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KnowPhish: Large Language Models Meet Multimodal Knowledge Graphs for Enhancing Reference-Based Phishing Detection
核心概念
기존 RBPD의 한계를 극복하기 위해 KnowPhish와 KPD가 효과적인 피싱 탐지 성능을 제공하고 로고 없는 웹페이지도 식별할 수 있음.
要約
- 피싱 공격의 중요성과 긴급성 강조
- RBPD의 한계와 새로운 접근 방식 소개
- KnowPhish 및 KPD의 성능 평가 결과 제시
- 로고 없는 피싱 웹페이지 식별 능력 강조
- 로컬 환경에서의 효과적인 성능 증명
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KnowPhish
統計
로고 없는 피싱 웹페이지를 식별하는 데 중요한 역할을 하는 LLM 기반 접근 방식 소개
로고 없는 피싱 웹페이지를 식별하는 데 중요한 역할을 하는 LLM 기반 접근 방식 소개
引用
"로고 없는 피싱 웹페이지를 식별하는 데 중요한 역할을 하는 LLM 기반 접근 방식 소개"
"로고 없는 피싱 웹페이지를 식별하는 데 중요한 역할을 하는 LLM 기반 접근 방식 소개"
深掘り質問
텍스트 기반 피싱 탐지 시스템이 로고 기반 시스템과 어떻게 다른가?
로고 기반의 피싱 탐지 시스템은 주로 웹페이지의 로고 이미지를 분석하여 해당 로고가 속한 브랜드를 식별하는 방식을 사용합니다. 반면에 텍스트 기반의 피싱 탐지 시스템은 HTML 내의 텍스트 정보를 분석하여 웹페이지의 브랜드 의도를 식별합니다. 이러한 방식의 차이로 인해 로고가 없는 피싱 웹페이지나 로고 변형이 있는 경우에도 텍스트 기반 시스템은 브랜드 정보를 추출할 수 있습니다. 또한, 텍스트 기반 시스템은 이미지 기반 시스템과 함께 사용되어 다양한 모달리티를 활용하여 피싱 웹페이지를 탐지하는 데 도움이 됩니다.
RBPD의 성능을 향상시키기 위해 어떤 추가적인 데이터 수집이 필요할까?
RBPD의 성능을 향상시키기 위해서는 다양한 브랜드에 대한 정보를 포괄적으로 수집하는 것이 중요합니다. 추가적인 데이터 수집을 통해 로고 변형이나 로고가 없는 피싱 웹페이지를 식별할 수 있는 정보를 확보할 수 있습니다. 또한, 브랜드의 다양한 도메인 정보를 수집하여 도메인 변형을 고려하는 것도 성능 향상에 도움이 됩니다. 더 나아가, 텍스트 기반의 정보 수집을 통해 HTML 내의 텍스트 정보를 활용하여 브랜드 의도를 추출하는 방법을 도입함으로써 RBPD의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
피싱 공격을 예방하기 위한 새로운 접근 방식은 무엇일까?
피싱 공격을 예방하기 위한 새로운 접근 방식으로는 다양한 모달리티를 활용하는 다중 접근 방식이 제안됩니다. 이미지 기반의 피싱 탐지 시스템과 텍스트 기반의 피싱 탐지 시스템을 통합하여 로고 정보와 텍스트 정보를 종합적으로 활용하는 다중 모달리티 접근 방식이 효과적일 수 있습니다. 또한, 실시간으로 변화하는 피싱 공격에 대응하기 위해 지속적인 데이터 수집과 분석을 통해 새로운 피싱 패턴을 식별하고 대응하는 방법이 필요합니다. 이를 통해 피싱 공격을 더욱 효과적으로 예방할 수 있을 것으로 기대됩니다.
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