钓鱼攻击的新变种：当“隐形文本”遇上 AI 时代
近期，安全研究机构监测到超过 100 万封以零售优惠为诱饵的钓鱼邮件。这些邮件利用了被称为“文本加盐”（Text Salting）的古老技术，成功绕过了各类静态规则及 AI 驱动的邮件安全网关（SEG）。
从我们的应急响应经验来看，攻击者正在利用大语言模型（LLM）实现攻击效率的质变。他们不仅能快速生成大量具备欺骗性的文案，还能自动注入干扰文本，使得原本会被安全引擎拦截的恶意内容，在机器眼中变成了“无害信息”。这种不对称的攻防态势，值得企业安全团队高度警惕。
攻击链分析：绕过网关的“障眼法”
这些钓鱼邮件的攻击链并不复杂，但针对性极强。攻击者通常会进行以下操作：
首先，伪造合法域名或利用被入侵的合法网站发送邮件，并配合 DKIM 等标准身份验证协议，以通过网关的第一道“门槛”。
其次，核心环节在于对 HTML 源码的操纵。安全网关在分析邮件时，读取的是机器可读的底层数据，而非用户看到的视觉界面。攻击者在邮件的 HTML 代码中植入了大量的干扰文本（即“盐”），这些文本可能是一些随机的故事片段或无关的词汇。
最后，为了不让用户察觉，攻击者会通过 CSS 技巧将这些干扰文本隐藏，例如将字体大小设为 0、将显示窗口宽高设为 0，或者将内容偏移至屏幕外。最终，用户看到的是正常的促销信息，而安全网关则被这些“乱码”干扰了语义分析，导致误判。
为什么 AI 也会被“欺骗”？
很多企业认为引入了 AI 邮件分析引擎就万事大吉，但事实并非如此。这一环节是很多企业容易忽视的：AI 模型在处理大量且冗长的 HTML 干扰文本时，往往会丢失对核心恶意意图的上下文识别。
类似攻击近年来明显增加，黑客通过叠加多种隐藏技术，即使一种被检测到，其他技术也能确保恶意内容成功送达。更严重的是，攻击者正利用 LLM 快速迭代这些混淆代码，而防御端的响应往往滞后。
Solar 安全建议：构建深度防御体系
面对此类隐蔽性极强的钓鱼攻击，单一的网关过滤已不足以应对。我们建议企业从以下几个方面加强防御：
第一，升级检测维度。安全工具不应仅仅扫描关键词，需要评估邮件的完整上下文，包括可见内容与 HTML 源码结构的关联性、发件人历史行为以及链接的跳转逻辑。
第二，强化终端防护。由于邮件网关可能被绕过，终端侧的安全意识培训和恶意链接点击防护显得尤为重要。
第三，监控异常行为。重点关注发件人域名信誉、邮件发送频率以及内部账户的异常外发行为，及时发现内部被入侵的迹象。
从我们的应急响应经验来看，防范钓鱼攻击没有捷径，唯有结合深度内容分析与持续的安全策略迭代，才能在对抗中占据主动。
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