摘要
随着云计算服务的普及与深度集成，云服务提供商（CSP）的基础设施正逐渐从单纯的技术支撑平台演变为网络攻击者利用的“可信跳板”。近期披露的利用Google Cloud Application Integration及Cloud Storage服务发起的多阶段网络钓鱼活动，标志着高级持续性威胁（APT）与网络犯罪团伙在攻击手法上的重大范式转移。攻击者通过滥用云服务商合法的邮件发送功能与高信誉域名，成功绕过了基于发件人信誉度、SPF/DKIM验证等传统邮件安全网关的核心检测机制。本文深入剖析了此类攻击的技术原理、多阶段重定向逻辑及社会工程学诱导策略，揭示了“信任传递”机制在现代网络攻防中的双刃剑效应。研究首先解构了攻击者如何构建看似合法的云项目以获取官方子域背书，进而利用中间页缓冲技术规避URL静态扫描。其次，本文提出了一种基于行为序列分析与上下文感知的动态防御框架，并提供了针对异常邮件头解析与重定向链追踪的代码实现示例。最后，文章探讨了在零信任架构下，企业应如何重构邮件安全策略，从单一的边界防御转向对云资源滥用行为的实时监控与响应。本研究旨在为应对日益复杂的云原生钓鱼攻击提供理论依据与技术实践指南。
1 引言
电子邮件作为企业通信的核心载体，长期以来是网络攻击的主要入口。传统的网络钓鱼攻击主要依赖于伪造发件人地址、注册近似域名或利用被攻陷的第三方服务器进行投递。然而，随着反垃圾邮件技术（如DMARC、基于机器学习的内容过滤）的成熟，此类传统手法的成功率正在逐年下降。为了突破防御防线，攻击者开始将目光投向拥有极高信誉度的云基础设施。
2026年初，Check Point安全研究人员披露了一起极具代表性的案例：攻击者滥用Google Cloud Platform (GCP) 的Application Integration服务，向目标用户发送源自"google.com"相关子域的恶意邮件。这一事件不仅暴露了云服务模型中潜在的信任滥用风险，更揭示了当前邮件安全体系的盲区。在传统认知中，源自知名云厂商域名的邮件通常被视为可信，邮件网关往往对其采取放行或低敏感度处理策略。攻击者正是利用了这种“信任惯性”，将恶意载荷封装在合法的云服务流程中，实现了从投递、重定向到凭证窃取的完整闭环。
此类攻击的复杂性在于其多阶段特性。攻击者不再直接在初始邮件中植入恶意链接，而是利用云存储（如Google Cloud Storage, GCS）托管中间跳转页面，通过多层重定向混淆最终目的地。这种设计不仅增加了安全沙箱的分析难度，还有效规避了基于静态特征库的URL黑名单机制。此外，由于整个攻击链路完全运行在合法的云基础设施之上，传统的基于IP信誉或域名年龄的阻断策略几乎失效。
现有研究多集中于识别恶意域名或分析邮件正文内容，对于利用合法云资源作为攻击载体的研究相对滞后。特别是在云原生应用集成服务被武器化的背景下，如何区分正常的业务通知与恶意的钓鱼诱导，成为亟待解决的技术难题。本文旨在填补这一空白，通过深度复盘Google Cloud邮件滥用案例，系统阐述此类攻击的运作机理，并从技术检测、架构优化及策略治理三个维度提出综合防御方案。研究将重点探讨如何利用行为分析技术识别异常的重定向模式，并结合代码示例展示具体的检测逻辑，以期为构建更具韧性的邮件安全体系提供参考。
2 云基础设施信任机制的异化与攻击面分析
2.1 云服务商信誉度的“双刃剑”效应
云服务商（如Google、Microsoft、AWS）为了保障其全球服务的可达性与可靠性，建立了庞大的IP地址池与高信誉的域名体系。这些资源在正常业务场景中享有极高的信任权重。邮件传输代理（MTA）与安全网关在接收到源自这些IP或域名的邮件时，通常会默认其通过了严格的身份验证（如SPF、DKIM、DMARC），从而降低拦截阈值。
然而，这种信任机制在多云租赁模式下发生了异化。云服务的多租户特性意味着，任何经过身份验证的用户（包括恶意注册者）均可在合规范围内使用部分基础设施。当攻击者创建合法的云项目并配置邮件发送服务时，他们实际上获得了“借用”云厂商信誉的权利。在Google Cloud Application Integration案例中，攻击者利用该服务自动生成的通知功能，使得发出的邮件在信封头（Envelope Header）和信头（Header From）中均显示为Google官方或其子域。对于接收方的邮件网关而言，这封邮件在密码学签名上是完全合法的，传统的基于签名的验证手段无法将其标记为欺诈。
2.2 攻击面的扩展：从IaaS到PaaS/SaaS的渗透
