論文の概要: Semantic Superiority vs. Forensic Efficiency: A Comparative Analysis of Deep Learning and Psycholinguistics for Business Email Compromise Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.20944v2
• Date: Sun, 30 Nov 2025 14:54:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 13:32:07.509715
• Title: Semantic Superiority vs. Forensic Efficiency: A Comparative Analysis of Deep Learning and Psycholinguistics for Business Email Compromise Detection
• Title（参考訳）: セマンティック・スーパーオリティ対法医学的効率:ビジネスメールの競合検出のための深層学習と心理言語学の比較分析
• Authors: Yaw Osei Adjei, Frederick Ayivor,
• Abstract要約: ビジネスメール妥協(Business Email Compromise, BEC)は、組織階層を操作する高度な社会工学的脅威である。 本稿では、法医学的心理学的ストリーム(CatBoost)とセマンティックストリーム(DistilBERT)の2つの検出パラダイムを対比する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Business Email Compromise (BEC) is a sophisticated social engineering threat that manipulates organizational hierarchies, leading to significant financial damage. According to the 2024 FBI Internet Crime Report, BEC accounts for over $2.9 billion in annual losses, presenting a massive economic asymmetry: the financial cost of a False Negative (fraud loss) exceeds the operational cost of a False Positive (manual review) by a ratio of approximately 5,480:1. This paper contrasts two detection paradigms: a Forensic Psycholinguistic Stream (CatBoost), which analyzes linguistic cues like urgency and authority with high interpretability, and a Semantic Stream (DistilBERT), which utilizes deep learning for contextual understanding. We evaluated both streams on a hybrid dataset (N=7,990) containing human-legitimate and AI-synthesized adversarial fraud. Benchmarked on Tesla T4 infrastructure, DistilBERT achieved near-perfect detection on synthetic threats (AUC >0.99, F1 =0.998) with acceptable real-time latency (7.4 ms). CatBoost achieved competitive detection (AUC =0.991, F1 =0.949) at 8.4x lower latency (0.8 ms) with negligible resource consumption. We conclude that while DistilBERT offers maximum accuracy for GPU-equipped organizations, CatBoost provides a viable, cost-effective alternative for edge deployments. Both approaches demonstrate a theoretical ROI exceeding 99.9% when optimized via cost-sensitive learning.
• Abstract（参考訳）: ビジネスメール妥協(Business Email Compromise、BEC)は、組織的階層を操作する高度な社会工学的脅威であり、経済的に重大な損害をもたらす。 2024年の米連邦捜査局(FBI)のインターネット犯罪報告書によると、BECは年間29億ドル以上の損失を計上しており、経済的な非対称性を呈している: 偽陰性(詐欺的損失)の金銭的コストは偽陽性(手動レビュー)の運用コストを約5,480:1の比率で上回っている。 本稿では、緊急性や権限などの言語的手がかりを高い解釈性で分析するForensic Psycholinguistic Stream(CatBoost)と、文脈理解にディープラーニングを利用するSemantic Stream(DistilBERT)の2つの検出パラダイムを対比する。 ハイブリッドデータセット (N=7,990) を用いて, 人為的およびAI合成の対向的詐欺を含むストリームの評価を行った。 テスラのT4インフラを基準に、DistilBERTは合成脅威(AUC >0.99, F1 =0.998)のほぼ完全な検出を実現した。 CatBoostは競合検出(AUC =0.991, F1 =0.949)を8.4倍低レイテンシ(0.8ms)で達成した。 私たちは、DistilBERTはGPUを備えた組織に最大限の精度を提供するが、CataBoostはエッジデプロイメントに対して実行可能な、費用対効果の代替手段を提供する、と結論付けています。 どちらのアプローチも、コスト感受性学習によって最適化された場合、理論的ROIが99.9%を超えることを示している。

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