論文の概要: KnowPhish: Large Language Models Meet Multimodal Knowledge Graphs for
Enhancing Reference-Based Phishing Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02253v1
- Date: Mon, 4 Mar 2024 17:38:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-06 17:46:04.880394
- Title: KnowPhish: Large Language Models Meet Multimodal Knowledge Graphs for
Enhancing Reference-Based Phishing Detection
- Title（参考訳）: KnowPhish: 参照ベースのフィッシング検出を支援するマルチモーダル知識グラフを備えた大規模言語モデル
- Authors: Yuexin Li, Chengyu Huang, Shumin Deng, Mei Lin Lock, Tri Cao, Nay Oo,
Bryan Hooi, Hoon Wei Lim
- Abstract要約: 各ブランドに関する情報が豊富な20万のブランドを含む,自動知識収集パイプラインを提案する。
KnowPhishは、既存の参照ベースのフィッシング検出器の性能を高めるために使用できる。
結果として得られたマルチモーダルフィッシング検出手法であるKnowPhish Detectorは,ロゴの有無にかかわらずフィッシングWebページを検出することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.56530943852781
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Phishing attacks have inflicted substantial losses on individuals and
businesses alike, necessitating the development of robust and efficient
automated phishing detection approaches. Reference-based phishing detectors
(RBPDs), which compare the logos on a target webpage to a known set of logos,
have emerged as the state-of-the-art approach. However, a major limitation of
existing RBPDs is that they rely on a manually constructed brand knowledge
base, making it infeasible to scale to a large number of brands, which results
in false negative errors due to the insufficient brand coverage of the
knowledge base. To address this issue, we propose an automated knowledge
collection pipeline, using which we collect and release a large-scale
multimodal brand knowledge base, KnowPhish, containing 20k brands with rich
information about each brand. KnowPhish can be used to boost the performance of
existing RBPDs in a plug-and-play manner. A second limitation of existing RBPDs
is that they solely rely on the image modality, ignoring useful textual
information present in the webpage HTML. To utilize this textual information,
we propose a Large Language Model (LLM)-based approach to extract brand
information of webpages from text. Our resulting multimodal phishing detection
approach, KnowPhish Detector (KPD), can detect phishing webpages with or
without logos. We evaluate KnowPhish and KPD on a manually validated dataset,
and on a field study under Singapore's local context, showing substantial
improvements in effectiveness and efficiency compared to state-of-the-art
baselines.
- Abstract（参考訳）: フィッシング攻撃は個人や企業にも大きな損失をもたらし、堅牢で効率的な自動フィッシング検出手法の開発を必要としている。
ターゲットwebページのロゴを既知のロゴセットと比較する参照ベースのフィッシング検出器(rbpds)が最先端のアプローチとして登場した。
しかし、既存のrbpdsの大きな制限は、手作業で構築されたブランド知識ベースに依存しているため、多くのブランドにスケールすることは不可能であり、知識ベースが不十分なブランドカバレッジのために誤ったネガティブなエラーを生じさせる。
そこで本研究では,大規模マルチモーダルブランドのナレッジベースであるknowphishを収集・公開し,各ブランドに関する20万のブランド情報を含むナレッジコレクションパイプラインを提案する。
KnowPhishは既存のRBPDのパフォーマンスをプラグアンドプレイで向上するために使用することができる。
既存のRBPDの2つ目の制限は、WebページHTMLに存在する有用なテキスト情報を無視して、画像のモダリティのみに依存することである。
このテキスト情報を活用するために,テキストからWebページのブランド情報を抽出するLarge Language Model (LLM)に基づくアプローチを提案する。
結果として得られたマルチモーダルフィッシング検出手法であるKnowPhish Detector(KPD)は,ロゴの有無にかかわらずフィッシングWebページを検出する。
我々は,KnowPhishとKPDを手動で検証したデータセットと,シンガポールの現地文脈下でのフィールドスタディに基づいて評価し,最先端のベースラインと比較して,有効性と効率が著しく向上したことを示した。
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