早期的云滥用主要集中在IaaS层，如利用虚拟机搭建僵尸网络或托管钓鱼网站。随着云服务向PaaS（平台即服务）和SaaS（软件即服务）延伸，攻击面显著扩大。Application Integration、Cloud Functions、Logic Apps等无服务器（Serverless）或集成服务，允许用户通过图形化界面或简单脚本定义复杂的工作流，其中包括触发邮件发送、文件存储及HTTP重定向等操作。
这些服务的设计初衷是简化开发流程，但在安全视角下，它们降低了攻击者的技术门槛。攻击者无需具备深厚的系统管理知识，只需注册账号、绑定支付方式（甚至利用免费额度或盗用信用卡），即可快速部署攻击基础设施。更重要的是，这些服务生成的URL通常包含云厂商的官方域名（如cloudfunctions.net, storage.googleapis.com或其自定义映射的子域），进一步增强了欺骗性。
在本案涉及的攻击场景中，攻击者利用了Application Integration的工作流引擎。该引擎允许配置触发器，当特定事件发生时自动发送邮件。攻击者构造了一个虚假的“业务通知”或“文件共享”事件，触发系统向目标列表发送邮件。由于邮件是由Google的后端服务直接发出，其网络路径完全合法，避开了所有基于网络边界的异常流量检测。
2.3 多阶段重定向的战术优势
为了规避内容过滤与URL扫描，攻击者采用了多阶段重定向策略。这一策略的核心在于“分离”：将恶意意图与初始接触点分离，将最终攻击载荷与中间跳板分离。
第一阶段，受害者收到来自可信源的邮件，内容通常极具诱惑力或紧迫感，如“您的Google Cloud账单异常”、“共享文档待审阅”等。邮件中的链接指向一个托管在Google Cloud Storage (GCS) 或其他合法云存储上的HTML页面。由于GCS bucket的访问域名同样属于Google体系，该链接在初步扫描中表现为安全。
第二阶段，受害者点击链接后，并非直接进入钓鱼页面，而是加载一个精心设计的中间页。该页面可能包含简单的JavaScript逻辑，用于检测用户环境（如User-Agent、地理位置、是否处于沙箱环境）。如果检测到异常（如安全厂商的爬虫），页面可能返回404错误或重定向至真正的Google页面以逃避分析；如果是真实用户，则执行下一步重定向。
第三阶段，经过一层或多层跳转，用户最终被引导至伪造的Microsoft 365或Google Workspace登录界面。这些钓鱼页面通常托管在非Google的服务器上，或者利用其他云服务的动态页面生成功能构建。由于前两阶段的缓冲，最终恶意域名的暴露时间被大幅推迟，且切断了初始邮件与最终钓鱼站点之间的直接关联，使得溯源与阻断变得极为困难。
3 攻击链技术解构与实现细节
3.1 基础设施搭建与身份伪装
攻击者首先需要在Google Cloud Console中注册一个新项目。为了规避风控，他们可能使用被盗用的身份信息或虚拟信用卡完成验证。随后，启用"Application Integration"与"Cloud Storage"API。
在配置邮件发送功能时，攻击者利用服务默认的发送身份。Google Cloud的某些集成服务允许使用@<project-id>.appspot.com或直接复用Google的基础设施域名发送通知。虽然Google对自定义发件人域名有严格限制，但攻击者通过巧妙利用系统生成的通知模板，使得邮件主题与正文内容看起来像是来自Google官方的系统消息。例如，邮件头中的From字段可能显示为"Google Cloud Platform noreply@google.com"或通过子域伪装（如security-noreply@google-cloud-notification.com，若DNS配置允许）。在某些高级案例中，攻击者甚至利用OAuth同意屏幕的配置，使链接显示的应用名称为"Google Security Team"。
3.2 中间页的混淆技术与环境探测
托管在GCS上的中间页面是攻击链的关键环节。该页面通常是一个静态HTML文件，但嵌入了混淆的JavaScript代码。其核心功能包括：
指纹采集：收集浏览器的Canvas指纹、WebGL信息、字体列表等，用于判断是否为自动化分析工具。
时间延迟：引入随机的人为延迟（如setTimeout），模拟真实用户的加载过程，绕过基于快速响应的沙箱检测。
条件重定向：根据指纹分析结果决定跳转逻辑。
