Fugu-MT 論文翻訳(概要): Utilizing Large Language Models to Optimize the Detection and Explainability of Phishing Websites

論文の概要: Utilizing Large Language Models to Optimize the Detection and Explainability of Phishing Websites

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05667v1
Date: Sun, 11 Aug 2024 01:14:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-13 16:07:35.552248
Title: Utilizing Large Language Models to Optimize the Detection and Explainability of Phishing Websites
Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたフィッシングサイトの検出と説明可能性の最適化
Authors: Sayak Saha Roy, Shirin Nilizadeh,
Abstract要約: PhishLangはオープンソースの軽量なLarge Language Model(LLM)で、Webサイトのコンテキスト分析を通じてWebサイトの検出をフィッシングする。 3.5ヶ月にわたるテスト期間において、PhishLangはおよそ26KのフィッシングURLを特定したが、その多くが人気のアンチフィッシングブロックリストによって検出されなかった。我々はPhishLangとGPT-3.5 Turboを統合して、Webサイトをフィッシングとマークしたさまざまな機能に関するコンテキスト情報を提供する、テキスト説明可能なブロッキング警告を作成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.014087730099599
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we introduce PhishLang, an open-source, lightweight Large Language Model (LLM) specifically designed for phishing website detection through contextual analysis of the website. Unlike traditional heuristic or machine learning models that rely on static features and struggle to adapt to new threats and deep learning models that are computationally intensive, our model utilizes the advanced language processing capabilities of LLMs to learn granular features that are characteristic of phishing attacks. Furthermore, PhishLang operates with minimal data preprocessing and offers performance comparable to leading deep learning tools, while being significantly faster and less resource-intensive. Over a 3.5-month testing period, PhishLang successfully identified approximately 26K phishing URLs, many of which were undetected by popular antiphishing blocklists, thus demonstrating its potential to aid current detection measures. We also evaluate PhishLang against several realistic adversarial attacks and develop six patches that make it very robust against such threats. Furthermore, we integrate PhishLang with GPT-3.5 Turbo to create \textit{explainable blocklisting} - warnings that provide users with contextual information about different features that led to a website being marked as phishing. Finally, we have open-sourced the PhishLang framework and developed a Chromium-based browser extension and URL scanner website, which implement explainable warnings for end-users.
Abstract（参考訳）: 本稿では,PhishLangについて紹介する。PhishLangはオープンソースの軽量大言語モデル(LLM)で,Webサイトのコンテキスト解析を通じてWebサイトの検出をフィッシングするように設計されている。静的な特徴に依存し、計算集約的な新たな脅威やディープラーニングモデルへの適応に苦慮する従来のヒューリスティックあるいは機械学習モデルとは異なり、我々のモデルは、LLMの高度な言語処理機能を利用して、フィッシング攻撃の特徴となるきめ細かい特徴を学習する。さらに、PhishLangは最小限のデータ前処理で動作し、主要なディープラーニングツールに匹敵するパフォーマンスを提供する。 3.5ヶ月にわたるテスト期間において、PhishLangは、約26KのフィッシングURLの特定に成功した。また、いくつかの現実的な敵攻撃に対してPhishLangを評価し、そのような脅威に対して非常に堅牢な6つのパッチを開発しました。さらに,PhishLang と GPT-3.5 Turbo を統合して \textit{Explainable blocklisting} を生成する。最後に、PhishLangフレームワークをオープンソース化し、ChromiumベースのブラウザエクステンションとURLスキャナWebサイトを開発しました。

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