論文の概要: An Explainable Transformer-based Model for Phishing Email Detection: A Large Language Model Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13871v2
• Date: Thu, 14 Aug 2025 10:59:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 22:24:47.945315
• Title: An Explainable Transformer-based Model for Phishing Email Detection: A Large Language Model Approach
• Title（参考訳）: フィッシングメール検出のための説明可能なトランスフォーマーモデル:大規模言語モデルによるアプローチ
• Authors: Mohammad Amaz Uddin, Md Mahiuddin, Iqbal H. Sarker,
• Abstract要約: フィッシングメール(英: Phishing email)は、機密情報を盗んだり、金銭的損害を与える目的で偽のメールを送ることによって、ユーザーを騙そうとする深刻なサイバー脅威である。 大規模な学術研究にもかかわらず、フィッシング検出はサイバーセキュリティの分野で今も進行中で恐ろしい課題である。 フィッシングメールの検出のために最適化された微調整変換器を用いた DistilBERT モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1301560294088318
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Phishing email is a serious cyber threat that tries to deceive users by sending false emails with the intention of stealing confidential information or causing financial harm. Attackers, often posing as trustworthy entities, exploit technological advancements and sophistication to make detection and prevention of phishing more challenging. Despite extensive academic research, phishing detection remains an ongoing and formidable challenge in the cybersecurity landscape. Large Language Models (LLMs) and Masked Language Models (MLMs) possess immense potential to offer innovative solutions to address long-standing challenges. In this research paper, we present an optimized, fine-tuned transformer-based DistilBERT model designed for the detection of phishing emails. In the detection process, we work with a phishing email dataset and utilize the preprocessing techniques to clean and solve the imbalance class issues. Through our experiments, we found that our model effectively achieves high accuracy, demonstrating its capability to perform well. Finally, we demonstrate our fine-tuned model using Explainable-AI (XAI) techniques such as Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) and Transformer Interpret to explain how our model makes predictions in the context of text classification for phishing emails.
• Abstract（参考訳）: フィッシングメール(英: Phishing email)は、機密情報を盗んだり、金銭的損害を与える目的で偽のメールを送ることによって、ユーザーを騙そうとする深刻なサイバー脅威である。 しばしば信頼できる存在として振る舞う攻撃者は、フィッシングの検出と防止をより困難にするため、技術的進歩と高度化を活用している。 大規模な学術研究にもかかわらず、フィッシング検出はサイバーセキュリティの分野で今も進行中で恐ろしい課題である。 LLM(Large Language Models)とMLM(Masked Language Models)は、長年の課題に対処する革新的なソリューションを提供する大きな可能性を秘めている。 本研究では,フィッシングメールの検出に最適化された微調整変換器を用いた DistilBERT モデルを提案する。 検出プロセスでは、フィッシングメールデータセットを用いて、前処理技術を用いて、不均衡なクラス問題をクリーン化し、解決する。 実験の結果,本モデルでは精度が向上し,性能が向上することが確認された。 最後に,ローカル・インタプリタブル・モデル非依存記述(LIME)やトランスフォーマー・インタプリタ(Transformer Interpret)といったXAI(Explainable-AI)技術を用いて,フィッシングメールのテキスト分類の文脈でモデルがどのように予測を行うかを説明する。

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