以下代码片段展示了攻击者可能使用的简易环境探测与重定向逻辑（注：此为防御分析用的伪代码还原，非真实攻击代码）：
// 模拟攻击者使用的中间页JS逻辑
(function() {
// 1. 检测是否为常见的安全沙箱环境
const isSandbox = () => {
const sandboxIndicators = ['phantom', 'selenium', 'webdriver', 'headless'];
const ua = navigator.userAgent.toLowerCase();
return sandboxIndicators.some(ind => ua.includes(ind));
};
// 2. 检测鼠标移动轨迹（真实用户通常有非线性移动）
let mouseMoved = false;
document.addEventListener('mousemove', () => { mouseMoved = true; }, { once: true });
// 3. 执行重定向逻辑
const executeRedirect = () => {
if (isSandbox()) {
// 如果是沙箱，重定向到真正的Google页面以逃避检测
window.location.href = "https://www.google.com/safebrowsing";
return;
}
// 如果没有鼠标移动且时间过短，可能是自动化脚本
if (!mouseMoved && performance.now() < 2000) {
window.location.href = "https://www.google.com";
return;
}
// 4. 最终重定向到钓鱼站点
// 此处URL可能经过Base64编码或动态生成
const finalTarget = atob("aHR0cHM6Ly9mYWtlLW1pY3Jvc29mdC1sb2dpbi5jb20vZGVmYXVsdC5hc3B4");
window.location.replace(finalTarget);
};
// 延迟执行以模拟加载
setTimeout(executeRedirect, 1500 + Math.random() * 1000);
})();
这段逻辑展示了攻击者如何通过简单的启发式规则来区分真实用户与安全扫描仪。这种动态行为使得静态URL扫描工具难以捕捉到最终的恶意载荷。
3.3 凭据窃取与数据回传
最终的钓鱼页面高度仿真目标服务的登录界面（如Microsoft 365）。一旦用户输入账号密码，前端脚本会立即通过AJAX将数据发送至攻击者的C2服务器，同时在后台尝试利用OAuth API请求权限，或直接将用户重定向至真实的登录页面以掩盖盗窃行为（即“无感钓鱼”）。这种手法不仅窃取了凭据，还可能诱导用户授权恶意应用，导致长期的账户控制权丢失。
4 基于行为序列分析的检测模型构建
面对利用合法基础设施发起的攻击，传统的基于信誉和签名的防御体系已显乏力。必须转向基于行为序列分析与上下文感知的动态检测模型。
4.1 邮件头部的深度解析与异常识别
尽管邮件源自合法IP，但其头部信息仍可能暴露异常。例如，X-Mailer字段可能显示为非标准的客户端，或者Authentication-Results中虽然SPF/DKIM通过，但dmarc策略的执行结果可能存在细微的不一致（如p=none而非p=reject）。此外，需要重点分析Received链，确认邮件是否经过了异常的转发路径，或者是否由不常见的内部服务触发。
4.2 URL重定向链的动态追踪
针对多阶段重定向，防御系统必须具备动态展开URL的能力。这不仅包括跟随HTTP 3xx跳转，还需执行页面内的JavaScript以捕获动态生成的重定向指令。检测逻辑应关注以下指标：
跳转层级深度：正常业务链接通常跳转次数较少（1-2次），而恶意链接往往经过3次以上跳转，且涉及不同云厂商的域名切换。
域名信誉突变：初始域名信誉极高（如google.com），但最终落地域名注册时间短、信誉未知或被标记为恶意。
内容相似度分析：对比中间页与最终页面的内容，若发现中间页仅包含重定向逻辑而无实际业务内容，应提升风险评分。
以下Python代码示例展示了一个简化的重定向链分析器，用于检测潜在的云资源滥用攻击：
import requests
from urllib.parse import urlparse
