视频在线观看免费| 欧美日韩国产中文字幕理论| 亚洲午夜国产精品无码老牛影视| 精品亚洲AV无码 一区二区三区| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 日韩人妻潮喷无码视频| 国产精品亚洲αv天堂无码| 国产古装又黄A片在线观看| 久久精品国产精品亚洲毛片| 老司机精品一区在线视频| 国产又粗又黄又猛又爽| 国产蜜桃一区二区三区在线观看 | 午夜精品无人区乱码1区2区| 2024精品国产福利在线观看| 看一级毛片一区二区三区免费| 日韩精品中文字幕一区三区| 亚洲精品成a人在线观看| 在线不卡日本v二区三区18| 国产午夜精品一区二区| 白丝美女被操黄色视频国产免费| 国模无码视频一区二区三区| 亚洲免费观看视频| 国产乱人伦偷精品视频免下载| 精品免费久久久久久成人影院| 国产一区二区三区AV在线无码观看| 天堂8中文在线最新版官网| 亚洲AV理论在线电影网| 久久亚洲中文字幕无码| 久久精品国产99国产精| 国产后进白嫩翘臀在线动漫| 精品亚洲国产成AV人片传媒| 么公又大又硬又粗又爽的视频| jizz中文字幕在线观看| 97色综久久综合桃花网| 小12萝自慰喷水亚洲网站| 亚洲精品国产精华液怎么样亚洲 | 激情国产Av做激情国产爱| 91精品国产福利在线观看麻豆|