剪贴板数据: 内容特征筛选型数据捕获

内容特征筛选型数据捕获（Content-Filtered Data Capture）是一种基于语义分析的智能化剪贴板监控技术。该技术通过预设目标数据特征（如加密货币地址格式、特定字段标识符等），对剪贴板内容进行实时过滤，仅当检测到符合预定规则的高价值信息时才触发数据外传，从而大幅降低异常数据传输频次。攻击者结合正则表达式匹配、自然语言处理等技术构建动态过滤引擎，有效提升攻击行为的精准性与隐蔽性。

该技术的匿迹机制建立在数据价值密度提升与传输行为降频两大策略之上。首先，通过智能内容识别算法过滤无关信息，确保仅窃取具备直接利用价值的数据（如支付凭证、API密钥），将传统剪贴板监控的"全量采集"转变为"精准收割"，减少数据传输总量及暴露风险。其次，采用基于事件触发的间歇式通信策略，仅在检测到高价值数据时建立短暂C2连接，其他时段保持静默状态。技术实现中引入机器学习模型动态更新目标特征库，通过离线训练与在线增量学习相结合的方式提升识别准确率。同时利用本地缓存机制对捕获数据进行预处理与压缩，将单次传输数据包尺寸控制在常见网络流量波动范围内，使得剪贴板窃取行为在数据量与传输模式两个维度均与正常业务操作难以区分。