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Nazario
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新系统 PiMRef 检测由 LLM 生成的鱼叉式网络钓鱼邮件
研究人员开发了 PiMRef，这是一个旨在检测由大型语言模型 (LLM) 生成的复杂鱼叉式网络钓鱼邮件的新型系统。与传统方法不同，PiMRef 利用基于知识的不变性来识别邮件中与现实世界事实相矛盾的“可证伪声明”。该系统识别发件人声称的身份，根据知识库进行验证，并分析行动号召指令。PiMRef 在传统网络钓鱼基准测试和新生成的 LLM 鱼叉式网络钓鱼邮件数据集上均表现出强大的性能，实现了高召回率，同时保持了低误报率。
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CyberCane 使用神经符号RAG进行隐私保护的网络钓鱼检测
研究人员开发了CyberCane，一个新颖的神经符号框架，用于隐私保护的网络钓鱼检测。该系统结合了符号分析和检索增强生成（RAG），以处理敏感数据并遵守法规。CyberCane 使用了一个名为PhishOnt的OWL本体进行可验证的攻击分类，并在保持高精度的同时，在检测AI生成威胁方面取得了显著改进。