在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和疫情的推動下，企業(yè)已將大量內(nèi)部、外部以及與客戶的會議和通信，轉(zhuǎn)移到工作場所協(xié)作工具和云消息應(yīng)用，例如Slack、Teams、WhatsApp和Zoom。

如今，企業(yè)經(jīng)常通過這些應(yīng)用與員工和客戶討論非常敏感的話題。雖然通過這些渠道進(jìn)行溝通有助于企業(yè)更有效地運(yùn)營，但它自然會帶來網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)。

遠(yuǎn)程工作的增加也加劇了安全問題，因?yàn)榧彝マk公室?guī)砹嗽谑鼙Ｗo(hù)的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)之外發(fā)生網(wǎng)絡(luò)安全問題的風(fēng)險(xiǎn)。自新冠開始以來，涉及遠(yuǎn)程工作人員的網(wǎng)絡(luò)攻擊已增加238%。

商業(yè)協(xié)作應(yīng)用可以通過多種方式加以利用。例如，Slack利用了加密技術(shù)，但通常不提供端到端加密功能，因?yàn)楦吖軅兿Ｍ３謭F(tuán)隊(duì)和渠道之間通信的可見性。

在企業(yè)環(huán)境中使用這些工具引入的漏洞創(chuàng)建了一個新的攻擊類別——業(yè)務(wù)通信泄露（BCC）。密件抄送是更熟悉的商務(wù)電子郵件泄露(BEC)類別的演變。

然而，企業(yè)不應(yīng)避免使用這些新的數(shù)字通信工具來改善其業(yè)務(wù)；他們可以繼續(xù)使用它們，同時仍然保護(hù)自己的品牌資產(chǎn)并確保企業(yè)和客戶數(shù)據(jù)的安全。但他們需要首先解決漏洞。

攻擊者利用人為因素

員工在工作場所協(xié)作工具中進(jìn)行通信時，無論有意還是無意，都會共享登錄憑據(jù)、財(cái)務(wù)報(bào)告甚至專有信息等敏感信息。在BCC中，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子瞄準(zhǔn)所有這些工具來利用敏感數(shù)據(jù)。

根據(jù)2022年數(shù)據(jù)泄露調(diào)查報(bào)告，82%的數(shù)據(jù)泄露涉及人為因素。攻擊可以從網(wǎng)絡(luò)釣魚電子郵件開始，如果成功，則可以跨其他通信平臺移動。從那里，攻擊者可以使用模仿等社會工程策略進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)并竊取敏感信息。

為了在這個新的攻擊面中保護(hù)企業(yè)、員工和客戶，企業(yè)及其SOC團(tuán)隊(duì)需要提高業(yè)務(wù)通信渠道的可見性，以識別和發(fā)現(xiàn)所有云渠道中復(fù)雜的社會工程攻擊。

利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能擊敗社會工程攻擊

統(tǒng)一的可見性對于保護(hù)企業(yè)基于云的環(huán)境至關(guān)重要，但在防御日益復(fù)雜的社會工程攻擊時，上下文也至關(guān)重要。由于許多攻擊都采用基于語言的技術(shù)，因此SOC團(tuán)隊(duì)需要機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能(AI)工具的幫助來了解業(yè)務(wù)通信的全部內(nèi)容。

機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的最新進(jìn)展，可以幫助在初始危害階段破壞社會工程和網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊。這些工具使用人工智能和機(jī)器閱讀理解來理解消息文本或語音中的句子，而無需借助計(jì)算機(jī)語言。

這些工具還可以分析多個通信渠道中發(fā)生的對話的意圖和上下文。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全工具依靠基于元數(shù)據(jù)的活動來檢測異常，但基于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的工具，可以分析對話中的語言元素，例如上下文、主題元素和詞匯特征，以檢測社會工程和基于語言的攻擊。

保持一系列基于云的協(xié)作工具的可見性，并采用自然語言理解(NLU)分析的企業(yè)能夠更好地在早期階段檢測到攻擊。

確保安全的業(yè)務(wù)通信

消息應(yīng)用等協(xié)作工具對于企業(yè)的成功至關(guān)重要，特別是當(dāng)企業(yè)遠(yuǎn)程運(yùn)營且員工分布在不同地區(qū)時。在當(dāng)今的分布式工作環(huán)境中，無論是團(tuán)隊(duì)成員之間的內(nèi)部溝通還是與客戶的外部溝通，業(yè)務(wù)溝通工具都是不可或缺的。但它們的使用引起了攻擊者的注意，他們成功地利用了它們的安全弱點(diǎn)，并針對特定的通信平臺定制了攻擊。

使用協(xié)作工具時，保護(hù)企業(yè)的品牌資產(chǎn)至關(guān)重要。客戶數(shù)據(jù)非常敏感，一次數(shù)據(jù)泄露就可能損害企業(yè)的聲譽(yù)。由于協(xié)作渠道繼續(xù)在業(yè)務(wù)溝通和運(yùn)營中發(fā)揮重要作用，企業(yè)必須優(yōu)先考慮保護(hù)這些渠道免受威脅。

企業(yè)可以通過實(shí)施嚴(yán)格的訪問控制（提供業(yè)務(wù)通信環(huán)境的可見性）、實(shí)施數(shù)據(jù)丟失防護(hù)措施，以及培訓(xùn)員工如何處理敏感信息來降低風(fēng)險(xiǎn)。但也許最重要的是，基于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的工具，可以揭示跨協(xié)作渠道的基于語言的攻擊的背景和意圖。如果企業(yè)能夠在可疑行為導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露之前識別出可疑行為，他們就可以在殺傷鏈中盡早破壞社會工程和網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊，以免為時已晚。