ChatSpamDetector: Leveraging Large Language Models for Effective Phishing Email Detection

Core Concepts

Large language models can effectively detect phishing emails with high accuracy and provide detailed explanations for their determinations.

Abstract

ChatSpamDetector introduces a system that leverages large language models (LLMs) to accurately detect phishing emails. By analyzing both email headers and bodies, the system can identify various deceptive strategies, including brand impersonation and social engineering tactics. The system provides detailed explanations for its determinations, assisting users in making informed decisions about suspicious emails. Evaluation experiments showed that ChatSpamDetector using GPT-4 achieved an accuracy of 99.70%, outperforming other models and baseline systems.

Stats

我々のシステムはGPT-4を使用して99.70%の検出精度を達成した。
ChatSpamDetectorは、詳細な説明を提供し、ユーザーが疑わしいメールについて情報を得るのに役立つ。
大規模言語モデルを活用することで、フィッシングメールを高い精度で検出できる。

Quotes

Key Insights Distilled From

ChatSpamDetector

by Takashi Koid... at arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18093.pdf

Deeper Inquiries

ChatSpamDetectorが他の基準システムよりも優れた性能を示す一方、フィッシングメールの新しいタイプや攻撃手法にどのように対応する予定ですか？

ChatSpamDetectorは、既存の基準システムを上回る高い検出精度を持っていますが、常に進化するフィッシングメールの新しいタイプや攻撃手法への対応が重要です。今後は以下の方法でこれらに対処する予定です：

データセット更新: 定期的な最新情報を含むフィッシングメールデータセットから学習し、新たな攻撃手法やパターンを特定します。

モデルチューニング: ChatSpamDetector内部の大規模言語モデル（LLM）や他の技術を微調整して、最新かつ複雑なフィッシング詐欺手法に適合させます。

外部リソース活用: 外部知識ベースや情報源から取得した情報でLLMを補完し、「Retrieval-Augmented Generation (RAG)」と呼ばれるアプローチで追加情報検索と生成能力を向上させます。

人間エキスパートチェック: フィッシング詐欺専門家またはセキュリティアナリストがChatSpamDetector結果を確認し、偽陰性率および偽陽性率低減策に貢献します。

これら戦略と組み合わせて、ChatSpamDetectorは常に変化する脅威環境に適応しながら高度なフィッシングメール検出能力を維持・強化していく予定です。

ChatSpamDetectorは99.70%という高い検出精度を達成しましたが、偽陽性や偽陰性が発生した場合の影響はどのように評価されますか？

ChatSpamDetectorでは99.70%という非常に高い検出精度が達成されましたが、偽陰性（本物だけど不正判断）および偽陽性（不正だけど本物判断）問題も考慮されています。これら問題への影響評価および改善策は次の通りです：

影響分析： 偏った結果（例：多数派クラスへバイアス）、混乱因子（SE技術解釈）、品質低下等から発生可能な問題点把握。

改善措置： 欠点修正・モデル再トレーニング(特徴量拡充/バランサー使用)等実施数値向上目指す。

利用者教育： 判断根拠理解促進・信頼感向上目的で利用者訓練計画立案。

4．自動監視体制： 継続的監視及び自己訂正仕組み導入。異常値発見時速や即座反映行動取ること保障
以上措置義務付けて, システム全体効果的安全保障提供致します.

大規模言語モデル（LLM）以外 の 技術 や 手 法 を 組 み 合 わ せ る こ と で ， Chat Spam Detector の 機能 や 精 度 向 上 さ ら なる 可 能 性 ありま

すか？
大規模言語モデル(LLM)以外 の 技 術 を 導 入 ・ 統 合 , Chat Spam Detector の 効 果 的 高め 方 考 察:
1．特徴量工学: LLM 処理前段階, TF-IDF, BERT等 特徴量把握強化.
2．アンサンブル学習: 複数 テクニック同時使用, 最良決断支援.
3．オンライン学習: 新事象 即時 学んで アダプト可能.
4．*グラフニューラルネットワーク(GNN): 関連ドメイン名 推移図作成, 不明ドメイン推測支援.
5 . * コントロールポイント:** 分岐条件設定* , 正確分析促進.
6 . * マージャビリテーション: 各種技術共有, 相乗効果創造.
以上斬新技術導入及び旧来技術活用両面考え，Chat Spam Detector更なる革命的進歩実現可能見込みあります。