APOLLO：一個基於 GPT 的工具，用於偵測網路釣魚電子郵件並產生解釋以警告使用者

Belangrijkste concepten

APOLLO 是一款基於 GPT-4o 的工具，能夠有效偵測網路釣魚電子郵件並產生易於理解的解釋，以協助使用者做出更明智的決策，從而提升網路安全防護。

Samenvatting

這篇研究論文介紹了 APOLLO，一個利用 GPT-4o 語言模型自動偵測網路釣魚電子郵件並產生解釋訊息的工具。
研究目標：

探討大型語言模型 (LLM) 在偵測網路釣魚電子郵件方面的潛力。
解決現有網路釣魚警告訊息的局限性，例如缺乏針對特定威脅的解釋。
方法：

開發 APOLLO 工具，該工具使用 GPT-4o 來分類電子郵件並產生解釋訊息。
使用包含 2000 封網路釣魚郵件和 2000 封真實郵件的資料集評估 APOLLO 的分類效能。
進行使用者研究 (N=20)，以評估使用者對 APOLLO 產生之解釋訊息的理解程度，並與其他基準警告訊息進行比較。
主要發現：

APOLLO 在分類網路釣魚電子郵件方面表現出色，準確率高達 97%。
整合來自第三方服務（例如 VirusTotal）的資訊可以進一步提高分類準確率至 99%。
使用者研究結果顯示，與現有的瀏覽器警告訊息相比，APOLLO 產生的解釋訊息更易於理解、更有趣且更值得信賴。
結論：

使用 LLM 作為防禦網路釣魚攻擊的手段是一種非常有前景的方法。
APOLLO 作為此研究方向的概念驗證，展現了 LLM 在增強網路安全防護方面的潛力。
研究意義：

本研究強調了將 LLM 整合到網路安全工具中的價值，特別是在網路釣魚防禦方面。
APOLLO 的開發為建立更有效、使用者友善的網路釣魚防禦機制提供了實際的解決方案。
局限與未來研究方向：

未來研究應探討整合更多類型的外部資訊來源，以進一步提高 APOLLO 的準確性和可靠性。
需要更大規模的使用者研究來驗證 APOLLO 產生的解釋訊息在真實環境中的有效性。

Statistieken

資料集大小：4000 封電子郵件（2000 封網路釣魚，2000 封真實）
GPT-4o 分類準確率：97%
整合 VirusTotal 資訊後的準確率：99%
使用者研究參與者人數：20 人

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

APOLLO: A GPT-based tool to detect phishing emails and generate explanations that warn users

by Gius... om arxiv.org 10-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.07997.pdf

Diepere vragen

除了 VirusTotal 之外，還有哪些其他類型的外部資訊來源可以整合到 APOLLO 中以提高其偵測能力？

除了 VirusTotal，還有許多其他類型的外部資訊來源可以整合到 APOLLO 中，以提高其偵測網路釣魚攻擊的能力：

網域名稱系統（DNS）資訊： 可以分析寄件者網域名稱和電子郵件標頭中的其他 DNS 記錄，以識別可疑模式，例如新註冊的網域、網域名稱與已知網路釣魚網域的相似性，以及異常的郵件伺服器設定。
電子郵件信譽服務： 可以利用電子郵件信譽服務（例如 Sender Policy Framework (SPF)、DomainKeys Identified Mail (DKIM) 和 Domain-based Message Authentication, Reporting & Conformance (DMARC)）來驗證寄件者的身分並偵測偽造的電子郵件。
自然語言處理（NLP）增強的威脅情報： 可以整合來自威脅情報來源的 NLP 增強的資料，例如網路安全論壇、暗網市場和社交媒體，以識別與已知網路釣魚活動相關的關鍵字、片語和技術。
機器學習（ML）模型： 可以訓練專門用於偵測網路釣魚的 ML 模型，並將其與 APOLLO 整合，以增強其偵測能力。這些模型可以基於各種特徵，例如電子郵件內容、標頭資訊和 URL 特徵。
瀏覽器擴充功能和外掛程式： 可以開發瀏覽器擴充功能和外掛程式，以利用 APOLLO 的功能並在使用者瀏覽網頁時提供即時保護。這些擴充功能可以掃描網站是否有網路釣魚指標，並在偵測到可疑活動時向使用者發出警報。
透過整合這些額外的資訊來源，APOLLO 可以更全面地分析電子郵件，並提高其準確偵測和阻止網路釣魚攻擊的能力。

APOLLO 如何應對使用自然語言處理技術來規避偵測的新型網路釣魚攻擊？

使用自然語言處理（NLP）技術來規避偵測的新型網路釣魚攻擊對 APOLLO 等基於規則和機器學習的系統構成了重大挑戰。然而，APOLLO 可以透過以下方式來應對這些挑戰：

持續學習和模型更新： APOLLO 的機器學習模型需要不斷更新，以學習新的網路釣魚技術和趨勢。這可以透過持續訓練模型來實現，使用新的網路釣魚電子郵件範例和 NLP 生成的攻擊變體。
基於上下文的分析： APOLLO 可以透過分析電子郵件的上下文來提高其偵測能力，例如寄件者與收件者之間的關係、電子郵件的通信歷史記錄以及電子郵件中使用的語言風格。
多因素身份驗證（MFA）： 即使網路釣魚者成功獲取了使用者的憑據，MFA 也可以透過要求使用者提供額外的驗證因素來防止他們訪問帳戶。APOLLO 可以鼓勵使用者在其帳戶上啟用 MFA。
使用者教育和意識： 透過教育使用者有關最新的網路釣魚技術和趨勢，APOLLO 可以幫助使用者識別和避免這些攻擊。這可以透過電子郵件中的警告訊息、瀏覽器通知或其他形式的使用者介面來實現。
透過結合這些方法，APOLLO 可以增強其對抗使用 NLP 技術的先進網路釣魚攻擊的能力，並為使用者提供更強大的保護。

如果將 APOLLO 整合到其他通訊平台（例如社群媒體或簡訊），其效能會如何？

將 APOLLO 整合到其他通訊平台（例如社群媒體或簡訊）具有巨大的潛力，可以保護使用者免受網路釣魚攻擊。然而，其效能取決於幾個因素：

平台特定的挑戰： 每個平台都有其獨特的特點和挑戰。例如，社群媒體平台通常包含大量的圖片、影片和連結，而簡訊則以簡短的文字訊息為特點。APOLLO 需要調整其演算法和規則，以有效地分析這些不同類型的內容。
資料可用性和隱私問題： 訪問平台資料對於 APOLLO 的效能至關重要。然而，平台必須在資料共享和使用者隱私之間取得平衡。必須以保護使用者隱私的方式設計資料收集和處理流程。
使用者行為和上下文： 使用者行為和上下文在不同的平台上可能會有很大差異。例如，使用者在社群媒體上與朋友和家人互動時，可能比在簡訊中收到來自未知寄件者的訊息時更容易點擊可疑連結。APOLLO 需要考慮這些行為和上下文差異，以最大程度地提高其準確性。
總體而言，將 APOLLO 整合到其他通訊平台是一個很有前景的方向，可以增強網路釣魚防護。然而，需要仔細考慮平台特定的挑戰、資料隱私問題和使用者行為差異，以確保 APOLLO 在這些新環境中的有效性。