"В этой работе мы предпринимаем шаги для изучения эффективности больших языковых моделей (LLM), в частности, мультимодальных LLM, при обнаружении фишинговых веб-страниц. Учитывая, что LLM предварительно обучены на большом массиве данных, мы стремимся использовать их понимание различных аспектов веб-страницы (логотип, тема, иконка и т. д.) для идентификации бренда данной веб-страницы и сравнения идентифицированного бренда с доменным именем в URL-адресе для обнаружения фишинговой атаки. Мы предлагаем двухфазную систему, использующую LLM на обоих этапах: первый этап фокусируется на идентификации бренда, а второй проверяет домен. Мы проводим комплексные оценки на недавно собранном наборе данных. Наши эксперименты показывают, что система на основе LLM достигает высокого уровня обнаружения при высокой точности; что важно, она также предоставляет интерпретируемые доказательства для решений. Наша система также работает значительно лучше, чем современная система обнаружения фишинга на основе бренда, демонстрируя при этом устойчивость к двум известным состязательным атакам."
No comments:
Post a Comment