资讯中心 今日: 0|主题: 45|排名: 1 

摘要　2026 年 10 月，微软在 Teams 中启用基于人工智能的钓鱼内容检测，判定依据从链接与附件的静态信誉扩展到对话本身的语义与关系特征。这一变化针对的是一类长期被邮件网关结构性漏检的攻击。攻击者不使用恶意链接、不携带附件，仅凭冒充可信角色与多轮话术，即可诱使受害者在聊天中主动交出凭据、验证码与付款信息。本 ...

摘要：2026 年 10 月，比利时公共广播机构报道了一项面向易受欺诈人群的免费电邮服务，其思路不是让用户逐条辨认可疑邮件，而是由服务方在投递环节承担筛选，把陌生发件人的消息隔离在收件人视野之外。这一做法把钓鱼防护的重心从内容检测前移到关系准入，在架构上大幅压缩了需要判断的对象数量。本文以该报道披露的服务形 ...

摘要： 微软于 2026 年 10 月发布 Message Center 通告 MC1519866，宣布在 Microsoft Teams 中引入基于会话上下文的钓鱼检测能力，把识别对象由恶意链接与附件扩展至对话中的欺骗意图。该能力的部署节奏、作用域与响应方式，折射出协作平台安全治理的一次转折：钓鱼的判据正在从可枚举的载体转向难以穷尽的语义。本文以该通 ...

摘要　高校校园邮箱与公开招聘平台正在被同时用作虚假岗位信息的投放通道。本文以索诺马州立大学 2026 年发布的钓鱼与虚假招聘校园通告为经验起点，结合该校 2022 年就业诈骗通报、2026 年勒索短信警情以及学习管理系统遭入侵后的钓鱼警示，并参照美国联邦调查局网络犯罪举报中心自 2017 年以来关于虚假招聘的系列公告，重 ...

摘要：2026 年 10 月，微软通过消息中心通告宣布在 Teams 中引入基于会话语境的人工智能钓鱼检测，覆盖由外部联系人发起的首次会话，并在质量验证期以静默方式运行。这一能力的意义不在于新增一类过滤规则，而在于把检测依据从可枚举的对象指标转向会话行为的整体推断：当攻击者不再投递恶意链接或附件，仅凭账号呈现与请求 ...