。
在全球網路當道的現代，網路釣魚（Phishing）更是屢見不鮮。不久前發生了一個案件，在社群媒體上有一個帳號假冒一家銀行的官方帳號，偽造相關logo、公告、規定等等，謊稱可以幫助用戶解決認證問題，但其實這些用戶被詐騙了。因為這個帳號會要求使用者提供自己的個人資料與銀行帳戶資訊，隨後會假裝要幫忙使用者解決問題，並從大量使用者身上非法取得個人資料，造成極大的危害。
在這個案件中，相信有大量的用戶遭到詐欺，而此次詐騙事件也再次提醒人們網路犯罪的存在。因此，很多科技公司也開始針對這些網路攻擊事件進行研究和開發新技術，以保障用戶的資料安全。
其中，一項最明顯的解決方案是透過人工智慧技術來預測並防止網路釣魚事件的發生。這種技術可以透過對網站、帳號和產品識別進行深度學習，找出異常行為，以預測和預防網路攻擊。
舉個例子：當網站偏離了其常態訪問模式，比如在網站的模型中有一個特定的頁面沒有正常的使用者訪問，或者處理量過度高，這種行為都會被認為是異常行為，感知到黑客入侵的跡象。使用這種技術，可以實時監測網路活動，並及時向用戶提供相關的安全提醒和保護。
當然，這種技術不僅能夠預測和預防網路釣魚事件，它也適用於其他的網路攻擊事件。應用人工智慧技術，可以監測和分析網路活動，迅速發現異常活動，及時采取相應措施，降低網路攻擊帶來的損失。
綜上所述，網路釣魚事件不僅認識到網路犯罪在現代社會中的重要性，還體現了科技公司研發和開發新技術的優勢。相信在未來，隨著科技不斷進步發展，人工智慧技術將在保障網路安全等方面發揮更加重要的作用。