人工智能钓鱼如何使学区处于风险之中

人工智能正在强化社会工程学攻击，而K-12学校仍然是珍贵的目标。每个学区平均拥有2,739个教育科技工具，教职员工和学生严重依赖笔记本电脑和课堂科技，这些都必须受到保护，免受最新威胁。如今，这些威胁包括从令人信服的"学区总监"电子邮件到深度伪造语音留言和学生账户被接管等各种形式。

PromptLock是一种新型计算机病毒的例子，它每次运行时都使用生成式工具来帮助编写自己的有害代码。这意味着它每次都可以略微改变，使安全系统更难以捕捉。

一旦它进入计算机，恶意软件会浏览文件。然后它可以窃取这些文件并锁定它们，使学校无法打开。

随着勒索软件变得更加复杂，攻击可能不仅针对大型学校，还会针对个别学生和教职员工，使他们面临更高的数据盗窃、财务损失和服务中断风险。学校必须了解自己的盲点在哪里，以及如何保护自己免受这些类型的网络攻击。

发现并修复内置过滤器中的盲点

内置工具常常会遗漏由人工智能驱动的诱饵，因为最新的生成式人工智能工具可以编写听起来像人类的精致信息。在最近对18,000名在职成年人的调查中，只有46%正确识别出钓鱼邮件是由人工智能编写的。对于传统安全系统来说，这同样困难。当没有拼写错误或尴尬的短语时，寻找"典型诈骗语言"的过滤器很难标记它们。

部分问题在于人工智能可以从公共网站或社交媒体中提取细节，并提及即将举行的学校活动和员工姓名，使其听起来真实可信。即使电子邮件不包含恶意软件，它也可以诱骗某人共享密码或敏感数据。这意味着IT管理员必须引入能够理解上下文的过滤器。

一旦安全团队意识到账户已被入侵，他们可以标记内容和账户作为对学校其他人的警告，并更新他们的安全系统。但由于人工智能可以为每个目标生成略微不同版本的相同钓鱼信息，告诉传统安全系统要寻找什么模式或"特征"变得很棘手。依赖规则和已知威胁列表而非实时推理的工具不再足够。

为了加强防御，学区应该每季度审核其原生过滤器。他们必须使用代表当今攻击标准的真实钓鱼模拟来测试防御，并调整规则以标记包含紧急性、付款请求或登录提示的信息。高级钓鱼检测工具和附加组件可以帮助安全团队标记那些"感觉不对"的信息，即使它们看起来很干净。

建立零信任防御计划

黑客正在接管员工和学生账户，并发送冒充学校成员的钓鱼邮件。微软报告称，从三所大学的仅11个被入侵账户，Storm-2657向25个机构的近6,000个电子邮件地址发送了钓鱼邮件。由于许多钓鱼邮件现在来自被入侵的合法账户，内置工具不能再假设来自它们的信息是安全的。

零信任政策，即学校不自动信任任何人，是必不可少的。每次登录、设备和应用程序连接都应该被验证。学校还必须监控登录模式、设备活动和云应用程序（如Google Drive或Microsoft 365）中的异常共享行为。通过为异常内部活动建立警报，例如教师账户在下班后突然发送数十条信息，IT管理团队可以加强防御。

没有单一工具可以捕捉所有内容，但它们一起可以显著降低风险。学校应该在所有账户上强制执行多因素认证(MFA)，监控云活动中的异常文件共享，并跟踪来自不熟悉设备的登录。这样，即使攻击者绕过初始防御，异常账户行为也会被迅速检测和控制。

由于有许多平台需要管理以保持学校数字财产安全，误报可能会减慢检测时间。来自500名网络安全受访者的最新发现表明，只有29%能够在24小时内调查超过90%的云安全警报。当最快记录的攻击从初始接触到入侵仅需51秒时，安全专家确实没有时间可以浪费。

学校可以考虑投资于使用人工智能的邮箱智能，帮助确定信息是否冒充用户。通过建立隔离可疑信息、重置凭证和通知受影响用户的自动化步骤，学校可以最小化检测和控制之间的时间。

将每个用户培训成安全合作伙伴

技术本身无法阻止每一次钓鱼尝试，特别是当人工智能使诈骗更具说服力和个性化时。即使是评级最高的反钓鱼工具在AV-Comparatives的2025年认证测试中也错过了高达15%的攻击。防火墙、过滤器和信息隔离是必不可少的，但它们不能总是捕捉看起来合法或来自受信任账户的信息。这就是为什么同样重要的是培训员工和学生如何识别可疑信息并自信地报告它们。

有效的培训现在看起来与旧的"不要点击"幻灯片完全不同。俄亥俄州和其他地方的学区正在进行每月模拟，发送假钓鱼信息，看谁能发现它们，谁需要指导。这种方法使报告正常化并保持警觉性。

培训还应反映每个角色的风险。处理财务的员工需要识别假发票或紧急转账请求。IT团队必须了解账户接管、MFA疲劳和人工智能生成的帮助台冒充的迹象。学生应该学习验证链接并发现那些好得令人难以置信的优惠。

简短、重复的课程效果最好。用快速微课程代替年度研讨会，教人们暂停、质疑和验证。通过报告率而不仅仅是出勤率来跟踪进度，并将捕获视为整个学区的胜利。进入2026年的实用行动计划必须包括：

1. 频繁审计和适应：每学期运行钓鱼模拟，并审查哪些账户或工具失败。
2. 自动化响应管理：使用基于人工智能的邮箱智能隔离可疑信息并重置受影响的凭证。
3. 教授批判性思维：从记忆规则转向现实钓鱼攻击场景，培养直觉和判断力。

随着教育现在超过医疗保健成为诈骗者的首要目标，学校在网络防御方面不能走捷径。前进的道路结合了更智能的技术、严格的验证和理解其在安全中角色的社区。当学区将人工智能驱动的检测与人类怀疑相结合时，他们缩短了第一次点击和第一次报告之间的差距——这个窗口决定了钓鱼尝试是否成为明天的头条新闻。

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