社会工程学
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Paradigm 深度解析朝鲜黑客组织 Lazarus Group 的网络安全威胁与应对策略
朝鲜黑客组织Lazarus Group通过入侵Bybit交易所的Safe Wallet基础设施，窃取了超过10亿美元加密货币。该组织隶属朝鲜侦察总局（RGB），以高复杂度攻击著称，曾主导索尼影业、孟加拉国银行等重大网络攻击。其分支TraderTraitor采用定制化社会工程手段，专门针对加密交易所冷钱包系统。防范需强化多签验证、最小特权原则及EDR部署，联邦调查局已设立专项部门追踪此类攻击。
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慢雾解析Web3钓鱼手法：防范策略与案例分析
慢雾安全团队在Ethereum Web3安全训练营中深度剖析了Web3钓鱼攻击的八大手法（伪、饵、诱、攻、隐、技、辨、御），揭示攻击者利用空投、高仿账号、搜索引擎排名、TG广告等社会工程学手段盗取用户资产的核心套路。钓鱼攻击呈现精细化、模板化趋势，攻击者通过匿名工具、虚假项目全套包装及资金混淆技术增加追踪难度。建议用户使用Scam Sniffer插件、硬件钱包等防御工具，并遵循《区块链黑暗森林自救手册》保持零信任原则。当前80%知名项目推文评论区第一条为钓鱼留言，需警惕”高仿账号+相似域名”组合攻击。
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无限制大模型威胁加密行业安全：潘多拉魔盒的开启
随着AI技术快速发展，无限制大型语言模型(LLM)正成为网络安全新威胁。WormGPT、FraudGPT等恶意模型可生成钓鱼邮件、诈骗文案和恶意代码，极大降低网络犯罪门槛。DarkBERT等工具虽设计初衷良好，但暗网数据训练特性存在被滥用于加密诈骗的风险。Venice.ai等无审查平台可能成为攻击者优化欺诈手段的温床。面对AI驱动的自动化攻击新范式，需加强检测技术、防越狱能力和溯源机制建设，同时推动伦理规范与监管框架完善，构建多方协同的安全防御体系。
