Next-Generation Phishing: How LLM Agents Empower Cyber Attackers

📄 arXiv: 2411.13874v1 📥 PDF

作者: Khalifa Afane, Wenqi Wei, Ying Mao, Junaid Farooq, Juntao Chen

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2024-11-21

💡 一句话要点

利用LLM生成对抗样本，揭示现有钓鱼邮件检测系统的脆弱性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 钓鱼邮件检测 大型语言模型 对抗样本 网络安全 威胁情报

📋 核心要点

  1. 现有钓鱼邮件检测方法难以有效识别LLM生成的更具迷惑性的钓鱼邮件，面临严峻挑战。
  2. 利用LLM生成大量钓鱼邮件变种，评估现有检测器的性能，并探索LLM辅助检测的可能性。
  3. 实验表明，现有检测器对LLM改写的钓鱼邮件检测准确率显著下降，凸显了防御体系的脆弱性。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLM）的兴起，钓鱼邮件的威胁日益升级。攻击者利用LLM生成更具说服力和规避性的钓鱼邮件，评估当前钓鱼防御系统的有效性至关重要。本研究全面评估了传统钓鱼邮件检测器（如Gmail垃圾邮件过滤器、Apache SpamAssassin和Proofpoint）以及机器学习模型（如SVM、Logistic回归和Naive Bayes）在识别传统和LLM改写的钓鱼邮件方面的能力。我们还探索了LLM作为钓鱼检测工具的新兴作用，NTT Security Holdings和摩根大通等公司已经采用了这种方法。结果表明，所有检测器对改写邮件的检测准确率均显著下降，突显了当前钓鱼防御的关键弱点。随着威胁形势的发展，我们的研究结果强调需要加强对LLM生成内容的安全性控制和监管，以防止其被滥用于创建高级钓鱼攻击。本研究通过利用LLM生成多样化的钓鱼变种进行数据增强，为开发更有效的网络威胁情报（CTI）做出贡献，从而增强钓鱼检测能力，并为更强大和适应性强的威胁检测系统铺平道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决传统钓鱼邮件检测方法在面对LLM生成的高级钓鱼邮件时表现不佳的问题。现有方法依赖于已知的特征和模式，难以有效识别LLM生成的更具迷惑性和规避性的邮件，导致检测准确率显著下降。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM生成大量多样化的钓鱼邮件变种，作为对抗样本，对现有钓鱼邮件检测系统进行全面评估。同时，探索利用LLM本身作为检测工具的可能性，以提高检测的鲁棒性和适应性。

技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 利用LLM生成传统钓鱼邮件的变种；2) 使用传统钓鱼邮件检测器（如Gmail Spam Filter, Apache SpamAssassin, Proofpoint）和机器学习模型（如SVM, Logistic Regression, Naive Bayes）对原始和LLM生成的钓鱼邮件进行检测；3) 评估各检测器在不同类型邮件上的性能表现；4) 探索LLM作为钓鱼检测工具的潜力。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 将LLM应用于生成对抗性钓鱼邮件，用于评估现有防御系统的脆弱性；2) 探索LLM在钓鱼邮件检测中的应用，提出了一种新的检测思路；3) 通过实验量化了LLM对现有钓鱼邮件检测系统带来的威胁。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用不同的LLM模型生成多样化的钓鱼邮件变种，以增加对抗样本的多样性；2) 采用多种评估指标，全面评估检测器的性能，包括准确率、召回率、F1值等；3) 对比不同检测器在不同类型邮件上的表现，分析其优缺点。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，传统钓鱼邮件检测器和机器学习模型在面对LLM改写的钓鱼邮件时，检测准确率显著下降。例如，Gmail Spam Filter、Apache SpamAssassin和Proofpoint等传统检测器对LLM改写邮件的检测准确率下降幅度超过10%。这突显了现有钓鱼防御体系在面对LLM生成的高级威胁时的脆弱性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升网络安全防御能力，例如：增强企业和个人的反钓鱼意识培训，改进现有的钓鱼邮件检测系统，开发基于LLM的新型检测工具，以及为网络安全监管提供参考。通过利用LLM生成对抗样本，可以更有效地评估和改进现有的安全措施，从而降低钓鱼攻击的风险。

📄 摘要（原文）

The escalating threat of phishing emails has become increasingly sophisticated with the rise of Large Language Models (LLMs). As attackers exploit LLMs to craft more convincing and evasive phishing emails, it is crucial to assess the resilience of current phishing defenses. In this study we conduct a comprehensive evaluation of traditional phishing detectors, such as Gmail Spam Filter, Apache SpamAssassin, and Proofpoint, as well as machine learning models like SVM, Logistic Regression, and Naive Bayes, in identifying both traditional and LLM-rephrased phishing emails. We also explore the emerging role of LLMs as phishing detection tools, a method already adopted by companies like NTT Security Holdings and JPMorgan Chase. Our results reveal notable declines in detection accuracy for rephrased emails across all detectors, highlighting critical weaknesses in current phishing defenses. As the threat landscape evolves, our findings underscore the need for stronger security controls and regulatory oversight on LLM-generated content to prevent its misuse in creating advanced phishing attacks. This study contributes to the development of more effective Cyber Threat Intelligence (CTI) by leveraging LLMs to generate diverse phishing variants that can be used for data augmentation, harnessing the power of LLMs to enhance phishing detection, and paving the way for more robust and adaptable threat detection systems.