除了 Gmail 使用的基本工具之外，还存在哪些类型的技术？一种迭代是针对性的反网络钓鱼软件，例如 Check Point 的企业平台，它使用智能过滤器来识别网络钓鱼计划中使用的常见语言模式。此类过滤器还可以学习检测细微的变化或指标，例如缺少 SQL 证书或缺少安全授权平台标记的链接。许多其他公司意识到这个问题的严重性，也在筹集资金来推进人工智能驱动的反网络钓鱼技术。
除了使用自然语言处理来识别可能的攻击（网络钓鱼攻击通常包含合法邮件中不会发现的错误）之外，这些系统还使用其他最容易被计算机系统评估的语言系统。这些系统包括机器学习和自然语言处理的混合形式，用于执行文体分 厄瓜多尔电话号码数据 析或语言风格分析，以及可以执行内容摘要和名称实体识别的深度学习系统。这些系统相当先进，它们可以深入查看电子邮件并标记肉眼看不见的可疑内容。
日常学习
大数据检测网络钓鱼攻击的最有效方法可能也是最简单的方法：它了解用户每天做什么。这通常也是人类收件人检测此类电子邮件的方法。我们收到一封电子邮件，它与我们习惯收到的电子邮件相比略有不同——尽管人类通常会注意到不同的线索。
在计算机系统中，机器学习协议使用过去交互的数据，这些程序可能会标记电子邮件，因为电子邮件地址不太正确（缺少一个字母或使用不同的域名），或者因为邮件来自可疑的发件人。系统会学习用户的交互模式并发现偏差。它可以对试图通过模仿登录屏幕或其他界面来窃取信息的网址执行相同的操作。
展望未来
上述所有工具都依赖过去的模式来识别新威胁，但这种方法有明显的局限性。当网络钓鱼攻击发生更剧烈的飞跃时会发生什么？
这种情况时有发生，这就是为什么这些攻击能够如此成功地躲过人类和计算机的攻击。但是，使用预测分析来推断未来潜在攻击迭代的机器学习可以捕捉到这些威胁。尽管系统仍然使用过去的信息来得出可疑消息是网络钓鱼攻击的可能性的结论，但它的推断程度比其他情况下更高。预测分析在保护现代系统方面发挥着关键作用，并且在未来只会变得更加精确。这就是大数据的力量——过去的威胁可以为当前的分析提供信息并识别未来的入侵。
分析、检测、预测——大数据三重奏
大数据工具是当今大多数先进计算机系统运行的核心。它们帮助公司确定未来客户的需求，预测库存的供应和需求，并做出各种其他面向未来的决策。然而，当用于防止网络钓鱼攻击时，机器学习平台主要用于确保业务安全足够长的时间，以便从所有其他决策中受益。网络钓鱼攻击通过窃取敏感信息威胁到企业的基础。阻止它们事关专业生存，每家企业都需要做好准备。