論文の概要: CyberCane: Neuro-Symbolic RAG for Privacy-Preserving Phishing Detection with Formal Ontology Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.23563v1
• Date: Sun, 26 Apr 2026 07:08:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:07.43398
• Title: CyberCane: Neuro-Symbolic RAG for Privacy-Preserving Phishing Detection with Formal Ontology Reasoning
• Title（参考訳）: CyberCane: フォーマルなオントロジー推論によるプライバシ保護のためのニューロシンボリックRAG
• Authors: Safayat Bin Hakim, Aniqa Afzal, Qi Zhao, Vigna Majmundar, Pawel Sloboda, Houbing Herbert Song,
• Abstract要約: CyberCaneは、ニューロシンボリックなフレームワークの統合である。 プライバシー保護による決定論的象徴的分析。 検索増強世代(RAG) PhishOntは、フォーマルな推論チェーンを通じて検証可能な攻撃分類を可能にするOWLである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.077535013043311
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Privacy-critical domains require phishing detection systems that satisfy contradictory constraints: near-zero false positives to prevent workflow disruption, transparent explanations for non-expert staff, strict regulatory compliance prohibiting sensitive data exposure to external APIs, and robustness against AI-generated attacks. Existing rule-based systems are brittle to novel campaigns, while LLM-based detectors violate privacy regulations through unredacted data transmission. We introduce CyberCane, a neuro-symbolic framework integrating deterministic symbolic analysis with privacy-preserving retrieval-augmented generation (RAG). Our dual-phase pipeline applies lightweight symbolic rules to email metadata, then escalates borderline cases to semantic classification via RAG with automated sensitive data redaction and retrieval from a phishing-only corpus. We further introduce PhishOnt, an OWL ontology enabling verifiable attack classification through formal reasoning chains. Evaluation on DataPhish2025 (12.3k emails; mixed human/LLM) and Nazario/SpamAssassin demonstrates a 78.6-point recall gain over symbolic-only detection on AI-generated threats, with precision exceeding 98% and FPR as low as 0.16%. Healthcare deployment projects a 542x ROI; tunable operating points support diverse risk tolerances, with open-source implementation at https://github.com/sbhakim/Cybercane.
• Abstract（参考訳）: ワークフローの混乱を防ぐために、ほぼゼロに近い偽陽性、非専門家の透過的な説明、外部APIへの機密データ公開を禁止した厳格な規制コンプライアンス、AI生成攻撃に対する堅牢性など、矛盾する制約を満たすフィッシング検出システムが必要である。 既存のルールベースのシステムは、新しいキャンペーンに対して脆弱であり、LSMベースの検出器は、未修正のデータ送信によるプライバシー規制に違反している。 我々は、決定論的シンボル分析とプライバシ保存検索強化世代(RAG)を統合した、ニューロシンボリックなフレームワークであるCyberCaneを紹介する。 我々のデュアルフェーズパイプラインは、メタデータのEメールに軽量なシンボリックルールを適用し、その後、自動的な機密データリアクションとフィッシングのみのコーパスからの検索によって、RAGによるセマンティックな分類に境界線のケースをエスカレートします。 さらに、フォーマルな推論チェーンを通じて、検証可能な攻撃分類を可能にするOWLオントロジーであるPhishOntを紹介する。 DataPhish2025 (12.3kメール、混合人/LLM)とNazario/SpamAssassinの評価は、AI生成の脅威に対するシンボルのみの検出よりも78.6ポイントのリコールゲインを示し、精度は98%、FPRは0.16%と低い。 チューニング可能な運用ポイントは、https://github.com/sbhakim/Cybercaneでオープンソース実装とともに、さまざまなリスク許容をサポートする。

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