本文来源于：鑫智奖·2025第六届金融机构数智化转型优秀案例评选，作者：青岛银行
青岛银行：基于Dify的钓鱼邮件分析助手
2025-06-09 关键词：信息安全,数字化转型,金融服务
3972
一、项目背景及目标
传统规则引擎难以识别新型语义钓鱼邮件，邮件网关多依赖特征匹配，容易被伪装巧妙、特征未知的钓鱼邮件绕过，造成安全隐患。员工在面对可疑邮件时，缺乏便捷的分析工具，需依赖安全团队逐一研判，响应效率低、资源消耗大。
为弥补传统网关的检测不足，降低人为误判风险，故设计并构建了一个基于 Dify 低代码平台的钓鱼邮件分析助手。该助手可自动解析邮件内容并结合大模型能力辅助判断，提高识别精度与响应效率，有效防止钓鱼邮件造成信息泄露。
二、创新点
1、整合钓鱼邮件研判的信息流
开发Python解析工具，自动化提取.eml文件关键信息（收发人、主题、超链接、附件），并联动WHOIS、发件人域名黑名单查询及域名备案分析，识别异常发件来源与高风险链接。
2、构建训练数据的多样性
建立钓鱼邮件主题关键字黑名单库，结合历史攻击数据沉淀风险特征，强化规则引擎预筛能力。
3、实现自动化、本地隔离沙箱检测机制
引入附件本地沙箱检测机制，实现对可疑邮件附件的自动化行为分析。
4、设计结构化提示词框架
设计结构化提示词框架，引入DeepSeek大模型，聚焦发件人可信度、链接合规性、语义诱导性等维度，输出标准化分析结论。
5、建立钓鱼邮件的风险评估模型
采用积分制量化风险，通过多阈值判定邮件风险等级，能够准确识别出邮件网关漏拦的钓鱼邮件，提升钓鱼邮件的识别率，降低误报率。
6、性能优化
本地脚本对邮件进行结构化解析和安全特征提取，在进入大模型前已完成大部分决策性分析，确保输入语义模型的数据完整、可信。这种“前重后轻”的设计降低了对 LLM 性能的依赖，使得低成本模型即可胜任风险识别任务。
三、项目技术方案
（一）项目规划
本项目围绕钓鱼邮件检测流程进行模块化设计，采用“提取-分析-判定”三阶段架构。首先通过脚本提取邮件中的发件人、域名、URL、附件等关键信息，并进行结构化处理。随后结合备案信息、黑名单库及外部情报源对提取结果进行初步分析识别风险。最后将分析数据输入至大模型进行语义理解与综合判定，输出风险等级与建议。该架构灵活可扩展，便于后续接入更多检测能力。
（二）项目实施
首先通过 Python 脚本自动解析 EML 文件，提取邮件头、真实发件人、发件人域名信息，并对域名备案状态及邮件内超链接进行联网安全性核查。其次，将结构化数据传入 Dify 工作流，由黑名单检测器模块对邮件主题与正文进行历史风险库比对，识别已知恶意信息。最终，调用 LLM 大模型对全部分析结果进行语义融合判断，生成详细风险评估报告。
（三）技术架构
系统采用分层结构，前端接口支持人工提交或自动收件；中间层以 Python 为核心处理语言，结合 Dify 工作流与 LLM API 调用完成智能分析；后端依托本地沙箱、域名信息查询接口、黑名单数据库和模型服务。
四、项目过程管理
需求调研 2024年10月至2024年11月；
软件开发 2025年11月至2025年3月；
项目测试 2025年3月至2025年4月；
安装部署 2025年4月；
试运行 2025年4月至2025年5月；
五、运营情况
系统供青岛银行员工内部使用。运行期间系统稳定，钓鱼邮件网关漏拦的钓鱼邮件能够精准识别。
六、项目成效
1、精准防御：融合规则库与AI推理，能精准识别出钓鱼邮件网关漏拦的钓鱼邮件。
2、隐私保护：本地化部署确保数据零外泄。
3、优势互补：Python提供结构化风险特征，LLM输出上下文推理结论，两者结合实现数据和语义双维度研判，形成技术闭环，全面提升钓鱼邮件检测率与场景适应性。
4、能力提升：提供可视化风险评分（如“高危”“可疑”“安全”等级），降低非技术人员使用门槛，提高行员邮件分析能力。
七、经验总结
