Microsoft為其邊緣瀏覽器引入了一項新功能，旨在保護用戶免受在線騙局的影響。
被稱為Scareware Blocker，該工具採用機器學習和計算機願景來檢測和防止欺騙性的全屏警報模仿安全警告。該功能現在可通過 Edge Preview Program 提供，目的對網絡最持續的威脅之一進行積極防禦的用戶。
恐嚇軟件騙局臭名昭著，因為他們欺騙用戶相信他們的設備受到損害，通常會迫使他們下載惡意軟件或為欺詐服務付費。
刺激騙局的威脅日益增長多年來，一個普遍的問題，以精緻的發展來利用恐懼和緊迫性。這些騙局通常將自己作為全屏警報表明，聲稱設備感染了惡意軟件或有數據盜用的風險。
它們通常包括令人震驚的音頻提示，例如計算機生成的語音警告用戶立即採取行動，或模仿合法安全軟件的視覺元素。
根據FTC消費者保護局局長塞繆爾·萊文（Samuel Levine）的說法，Scareware Scams使用“關於對消費者個人計算機的威脅，以使消費者（尤其是老年消費者）中的威脅，尤其是年長的消費者，其中包含數千萬美元的費用”。
Microsoft的2024年報告顯示，Edge阻止了五倍的騙局。該數據強調了問題的規模和對高級保護工具的需求增加聯邦調查局估計，包括Scareware在內的技術支持騙局每年損失超過10億美元的受害者。騙子利用他們在數字警報中的謹慎和信任。
當前，Scareware Blocker的工作原理Edge預覽程序。//winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/01/microsoft-edge-settings-settings-settings-scarewarewareware-blocker-ficial-1024×530.jpg”> Image:Microsoft
scareware Blocker在用戶的設備上在用戶的設備上操作，利用一個經過數千個現實世界騙局示例的機器學習模型。當檢測到可疑的全屏彈出窗口時，該工具將退出全屏模式，停止任何音頻播放，並提供警告。
這使用戶可以關閉頁面或繼續瀏覽，如果確定其安全。 By analyzing visual and behavioral patterns, the tool can identify scams that have not yet been reported or cataloged.
圖像:Microsoft
Microsoft強調，Scareware Blocker中使用的機器學習模型在用戶的設備上本地運行，以確保在提供主動保護的同時隱私。這種方法與以前的爭議形成鮮明對比，例如AI驅動的Windows 11 Recell Tool，該工具面臨著捕獲用戶活動以創建可搜索歷史記錄的屏幕截圖的批評。
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增強瀏覽器安全
scareware阻滯劑在Microsoft Defender SmartScreen上構建，該功能識別已知的惡意網站和警報用戶面臨潛在威脅。與依賴於報告的騙局數據庫的SmartScreen不同，Scareware Blocker旨在檢測未知的威脅。
[嵌入式內容]
這使得對使用避免策略的騙局特別有效，例如頻繁的URL更改或高級混淆技術。
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阻止器的優勢之一是它可以識別操縱鍵盤和鼠標功能以防止用戶退出全屏模式的刺激軟件。
這樣的策略旨在加劇恐慌和強迫用戶行動，而無需驗證警報的合法性。通過反對這些技術，Scareware Blocker確保用戶可以重新控制其瀏覽體驗。
隱私問題和緩解問題
使用計算機視覺和使用計算機視覺和瀏覽器工具中的AI通常會引起有關隱私的問題。在這種情況下，微軟已經採取了步驟，以確保不會將用戶數據或圖像發送到雲。 Scareware Blocker的機器學習模型完全在用戶的設備上運行，提供實時保護而無需存儲或傳輸任何信息。
但是，Microsoft鼓勵預覽程序中的用戶提供反饋以提高工具的準確性。這包括報告阻止網站或共享騙局的屏幕截圖的選項。用戶還可以標記誤報以幫助改進模型並確保沒有錯誤地阻止合法網站。
反饋過程不僅改善了刺激障礙程序，還可以增強Microsoft Defender SmartScreen的更廣泛功能。用戶的見解有助於對在線威脅的更全面地理解，從而使微軟能夠為騙局開發更有效的防禦能力。
scareware Blocker在用戶的設備上在用戶的設備上操作，利用一個經過數千個現實世界騙局示例的機器學習模型。當檢測到可疑的全屏彈出窗口時，該工具將退出全屏模式，停止任何音頻播放，並提供警告。
這使用戶可以關閉頁面或繼續瀏覽，如果確定其安全。 By analyzing visual and behavioral patterns, the tool can identify scams that have not yet been reported or cataloged.
圖像:Microsoft
Microsoft強調，Scareware Blocker中使用的機器學習模型在用戶的設備上本地運行，以確保在提供主動保護的同時隱私。這種方法與以前的爭議形成鮮明對比，例如AI驅動的Windows 11 Recell Tool，該工具面臨著捕獲用戶活動以創建可搜索歷史記錄的屏幕截圖的批評。
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阻止器的優勢之一是它可以識別操縱鍵盤和鼠標功能以防止用戶退出全屏模式的刺激軟件。
這樣的策略旨在加劇恐慌和強迫用戶行動，而無需驗證警報的合法性。通過反對這些技術，Scareware Blocker確保用戶可以重新控制其瀏覽體驗。