https://blog.qife122.com/tags/%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95/ Recent content in 遗传算法 on 办公AI智能小助手 Hugo zh-cn qife Wed, 17 Sep 2025 19:57:03 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E5%88%A9%E7%94%A8%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%8E%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%A8%A1%E6%8B%9F%E8%87%AA%E8%BF%9B%E5%8C%96%E9%92%93%E9%B1%BC%E6%94%BB%E5%87%BB%E8%83%BD%E5%90%A6%E7%BB%88%E7%BB%93%E7%8C%AB%E9%BC%A0%E6%B8%B8%E6%88%8F/ Wed, 17 Sep 2025 19:57:03 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E5%88%A9%E7%94%A8%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%8E%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%A8%A1%E6%8B%9F%E8%87%AA%E8%BF%9B%E5%8C%96%E9%92%93%E9%B1%BC%E6%94%BB%E5%87%BB%E8%83%BD%E5%90%A6%E7%BB%88%E7%BB%93%E7%8C%AB%E9%BC%A0%E6%B8%B8%E6%88%8F/ <h1 id="摘要">摘要</h1> <p>预测新兴攻击方法对于主动网络安全至关重要。大语言模型（LLMs）的最新进展使得钓鱼消息的自动生成成为可能，并加速了对潜在攻击技术的研究。然而，由于依赖现有训练数据，预测未来威胁仍然具有挑战性。为了解决这一局限性，我们提出了一种新颖的框架，将基于LLM的钓鱼攻击模拟与遗传算法在心理背景下相结合，使钓鱼策略通过与模拟受害者的对抗交互动态进化。通过使用Llama 3.1进行模拟，我们证明：（1）自进化钓鱼策略采用越来越复杂的心理操纵技术，超越了简单的LLM生成攻击；（2）受害者先验知识的变化显著影响攻击策略的进化；（3）进化攻击与自适应防御之间的对抗交互创造了一种猫鼠动态，揭示了网络安全中固有的不对称性——攻击者不断改进其方法，而防御者难以全面应对所有进化威胁。我们的方法为分析钓鱼策略和防御的进化提供了一种可扩展、经济高效的方法，为未来社会工程威胁提供了见解，并强调了主动网络安全措施的必要性。</p> https://blog.qife122.com/p/%E8%93%9D%E8%9E%BA%E6%97%8B%E8%87%AA%E4%B8%BBosint%E7%A0%94%E7%A9%B6%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E7%9A%84%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%9E%B6%E6%9E%84%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ Thu, 11 Sep 2025 10:52:39 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E8%93%9D%E8%9E%BA%E6%97%8B%E8%87%AA%E4%B8%BBosint%E7%A0%94%E7%A9%B6%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E7%9A%84%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%9E%B6%E6%9E%84%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ <h1 id="蓝螺旋自主osint研究平台">蓝螺旋：自主OSINT研究平台</h1> <h2 id="引言">引言</h2> <p>随着数字威胁在数量和复杂性上的加速增长，以及AI赋能威胁行为者开发进一步加深现有的不对称性，人类分析师往往难以及时合成海量情报。现有的开源情报（OSINT）调查方法通常依赖手动报告合成（定位、阅读、操作化），无法轻松扩展以应对快速演变的威胁。与此同时，全行业对“代理”对话的激增让一些防御者感到赋能，而另一些则对炒作周期感到失望。毫无疑问，自主工作流将在对手和防御者参与古老的网络安全猫鼠游戏方式中引入重大变革。为此，我们希望本文能帮助防御者操作化代理概念，以加强其安全和业务运营。</p> https://blog.qife122.com/p/%E8%93%9D%E8%9E%BA%E6%97%8B%E8%87%AA%E4%B8%BBosint%E7%A0%94%E7%A9%B6%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E7%9A%84%E9%9D%A9%E5%91%BD%E6%80%A7%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%9E%B6%E6%9E%84/ Sat, 06 Sep 2025 07:01:19 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E8%93%9D%E8%9E%BA%E6%97%8B%E8%87%AA%E4%B8%BBosint%E7%A0%94%E7%A9%B6%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E7%9A%84%E9%9D%A9%E5%91%BD%E6%80%A7%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%9E%B6%E6%9E%84/ <h1 id="蓝螺旋自主osint研究员">蓝螺旋：自主OSINT研究员</h1> <p>随着数字威胁在数量和复杂性上的加速增长，以及AI赋能威胁行为者开发必将进一步加深这种现有的不对称性，人类分析师往往难以及时合成海量情报。现有的开源情报（OSINT）调查方法通常依赖手动报告合成（定位、阅读、操作化），难以扩展以应对快速演变的威胁。同时，全行业对&quot;智能体&quot;讨论的激增让一些防御者感到充满力量，而另一些则对炒作周期感到失望。毫无疑问，自主工作流将在对手和防御者参与古老的网络安全猫鼠游戏方式上带来重大变革。为此，我们希望本文能帮助防御者操作化智能体概念，以加强其安全和业务运营。</p>