—— 駭客有了 AI，釣魚信不再「中二」，而是「中你」。

對象：資安團隊、紅隊工程師、CISO、一般使用者教育
關鍵詞：Generative AI｜社交工程｜釣魚攻擊｜深偽語音｜假資訊

💬 開場：當駭客遇上生成式 AI

過去我們收到的釣魚信，通常破綻百出：

• 英文錯字一堆
• 中文是「機翻火星文」
• 偽冒網頁粗糙到一看就假

但現在不一樣了。
駭客開始用生成式 AI，釣魚信看起來比你的老闆還專業。

🧠 AI 強化的社交工程手法

🛡️ 防禦思路：技術 + 人性

1. 郵件與內容檢測

   • 使用 AI 偵測 AI（LLM 偵測寫作風格、可疑語氣）
   • DKIM / SPF / DMARC 驗證郵件來源

2. 多因子驗證 (MFA)

   • 即使語音/郵件看起來再真實，最後一步需要 額外驗證
   • 金融交易必須多一層 out-of-band 驗證

3. 深偽檢測

   • 採用 Deepfake 檢測工具（視訊取樣、語音特徵比對）
   • 企業內部建立「緊急通報流程」防止假指令被執行

4. 安全意識教育

   • 模擬 AI 強化釣魚演練
   • 教導使用者：不要只靠「看起來像」來判斷真偽

🧰 工程實作建議

郵件偵測（Python 範例）

import re

def detect_phishing(email_text:str)->bool:
    suspicious_patterns = ["立即登入", "重設密碼", "輸入驗證碼"]
    return any(p in email_text for p in suspicious_patterns)

print(detect_phishing("請立即登入更新密碼"))  # True

Deepfake 偵測（簡化流程）

1. 對比聲音頻譜特徵 → 檢測異常頻率
2. 視訊影格分析 → 偵測不自然眨眼、口型不同步
3. 使用 AI 模型（如 Microsoft Video Authenticator）過濾

📊 KPI 指標

• Phishing Simulation Click Rate：釣魚演練點擊率
• MFA Adoption Rate：關鍵流程啟用 MFA 的比例
• Deepfake Detection Accuracy：深偽檢測正確率
• User Report Rate：使用者主動回報可疑郵件比例

🎭 工程師小劇場

PM：這封信看起來真的像是老闆寫的。
你：對啊，連錯字都修好了，所以才更假。

🎯 小結

AI 是社交工程的倍增器。
從釣魚信、語音詐騙到深偽影片，駭客只需要一個 prompt，就能生成逼真的攻擊內容。
唯一的解方是：AI 對抗 AI + 多因子驗證 + 使用者教育，讓「看起來很真」不代表「真的可信」。

🔮 明日預告：Day 28｜AI 與 OT/IoT 安全

探討 AI 在工控與物聯網環境中的新風險與防禦思路。