KnowPhish: Verbesserung der Phishing-Erkennung durch große Sprachmodelle und multimodale Wissensgraphen

Konsep Inti

Automatisierte Erkennung von Phishing durch multimodale Wissensgraphen und große Sprachmodelle.

Abstrak

Phishing-Angriffe verursachen erhebliche Verluste und erfordern effiziente Erkennungsansätze.
Referenzbasierte Phishing-Detektoren (RBPDs) sind der aktuelle Stand der Technik.
KnowPhish bietet eine große multimodale Wissensbasis zur Verbesserung der RBPD-Leistung.
KPD kann Phishing-Webseiten mit oder ohne Logos erkennen.
Experimente zeigen, dass KnowPhish und KPD die Effektivität und Effizienz der Phishing-Erkennung verbessern.
Struktur:

Einleitung
Phishing-Angriffe und ihre Auswirkungen
Gegenmaßnahmen und aktuelle Ansätze
KnowPhish: Automatisierte Wissenssammlung
KPD: Multimodaler Phishing-Detektor
Experimente und Ergebnisse

Statistik

"Phishing-Angriffe haben 2023 weltweit zu geschätzten Verlusten von 1,026 Billionen US-Dollar geführt."
"RBPDs basieren auf einem Brand Knowledge Base (BKB) und einem Detektorrückgrat."
"KnowPhish enthält 20.000 Marken mit reichen Informationen."
"KPD erreicht eine Genauigkeit von 92,49% und eine Rückrufquote von 86,90%."

Kutipan

"Phishing-Angriffe haben erhebliche Verluste für Einzelpersonen und Unternehmen verursacht."
"KnowPhish kann die Leistung bestehender RBPDs signifikant verbessern."
"KPD ist in der Lage, Phishing-Webseiten mit oder ohne Logos zu erkennen."

Wawasan Utama Disaring Dari

KnowPhish

by Yuexin Li,Ch... pada arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.02253.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

Wie können RBPDs weiterentwickelt werden, um mit sich ständig ändernden Phishing-Taktiken Schritt zu halten?

Um mit sich ständig ändernden Phishing-Taktiken Schritt zu halten, können RBPDs durch kontinuierliche Aktualisierung und Erweiterung ihrer Wissensbasis verbessert werden. Dies kann durch automatisierte Prozesse erfolgen, die es ermöglichen, neue Phishing-Ziele und -Taktiken zu identifizieren und in die Erkennungsalgorithmen zu integrieren. RBPDs sollten auch in der Lage sein, sich an neue Angriffsmethoden anzupassen, indem sie verschiedene Modalitäten wie Text und Bild verarbeiten können, um auch logolose Phishing-Webseiten zu erkennen. Durch die Integration von KI-Technologien wie Large Language Models (LLMs) können RBPDs auch Textinformationen auf Webseiten analysieren und so die Erkennungsfähigkeiten verbessern.

Welche Auswirkungen haben multimodale Ansätze wie KPD auf die Zukunft der Phishing-Erkennung?

Multimodale Ansätze wie KPD haben das Potenzial, die Zukunft der Phishing-Erkennung zu revolutionieren, da sie eine ganzheitlichere und robustere Erkennung von Phishing-Webseiten ermöglichen. Durch die Kombination von Bild- und Textinformationen können RBPDs mit multimodalen Ansätzen eine breitere Palette von Phishing-Taktiken abdecken, einschließlich logoloser Phishing-Webseiten, die nur über Textinformationen identifiziert werden können. Diese Ansätze sind auch besser gerüstet, um sich an sich ständig ändernde Phishing-Taktiken anzupassen, da sie flexibler und vielseitiger sind. Insgesamt könnten multimodale Ansätze wie KPD die Effektivität und Effizienz der Phishing-Erkennung erheblich verbessern und dazu beitragen, die Cybersicherheit zu stärken.

Inwiefern könnten KPD und KnowPhish auch in anderen Bereichen der Cybersicherheit eingesetzt werden?

KPD und KnowPhish könnten auch in anderen Bereichen der Cybersicherheit eingesetzt werden, insbesondere bei der Erkennung und Bekämpfung von anderen Arten von Online-Bedrohungen wie Malware, Betrug und Social Engineering. Durch die Anpassung der Erkennungsalgorithmen und Wissensbasen könnten diese Technologien dazu beitragen, verschiedene Arten von Cyberangriffen frühzeitig zu erkennen und zu bekämpfen. Darüber hinaus könnten sie in der digitalen Forensik eingesetzt werden, um bei der Untersuchung von Sicherheitsvorfällen und der Identifizierung von Angreifern zu unterstützen. Die vielseitigen Anwendungsmöglichkeiten von KPD und KnowPhish machen sie zu wertvollen Werkzeugen in der gesamten Cybersicherheitsbranche.