論文の概要: PsyScam: A Benchmark for Psychological Techniques in Real-World Scams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.15017v1
• Date: Wed, 21 May 2025 01:55:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 15:42:58.812963
• Title: PsyScam: A Benchmark for Psychological Techniques in Real-World Scams
• Title（参考訳）: PsyScam: 現実世界の詐欺における心理学的テクニックのベンチマーク
• Authors: Shang Ma, Tianyi Ma, Jiahao Liu, Wei Song, Zhenkai Liang, Xusheng Xiao, Yanfang Ye,
• Abstract要約: PsyScamは、オンライン詐欺師が使用する心理的テクニックを体系的に捉え、評価するために設計されたベンチマークである。 PsyScamは、幅広い詐欺報告を収集し、心理学と現実世界のサイバーセキュリティ分析を橋渡しする。 実験の結果, PsyScamは, スカムコンテンツの検出と生成において, 既存のモデルに重大な課題を呈していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.92268107663186
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Online scams have become increasingly prevalent, with scammers using psychological techniques (PTs) to manipulate victims. While existing research has developed benchmarks to study scammer behaviors, these benchmarks do not adequately reflect the PTs observed in real-world scams. To fill this gap, we introduce PsyScam, a benchmark designed to systematically capture and evaluate PTs embedded in real-world scam reports. In particular, PsyScam bridges psychology and real-world cyber security analysis through collecting a wide range of scam reports from six public platforms and grounding its annotations in well-established cognitive and psychological theories. We further demonstrate PsyScam's utility through three downstream tasks: PT classification, scam completion, and scam augmentation. Experimental results show that PsyScam presents significant challenges to existing models in both detecting and generating scam content based on the PTs used by real-world scammers. Our code and dataset are available at: https://anonymous.4open.science/r/PsyScam-66E4.
• Abstract（参考訳）: オンライン詐欺はますます広まり、被害者の操作に心理学的手法(PT)を使用した詐欺が流行している。 既存の研究では、散乱挙動を研究するためのベンチマークが開発されているが、これらのベンチマークは現実世界の詐欺で観測されたPTを十分に反映していない。 このギャップを埋めるために、現実世界の詐欺報告に埋め込まれたPTを体系的にキャプチャし、評価するためのベンチマークであるPsyScamを導入する。 特に、PsyScamは6つの公共プラットフォームから広範囲の詐欺報告を収集し、そのアノテーションを確立された認知的・心理学的理論に基礎を置いて、心理学と現実世界のサイバーセキュリティ分析を橋渡しする。 さらに、PT分類、スカム完了、スカム拡張という3つの下流タスクを通じて、PsyScamの実用性を実証する。 実験結果から,PsyScamは実世界の詐欺師が使用するPTに基づく詐欺コンテンツの検出と生成において,既存のモデルに重大な課題を呈していることがわかった。 私たちのコードとデータセットは、https://anonymous.4open.science/r/PsyScam-66E4.com/sで公開されています。

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