Kỹ thuật “text salting” giúp phishing vượt bộ lọc spam dựa trên AI/LLM
"Attackers are using text salting and related HTML/CSS hiding tricks to evade AI-powered spam and phishing filters, with Barracuda reporting more than one million retail-themed phishing emails using the technique since April 2026. The issue affects LLM- and machine-learning-based email security tools that do not reliably distinguish visible from hidden content; the recommended mitigation is layered email security with sender reputation, authentication checks, URL analysis, HTML rendering inspection, and comparison of user-visible versus hidden text."
Nguy cơ gia tăng khi AI/LLM-based email security không phân biệt tốt giữa văn bản ẩn và văn bản hiển thị, khiến phishing dễ lọt qua. Điểm then chốt: hơn 1 triệu email phishing theo kỹ thuật này; các thủ thuật như CSS cropping/zero-font làm sai lệch phân loại.
Có thể làm tăng khối lượng email rủi ro đến người dùng và tăng chi phí xử lý sự cố. Tác động chính: tăng tỷ lệ lọt phishing; cần nâng cấp quy trình kiểm tra theo lớp (reputation/auth/URL/HTML render) để giảm phụ thuộc vào keyword/AI đơn lẻ.
Theo Barracuda, kẻ tấn công đang lợi dụng kỹ thuật “text salting” để né bộ lọc spam/phishing sử dụng AI/LLM. Từ tháng 4/2026, hãng ghi nhận hơn 1 triệu email phishing theo chủ đề bán lẻ có sử dụng kỹ thuật này.
“Text salting” là cách chèn các từ ngẫu nhiên, có vẻ vô hại vào nội dung email nhằm làm sai lệch kết quả phân tích của hệ thống. Vấn đề nằm ở chỗ nhiều công cụ học máy/LLM xử lý văn bản theo dạng “thuần”, không phân biệt đáng tin cậy giữa phần hiển thị với người dùng và phần ẩn trong HTML/CSS. Vì vậy, email có thể trông ít đáng ngờ khi được hiển thị, trong khi mô hình lại nhận nhầm rằng thông điệp an toàn.
Các biến thể thường gặp gồm CSS cropping (thu hẹp vùng hiển thị), dịch/đẩy văn bản ra ngoài khu vực xem được, và zero-font techniques (chèn từ gây nhiễu giữa đoạn phishing để máy đọc thấy khác với người đọc).
Khuyến nghị cho doanh nghiệp là triển khai bảo mật email theo lớp: kiểm tra sender reputation, kết quả authentication, phân tích URL, kiểm tra cách render HTML, và đối chiếu nội dung người dùng nhìn thấy với nội dung ẩn trước khi quyết định cho phép nhận thư.