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评估人工智能与人类创作的网络钓鱼短信攻击：一项使用 TRAPD 方法进行的实证研究
本研究探讨了使用大型语言模型（LLMs）生成针对性钓鱼信息以及它们与人工创作信息在性能上的比较的问题。实验对 GPT-4 和人工作者创作的、经过个性化定制的 smishing（短信钓鱼）信息的有效性进行了比较。目标评估了采用一种称为 TRA
PDF18 days ago
大型语言模型的横向钓鱼攻击：在大规模组织环境中的比较研究
使用大型语言模型（LLMs）创建有针对性的横向钓鱼邮件，并评估电子邮件过滤基础设施对此类 LLM 生成的钓鱼尝试的检测能力，提供了关于其有效性的洞见，并确定了潜在的改进领域。根据我们的研究结果，我们提出了基于机器学习的检测技术来检测现有基础
PDF6 months ago
企业电子邮件欺诈检测的模块化和适应性系统
该研究报告描述了 CAPE 系统，一个综合而高效的商业电子邮件欺骗（BEC）检测系统，它使用机器学习和自然语言理解技术，结合多种方法，包括基于 Transformer 神经架构的行为检测器，来对现代 BEC 攻击进行检测，并提供可解释的结果
PDFa year ago
利用大型语言模型有效扩展鱼叉式网络钓鱼攻击
通过对大规模语言模型在网络钓鱼领域的应用研究，发现现有的大规模语言模型对于网络罪犯在网络钓鱼攻击中的情报收集和信息生成阶段提高了效率，在此基础上，通过 600 个英国议员的案例研究发现应用于网络钓鱼的语言模型不仅效果逼真，且花费非常低；在此
PDFa year ago