AI 網路釣魚如何使學區面臨風險

AI 正在強化社交工程攻擊，而 K-12 教育仍然是珍貴的目標。每個學區平均擁有 2,739 種教育科技工具，教職員和學生高度依賴必須受到保護的筆記型電腦和教室科技，以防範最新威脅。如今，這些威脅包括從令人信服的「學區總監」電子郵件到深度偽造語音訊息和學生帳戶被接管等各種形式。

PromptLock 是一種新型電腦病毒的例子，它每次運行時都使用生成式工具來幫助編寫自己的有害代碼。這意味著它每次都會略有變化，使安全系統更難以捕捉。

一旦它進入電腦，惡意軟體會搜索文件。然後它可以竊取這些文件並鎖定它們，使學校無法打開。

隨著勒索軟體變得更加複雜，攻擊可能不僅針對大型學校，還會針對個別學生和教職員，使他們面臨更高的數據盜竊、財務損失和服務中斷風險。學校必須了解自己的盲點在哪裡，以及如何保護自己免受這些類型的網絡攻擊。

發現並修復內建過濾器中的盲點

內建工具常常會遺漏 AI 驅動的誘餌，因為最新的生成式 AI 工具可以撰寫聽起來像人類的精緻訊息。在最近對 18,000 名在職成人的調查中，只有 46% 正確識別出釣魚電子郵件是由 AI 撰寫的。對於傳統安全系統來說，同樣困難。當沒有拼寫錯誤或尷尬的短語時，尋找「典型詐騙語言」的過濾器很難標記它們。

部分問題在於 AI 可以從公共網站或社交媒體提取詳細信息，並提及即將舉行的學校活動和教職員名稱，使其聽起來真實可信。即使電子郵件不包含惡意軟體，它也可能欺騙某人分享密碼或敏感數據。這意味著 IT 管理員必須引入能夠理解上下文的過濾器。

一旦安全團隊意識到帳戶已被入侵，他們可以將內容和帳戶標記為警告，提醒學校其他人員並更新他們的安全系統。但由於 AI 可以為每個目標生成略有不同的相同釣魚訊息版本，告訴傳統安全系統要尋找什麼模式或「特徵」變得棘手。依賴規則和已知威脅列表而非即時推理的工具不再足夠。

為了加強防禦，學區應每季審核其原生過濾器。他們必須使用代表當今攻擊標準的真實釣魚模擬來測試防禦，並調整規則以標記包含緊急性、付款請求或登錄提示的訊息。先進的釣魚檢測工具和附加組件可以幫助安全團隊標記那些「感覺不對」的訊息，即使它們看起來很乾淨。

建立零信任防禦計劃

駭客正在接管教職員和學生帳戶，並發送冒充學校成員的釣魚電子郵件。Microsoft 報告稱，從三所大學的 僅 11 個被入侵帳戶，Storm-2657 向 25 個機構的近 6,000 個電子郵件地址發送了釣魚郵件。由於許多釣魚電子郵件現在來自被入侵的合法帳戶，內建工具不能再假設來自這些帳戶的訊息是安全的。

零信任政策，即學校不自動信任任何人，是必不可少的。每次登錄、設備和應用程式連接都應該被驗證。學校還必須監控登錄模式、設備活動和雲端應用程式（如 Google Drive 或 Microsoft 365）中的異常共享行為。通過為異常內部活動建立警報，例如教師帳戶在下班後突然發送數十條訊息，IT 管理團隊可以加強防禦。

沒有單一工具可以捕捉所有威脅，但它們一起可以大幅降低風險。學校應在所有帳戶上強制執行多因素認證 (MFA)，監控雲端活動中的異常文件共享，並追蹤來自不熟悉設備的登錄。這樣，即使攻擊者繞過初始防禦，異常帳戶行為也會被迅速檢測和控制。

由於有許多平台需要管理以保護學校數位財產安全，誤報可能會減慢檢測時間。來自 500 名網絡安全受訪者的最新調查發現，只有 29% 能夠在 24 小時內調查超過 90% 的雲端安全警報。當最快記錄的攻擊從初始接觸到入侵僅需 51 秒時，安全專家確實沒有時間可以浪費。

學校可以考慮投資使用 AI 的郵箱智能系統，幫助確定訊息是否冒充用戶。通過建立自動步驟來隔離可疑訊息、重置憑證和通知受影響的用戶，學校可以最小化檢測和控制之間的時間。

將每位用戶培訓為安全合作夥伴

技術本身無法阻止每一次釣魚嘗試，尤其是當 AI 使詐騙變得更具說服力和個性化時。即使是評價最高的反釣魚工具在 AV-Comparatives 2025 年認證測試中也 錯過了高達 15% 的攻擊。防火牆、過濾器和訊息隔離是必不可少的，但它們並不總能捕捉看起來合法或來自受信任帳戶的訊息。這就是為什麼同樣重要的是培訓教職員和學生如何識別可疑訊息並有信心報告它們。

有效的培訓現在看起來與舊式的「不要點擊」幻燈片完全不同。Ohio 和其他地方的學區正在進行每月模擬，發送假釣魚訊息，看誰能發現它們，誰需要指導。這種方法使報告正常化並保持警覺性。

培訓還應反映每個角色的風險。處理財務的教職員需要識別假發票或緊急轉賬請求。IT 團隊必須了解帳戶接管、MFA 疲勞和 AI 生成的服務台冒充的跡象。學生應學習驗證連結並發現那些好得令人難以置信的優惠。

簡短、重複的課程效果最佳。用快速微課程取代年度研討會，教導人們暫停、質疑和驗證。通過報告率而非僅僅出勤率來追蹤進度，並將成功捕捉視為整個學區的勝利。進入 2026 年的實用行動計劃必須包括：

1. 頻繁審核和適應：每學期進行釣魚模擬，並檢查哪些帳戶或工具失敗。
2. 自動化響應管理：使用基於 AI 的郵箱智能系統隔離可疑訊息並重置受影響的憑證。
3. 教導批判性思維：從記憶規則轉向真實釣魚攻擊場景，培養直覺和判斷力。

隨著教育現在超過醫療保健成為詐騙者的首要目標，學校不能在網絡防禦上走捷徑。前進的道路結合了更智能的技術、嚴格的驗證和了解其在安全中角色的社區。當學區將 AI 驅動的檢測與人類懷疑結合時，他們縮短了第一次點擊和第一次報告之間的差距——這個窗口決定了釣魚嘗試是否成為明天的頭條新聞。

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