Evaluating the Efficacy of Large Language Models in Identifying Phishing Attempts
作者: Het Patel, Umair Rehman, Farkhund Iqbal
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-04-23 (更新: 2024-06-06)
备注: 7 pages, 3 figures
💡 一句话要点
评估大型语言模型在识别网络钓鱼中的有效性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 网络钓鱼 大型语言模型 自然语言处理 网络安全 机器学习
📋 核心要点
- 网络钓鱼攻击利用社会工程手段，现有检测方法面临准确性和效率的挑战。
- 本文通过分析15种大型语言模型，评估其在识别钓鱼邮件中的有效性，尤其是针对特定类型的诈骗邮件。
- 实验结果表明，ChatGPT 3.5及其变种在检测钓鱼邮件方面表现优异，具有较高的准确率。
📝 摘要（中文）
网络钓鱼作为一种普遍的网络犯罪手段，几十年来一直是数字世界中的重大威胁。通过巧妙的社会工程和现代技术，网络犯罪分子利用信任和安全漏洞，针对个人、企业和组织进行攻击。本文分析了15种大型语言模型（LLMs）在检测网络钓鱼尝试中的有效性，特别关注随机选择的“419诈骗”邮件。研究的目标是确定哪些LLMs能够准确识别钓鱼邮件，实验结果显示，ChatGPT 3.5、GPT-3.5-Turbo-Instruct和ChatGPT在检测钓鱼邮件方面表现最佳。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决网络钓鱼邮件检测的有效性问题。现有方法在识别复杂的钓鱼邮件时，往往存在准确性不足和误报率高的痛点。
核心思路：通过利用大型语言模型的自然语言处理能力，分析邮件文本及其元数据，以提高钓鱼邮件的检测准确性。选择“419诈骗”邮件作为研究对象，旨在评估不同模型的表现。
技术框架：研究采用了一个结构化的实验流程，包括数据收集、模型选择、特征提取和性能评估等主要模块。首先随机选择钓鱼邮件样本，然后使用不同的LLMs进行分析，最后对结果进行比较。
关键创新：本研究的创新点在于系统性地评估多种大型语言模型在特定钓鱼邮件识别中的表现，填补了现有文献中对LLMs应用于网络安全领域的研究空白。
关键设计：在实验中，模型的选择基于其在自然语言处理任务中的表现，评估指标包括准确率、召回率和F1分数等，确保全面反映模型的检测能力。
📊 实验亮点
实验结果显示，ChatGPT 3.5、GPT-3.5-Turbo-Instruct和ChatGPT在检测钓鱼邮件方面的准确率显著高于其他模型，具体性能数据未提供，但表明这些模型在识别复杂钓鱼策略方面具有明显优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括网络安全、电子邮件过滤和反欺诈系统。通过提高钓鱼邮件的检测能力，可以有效保护用户的敏感信息，减少网络犯罪带来的损失，未来可能推动更多基于AI的安全解决方案的开发。
📄 摘要（原文）
Phishing, a prevalent cybercrime tactic for decades, remains a significant threat in today's digital world. By leveraging clever social engineering elements and modern technology, cybercrime targets many individuals, businesses, and organizations to exploit trust and security. These cyber-attackers are often disguised in many trustworthy forms to appear as legitimate sources. By cleverly using psychological elements like urgency, fear, social proof, and other manipulative strategies, phishers can lure individuals into revealing sensitive and personalized information. Building on this pervasive issue within modern technology, this paper aims to analyze the effectiveness of 15 Large Language Models (LLMs) in detecting phishing attempts, specifically focusing on a randomized set of "419 Scam" emails. The objective is to determine which LLMs can accurately detect phishing emails by analyzing a text file containing email metadata based on predefined criteria. The experiment concluded that the following models, ChatGPT 3.5, GPT-3.5-Turbo-Instruct, and ChatGPT, were the most effective in detecting phishing emails.