信息钓鱼: 上下文感知钓鱼内容生成

上下文感知钓鱼内容生成（Context-Aware Phishing Content Generation）是融合人工智能与开源情报（OSINT）的定向钓鱼技术。攻击者通过爬取目标人员在社交媒体、企业网站等公开渠道的数字足迹，利用自然语言处理（NLP）模型生成高度个性化的钓鱼内容。该技术突破传统钓鱼模板的局限性，通过语义适配、风格模仿和上下文关联构建精准社会工程陷阱，显著提升钓鱼攻击的欺骗性与隐蔽性。

该技术的匿迹性体现在内容合法化与行为特征融合两个维度。首先，基于Transformer架构的生成模型（如GPT-4）分析目标对象的通信习惯、专业领域和社交关系，自动生成符合其认知语境的钓鱼内容，包括仿写工作邮件、伪造会议邀约等。其次，攻击链与目标日常工作流深度融合，例如将钓鱼链接嵌入企业协作平台的日程提醒，或伪装成内部系统升级通知。技术实现时采用分布式内容生成架构，通过多个匿名账号分阶段收集目标信息，避免触发社交平台的异常行为检测。最终生成的钓鱼内容在文本特征、交互逻辑和传播渠道三个层面与合法业务流高度一致，使得传统基于关键词匹配或URL分析的防御手段难以奏效。