微軟警告高流量釣魚攻擊利用隱形 Unicode 標籤

微軟警告：高流量釣魚攻擊利用隱形 Unicode 標籤

微軟安全研究團隊近日通報，一場高流量釣魚攻擊正利用看不見的 Unicode 標籤字元（Unicode Tags block）規避電子郵件過濾器。攻擊者把「funding」等金融誘餌詞彙切割成多個隱形字元，讓過濾系統無法正確解析，卻仍能被 AI 語言模型或自動化工具當作真實文字處理，進一步執行提示注入（prompt injection）攻擊。

背景與技術說明

此手法屬於 ASCII Smuggling（ASCII 隱匿）——利用不可見或不顯示的 Unicode 字元，將指令或惡意內容藏於表面看似無害的文字中。人類使用者的介面不會渲染這些字元，因而看起來完全正常；但電子郵件過濾器或大型語言模型（LLM）在解析原始字元流時，仍會將其視為有效文字，造成安全漏洞。

微軟指出，最常被濫用的是 Unicode Tags 區段（U+E0000–U+E007F），此區段內的字元是 ASCII 可列印字符的「影子」對應（例如 U+E0041 對應「A」），原本設計用於語言標記，現在已基本廢止。攻擊者正是利用這一特性，讓「funding」等關鍵詞在過濾器眼中被切斷，卻在 AI 模型中仍完整呈現。

攻擊規模與行動模式

根據微軟的觀測，該 ASCII Smuggling 為主的釣魚活動在 2026 年 2 月初首次出現，隨後進入約三個月的高流量階段，最高峰值出現在 2026 年 2 月 26 日，單日發送量介於 100 萬至 237 萬封 之間。活動呈現明顯的週期性：週末幾乎靜默，週一則全面恢復。至 2026 年 5 月 15 日後，發送量急速下降。

此波攻擊與先前由 Fortra Intelligence and Research Experts（FIRE）於 2025 年 9 月披露的釣魚活動相關。當時的作案手法是利用 ActiveCampaign 行銷自動化平台，結合 AI 生成的郵件，針對小企業管理局（SBA）貸款申請者散發大量詐騙郵件，目的是收集企業與財務細節，以便未來執行更精準的魚叉式（spear‑phishing）攻擊。微軟的最新發現顯示，攻擊者已將 Unicode 標籤隱匿 技術整合進同一套自動化流程，提升規模與隱蔽性。

未來展望與防禦建議

此案例證明，AI 時代的迴避技術不僅限於針對模型本身的攻擊，也會回流至傳統的釣魚與垃圾郵件領域。企業在防禦上需：

1. 加強過濾器的字元正規化：將所有 Unicode 標籤字元映射回其 ASCII 等價，避免被切斷的關鍵詞逃過檢測。

2. 結合 AI 監測：利用語意分析模型辨識異常的字元序列與不自然的詞彙斷裂。

3. 提升員工安全意識：教育使用者即使郵件看似正常，也要警惕來自不明來源的財務相關請求。

隨著攻擊者不斷將先進的語言模型弱點與傳統社交工程結合，防禦邊界將變得更為模糊。唯有在技術、流程與人員三方面同步升級，才能在未來的網路安全戰場上保持主動。