import time
class CloudPhishingDetector:
def __init__(self, max_hops=5, timeout=5):
self.max_hops = max_hops
self.timeout = timeout
# 定义高信誉云厂商域名白名单
self.trusted_cloud_domains = [
'google.com', 'googleapis.com', 'cloudfunctions.net',
'microsoft.com', 'azurewebsites.net', 'amazonaws.com'
]
def get_domain(self, url):
return urlparse(url).netloc.lower()
def is_trusted_cloud(self, domain):
# 检查域名是否属于可信云厂商或其子域
for trusted in self.trusted_cloud_domains:
if domain == trusted or domain.endswith('.' + trusted):
return True
return False
def analyze_redirect_chain(self, start_url):
current_url = start_url
chain = []
risk_score = 0
print(f"Analyzing chain for: {start_url}")
for i in range(self.max_hops):
try:
# 禁用自动重定向，手动控制以记录每一步
response = requests.get(current_url, allow_redirects=False, timeout=self.timeout, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})
domain = self.get_domain(current_url)
chain.append({
"hop": i,
"url": current_url,
"domain": domain,
"status": response.status_code,
"is_trusted": self.is_trusted_cloud(domain)
})
if response.status_code in [301, 302, 303, 307, 308]:
next_url = response.headers.get('Location')
if not next_url:
break
# 处理相对路径
if not next_url.startswith(('http://', 'https://')):
next_url = urlparse(current_url)._replace(path=next_url).geturl()
# 检测重定向循环
if next_url in [c['url'] for c in chain]:
break
current_url = next_url
else:
# 到达最终页面
break
except Exception as e:
print(f"Error at hop {i}: {e}")
break
# 评估风险逻辑
if len(chain) > 3:
risk_score += 30 # 跳转层级过深
# 检查是否从可信云跳转到不可信域
if len(chain) >= 2:
start_trusted = chain[0]['is_trusted']
end_trusted = chain[-1]['is_trusted']
if start_trusted and not end_trusted:
risk_score += 50 # 典型的信任滥用模式
# 检查最终域名是否为新注册或低信誉 (此处简化为假设检查)
final_domain = chain[-1]['domain']
if not self.is_trusted_cloud(final_domain):
# 在实际系统中，这里会调用WHOIS或威胁情报API
risk_score += 20
return {
"chain": chain,
"risk_score": risk_score,
