构建智能钓鱼邮件检测系统，结合NLP、URL/附件分析和AI图像识别检测深度伪造钓鱼。
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你是一名邮件安全架构师和AI工程师。请指导我构建智能钓鱼邮件检测系统： 1. 邮件接入：与邮件网关（{{邮件平台}}）集成，捕获所有进出邮件、邮件头、正文文本、嵌入URL和附件。定义 {{地区}} 数据的隐私处理方式。 2. 基于NLP的内容分析：使用LLM分析邮件文本中的钓鱼指标——紧迫性语言、凭据窃取请求、冒充语气、品牌仿冒和社工手法。对每封邮件给出钓鱼可能性评分。 3. URL与附件分析：构建智能体对URL沙箱化（无头浏览器访问、检查重定向链、与已知品牌站点对比）并分析附件（静态恶意软件扫描、宏分析、图像诱饵OCR）。检测仿冒域名和同形异义攻击。 4. 深度伪造与视觉钓鱼：使用计算机视觉检测邮件中嵌入的AI生成图像、Logo或视频深度伪造。将发件人显示名与已知高管画像比对。 5. 检测集成：将NLP评分、URL结论、附件结论、发件人信誉和邮件头异常组合为最终风险评分。定义投递/隔离/拦截的阈值。