新出现的网络钓鱼和恶意软件活动利用人们对人工智能工具的信任与好奇心，冒充 ChatGPT、Microsoft Copilot、DeepSeek 和 Claude。根据 Microsoft 威胁情报部门的研究，这些活动旨在将用户引导至凭据窃取页面、恶意下载内容，或引发一连串重定向；这些重定向通常始于一则看似与知名人工智能服务相关的广告或消息。
Microsoft 表示，其中一项冒充 ChatGPT 的网络钓鱼活动一天内发送了多达 10 万封电子邮件，试图说服用户更新 ChatGPT Plus 订阅的支付信息，从而将个人数据和信用卡数据置于攻击目标之下。该公司强调，这些活动并不意味着被冒充的人工智能服务遭到入侵，而是利用这些品牌声誉实施常见社会工程攻击的一种方式。
人工智能是旧手法的新外衣
已发现的攻击并不一定依赖特殊技术，而是利用紧迫感、好奇心和冒充熟悉机构等因素。邮件可能伪装成新模型发布公告、智能助手政策更新，或声称能够提升用户表现的插件。就此而言，人工智能主题取代了虚假账单或发货通知等传统诱饵，但攻击者的目标并未改变：降低用户警惕性并促使其采取行动。
Microsoft 团队发现了多项活动，其中包括一套与 ChatGPT 相关、用于收集卡片数据的网络钓鱼活动；一项冒充 Claude 并采用 adversary-in-the-middle 技术窃取凭据和访问令牌的活动；以及通过恶意广告推广虚假 Windows 插件并投递 Vidar 信息窃取程序的活动。此外，攻击者还通过 GitHub 分发 DeepSeek 的虚假安装程序。在一个案例中，Microsoft 追踪并命名为 Storm-3075 的初始访问代理利用与人工智能相关的恶意广告，向多个犯罪团伙分发有效载荷。
这对安全团队在实践中意味着什么？
核心问题并不局限于单一渠道。攻击活动可能始于一封电子邮件，随后转向恶意链接、可疑下载和异常登录行为，最终导致账户或设备遭到入侵。因此，孤立分析每个信号可能会使安全团队无法看到完整的攻击链。而关联电子邮件、协作工具、终端、身份和 SaaS 应用信号，则有助于确定同一诱饵是否引发了后续恶意活动。
Microsoft 指出，Microsoft Defender 中的反网络钓鱼策略可以检查冒充用户和域名的尝试、首次联系邮件、邮箱智能信号以及可疑发件人特征。Safe Links 还会在邮件传递过程中检查并测试链接，并在用户通过电子邮件、Microsoft Teams 和受支持的 Microsoft 365 应用点击链接时进行验证。当攻击活动采用多阶段重定向，或链接在投递时看似正常、之后才改变目的地时，点击时验证尤为重要。
对于包含虚假安装程序或恶意附件的邮件，在配置适当策略后，Safe Attachments 可以在交付附件前于虚拟环境中运行该附件。如果邮件到达后才发现威胁，传递后筛选功能有助于移除恶意内容并缩短用户暴露于该内容的时间。
防止攻击从电子邮件蔓延至账户入侵
当攻击活动突破邮箱后，防护取决于对身份、设备和数据之间关系的理解。根据 Microsoft 的说法，Defender 会将相关信号汇总为一个攻击故事，使分析人员能够把链接点击或有效载荷下载与高风险登录或终端活动关联起来。
该公司表示，集成在 Defender 中的 attack disruption 功能可以在攻击期间遏制遭入侵的资产，以限制横向移动，尤其是在商业电子邮件入侵或 adversary-in-the-middle 攻击等多阶段攻击中。Microsoft 称，该功能每月遏制超过 8.1 万个被入侵的用户账户，并每月阻断超过 4.5 万起 AiTM 攻击。
在该公司展示的一项案例研究中，Defender 在活动开始后四分钟内阻断了一起商业电子邮件入侵攻击。攻击者发送了一封具有说服力的文档共享邮件，诱使用户使用设备代码启动合法登录流程，而不是以传统方式窃取密码。在关联身份验证信号和邮件活动后，Defender 识别出可疑行为，并在攻击者建立持久性、创建邮箱规则或实施工资单欺诈之前阻止了攻击。
编辑解读
本文的实际价值不在于人工智能品牌作为新诱饵出现在名单中，而在于再次确认安全团队需要评估完整的攻击链。来源证实了冒充知名服务的活动存在，并提供了网络钓鱼、令牌窃取和恶意软件方面的案例，但并未证明每一项利用人工智能主题的活动都比以往攻击更加复杂。此外，文中提到的阻断数量和响应时间是 Microsoft 提供的 Defender 数据，结果可能因场景和防护设置而有所不同。因此，对各组织而言，实际问题在于其工具的集成程度，以及能否将分散的信号转化为快速响应，而不仅仅是增加一条禁止某个特定商业名称的规则。