在该钓鱼邮件分析助手项目中，围绕邮件威胁检测流程进行了系统化设计与实践，重点体现了数据驱动与模块化架构的优势。通过Python脚本完成邮件结构信息的精准提取与预处理，有效减轻了大模型的负担，实现了“轻模型+强数据”的组合优化。利用Dify工作流串联黑名单检测、语义分析等能力，实现了可复用、低成本的自动化判断流程。
本网站案例，除特殊标明来源的，版权归金科创新社所有，未经许可不得转载，否则将视为侵权，对于不遵守此声明或者其他违法使用本文内容者，本网站依法保留追究权。另，本网站部分案例、观点文章来源于网络素材，如有侵权，请邮件联系 fenglei@fintechinchina.com 处理！
特别提示: 本网站免费为广大金融企业提供IT选型咨询服务，详情点击 【 需求提交 】。
推荐阅读
更多
胡震：构建数字金融服务生态，探索数字化转型新路径
为贯彻落实《国务院关于全面推进乡村振兴加快农业农村现代化的意见》总体部署，全面推进乡村振兴，进一步加大支农惠农力度，有效支持当地畜牧业发展，切实解决畜牧经营主体融资难、融资贵及担保难问题。
金融电子化
胡震
2025-06-09
中信建投证券：基于AI大模型的多智能体技术在投顾领域的应用案例
该案例以大语言模型为核心，融合 RAG、Agent技术，构建“主 Agent+子Agent”架构，覆盖投顾全场景，包含个股分析助手、策略分析助手、产品分析助手。亮点包括：技术上实现知识可溯源与复杂任务规划；业务上赋能B端投顾效率、C端个性化服务；实施上分阶段落地，配套三级评测与合规体系；商业模式探索C端增值服务与B端技术输出。重点打造可信可控的智能投顾平台，推动证券投顾AI智能化转型，该平台服务于总部投资顾问，为行业首批实现案例。
鑫智奖·2025第六届金融机构数智化转型优秀案例评选
中信建投证券
2025-06-09
深圳农商行：“云证书”签名认证解决方案
为提升电子渠道业务的便利性，同时兼顾交易的安全性，深圳农村商业银行（以下简称我行）推出了基于数字签名技术的“云证书”解决方案，通过手机内置数字证书方案，利用统一的后台系统，建立多渠道平台与手机数字证书的信息推送机制。
2018第二届农村中小金融机构科技创新优秀案例评选
2025-06-09
贵阳银行：写好“数字金融”大文章，赋能高质量发展新活力——“超级APP”体系打造
在全国大力发展数字经济，中央对数字金融高质量发展提出新要求，银行业全力推动数字化转型的背景下，贵阳银行聚焦零售线上渠道服务能力的全面升级，围绕“方便、快捷、吸引、依赖、获得”五大核心要求，整合零售条线流量，构建统一获客、统一营销工具，着手打造“线上场景+客户权益+金融服务”的“超级APP”体系，为客户提供触手可及的智能化、一站式综合金融服务。 “超级APP”作为贵州省内首批实现鸿蒙原生应用上架的城市商业银行应用，用户无论在安卓、iOS还是鸿蒙版手机银行上，都能享受到规则一致、体验一致的金融服务。
2024年度城市金融服务优秀案例征集活动
贵阳银行
2025-06-09
北银金科：金融操作系统智能化软件测试体系建设
智能化软件测试基于金融操作系统"五个统一"原则的系统设计，深度整合测试资源，构建全链路测试流程与资产复用体系，在保障系统稳定性的同时显著降低测试成本，形成可插拔的智能测试组件生态。
鑫智奖·2025第七届金融数据智能优秀解决方案评选
北银金科
2025-06-09
南京银行：AI应用探索与创新实践
近年来，伴随AI技术的快速发展，智能化为推动银行业务变革与数字化转型提供了全新动力，尤其在优化业务流程、提高运营效率、提升客户体验、强化风险防控等方面发挥着重要作用。例如，基于智能化的算法设计、AI技术广泛应用于电话银行、网上银行、手机银行等渠道，甚至在某些特定场景中，智能客服机器人已基本可实现对答如流。顺应这一趋势，南京银行在全方位强化AI布局的基础上，深入开展了数字员工营业厅建设实践，并终取得了良好成效。
中国金融电脑+
张银川 王桂庆
2025-06-09
选型库
金融行业全面的数智化创新解决方案，涵盖历届“鑫智奖”参评方案及选型库会员机构提交的金融行业解决方案
微信
咨询
微信咨询
扫码添加金科小助手微信号
咨询案例和解决方案相关信息
或联系对应机构
