Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Phishing Email Identification with Large Language Models

論文の概要: Enhancing Phishing Email Identification with Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04759v1
Date: Fri, 07 Feb 2025 08:45:50 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-10 14:57:13.176058
Title: Enhancing Phishing Email Identification with Large Language Models
Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたフィッシングメール識別の強化
Authors: Catherine Lee,
Abstract要約: フィッシングメールの検出における大規模言語モデル(LLM)の有効性について検討した。実験により, LLMは高精度で高い精度を達成することが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40792653193642503
License:
Abstract: Phishing has long been a common tactic used by cybercriminals and continues to pose a significant threat in today's digital world. When phishing attacks become more advanced and sophisticated, there is an increasing need for effective methods to detect and prevent them. To address the challenging problem of detecting phishing emails, researchers have developed numerous solutions, in particular those based on machine learning (ML) algorithms. In this work, we take steps to study the efficacy of large language models (LLMs) in detecting phishing emails. The experiments show that the LLM achieves a high accuracy rate at high precision; importantly, it also provides interpretable evidence for the decisions.
Abstract（参考訳）: フィッシングは長い間、サイバー犯罪者がよく使う戦術であり、今日のデジタル世界において大きな脅威を生じ続けている。フィッシング攻撃の高度化と高度化に伴い、フィッシング攻撃を検出・防止するための効果的な方法の必要性が高まっている。フィッシングメールを検出するという難しい問題に対処するために、研究者は、特に機械学習(ML)アルゴリズムに基づく多くのソリューションを開発した。本研究では,フィッシングメールの検出における大規模言語モデル(LLM)の有効性について検討する。実験の結果,LSMは高い精度で高い精度を達成できることが示され,さらに決定の解釈可能な証拠も提示された。

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