"verdict": "Malicious" if risk_score >= 60 else "Suspicious" if risk_score >= 30 else "Safe"
}
# 模拟测试
# detector = CloudPhishingDetector()
# result = detector.analyze_redirect_chain("https://storage.googleapis.com/bucket-name/redirect.html")
# print(result)
该代码通过模拟请求并手动跟踪重定向链，能够有效识别“始于可信云，终于恶意站”的攻击模式。在实际部署中，此逻辑需结合JavaScript渲染引擎（如Headless Chrome）以应对基于JS的重定向。
4.3 用户行为基线与异常检测
除了技术分析，建立用户行为基线也是关键。例如，某用户平时很少接收来自Google Cloud的自动通知，突然收到此类邮件并点击链接，这种行为偏离度应触发警报。通过分析组织内部的邮件流量模式，识别出异常的发送频率、接收群体分布及点击行为，可以辅助发现潜在的定向攻击。
5 综合防御策略与云环境治理
技术检测仅是防御体系的一部分，面对云基础设施滥用带来的挑战，必须构建涵盖管理、技术与意识的综合防御策略。
5.1 强化邮件网关的策略配置
企业邮件安全网关（SEG）需升级策略，不再盲目信任知名云厂商的域名。
细化DMARC策略：虽然攻击者可能通过合法子域绕过，但组织应严格执行DMARC p=reject 策略，防止自身域名被仿冒，并加强对入站邮件Alignment模式的检查。
URL重写与隔离：对所有入站邮件中的链接进行重写，通过代理服务器进行实时扫描。当用户点击链接时，先在隔离环境中进行动态分析，确认安全后再放行。
上下文感知过滤：结合发件人历史行为、邮件内容语义及收件人角色，动态调整过滤阈值。对于源自云服务商但内容涉及敏感操作（如密码重置、账单支付）的邮件，强制进行二次验证或标记为高风险。
5.2 云环境的访问控制与监控
防止自身云资源被滥用同样重要。组织在使用Google Cloud等公共服务时，应实施严格的访问控制：
最小权限原则：限制IAM角色权限，禁止不必要的服务账号拥有邮件发送或公开存储桶写入权限。
异常活动监控：利用云原生的日志审计服务（如Cloud Audit Logs），监控异常的项目创建、API启用及资源部署行为。例如，短时间内创建多个包含"notification"、"alert"字样的项目，或频繁调用Email API，应触发告警。
账单预警：设置严格的预算警报，防止攻击者利用盗用凭证产生高额费用或利用免费额度进行大规模攻击。
5.3 针对性的安全意识培训
技术无法解决所有问题，用户的教育至关重要。培训内容应从通用的“不要点击陌生链接”升级为更具针对性的场景教育：
识别“合法”来源的陷阱：明确告知员工，即使是来自Google、Microsoft等官方域名的邮件，也可能包含恶意链接。重点在于核实邮件的具体内容与预期是否相符。
验证流程标准化：建立标准的验证流程。收到涉及账户安全、财务支付的邮件时，严禁直接点击链接，而应手动输入官方网址或通过内部通讯工具联系相关部门核实。
模拟演练常态化：定期开展利用云资源发起的钓鱼模拟演练，让员工亲身体验此类攻击的隐蔽性，提高实战警惕性。
6 结语
Google Cloud邮件服务被滥用进行多阶段网络钓鱼的案例，深刻揭示了云计算时代网络安全面临的新挑战。攻击者利用云服务商的高信誉基础设施，构建了难以被传统手段识别的攻击链，实现了从投递到窃取的无缝衔接。这一现象表明，基于静态信誉与边界的防御模型已难以适应动态变化的威胁 landscape。
本文通过深入剖析攻击机理，提出了基于行为序列分析、动态重定向追踪及上下文感知的防御框架，并提供了相应的技术实现思路。研究表明，唯有打破对云厂商域名的盲目信任，建立细粒度的动态检测机制，并结合严格的云资源管理与用户意识提升，方能有效应对此类高级威胁。
未来，随着云原生技术的进一步发展，攻击手法必将更加隐蔽与智能化。防御体系需向零信任架构全面演进，坚持“永不信任，始终验证”的原则，将安全能力内嵌至每一层云服务交互之中。同时，云服务商、安全厂商与企业用户之间需建立更紧密的情报共享与协同响应机制，共同净化云生态空间，遏制基础设施滥用带来的安全风险。这不仅是技术的博弈，更是治理体系与防御理念的深刻变革。
编辑：芦笛（公共互联网反网络钓鱼工作组）
