保护自己免受人工智能和网络钓鱼攻击的三大技巧

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1. 定期员工培训：对员工进行简短、定期的培训课程，让他们了解当前的网络钓鱼策略，并教他们如何安全地处理可疑电子邮件。

2. 先进的安全技术：投资能够自动检测和阻止可疑活动的安全系统和电子邮件过滤器。

3. 多因素身份验证：实施双因素身份验证等强身份验证方法，以进一步确保对敏感数据和系统的访问安全。
紧随这两大攻击之后的是高级勒索软件攻击（25%）、内部攻击（25%）和商业电子邮件泄露（23%）。这些发现还表明，公司不仅需要认真对待外部威胁，还需要认真对待内部风险，例如：员工或合作伙伴的无意或恶意行为。

我们询问了同一组人，2023 年 IT 安全支出与 2022 年相 电话号码数据库 比如何。52% 的受访者表示支出有所增加，43% 的受访者表示支出大致保持不变，只有 2% 的公司表示支出有所减少。 3%的受访者表示，他们不确定支出情况如何。这一结果可以被解读为人们对网络安全日益担忧的明显信号。为了应对这一情况，采取了以下措施：

正式的网络安全风险评估（40%）和数据分类（39%）：这两种措施应用最为广泛。它们反映了公司系统地评估其安全风险并根据其敏感性对数据进行分类的努力。
零信任网络安全（31%）和网络分段（27%）：这些技术方法表明，许多公司正在使用先进的策略来保护其网络并控制对敏感区域的访问。
特权访问管理（PAM，28%）：另一个重要方面是特权访问的管理，它解决了对内部威胁风险的认识。
网络蜜罐/蜜标（26%）：这种方法用于吸引和分散攻击者，以便及早发现攻击。