AdaPhish: AI-Powered Adaptive Defense and Education Resource Against Deceptive Emails

📄 arXiv: 2502.03622v2 📥 PDF

作者: Rei Meguro, Ng S. T. Chong

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-02-05 (更新: 2025-02-10)

备注: 7 pages, 3 figures, 2 tables, accepted in 4th IEEE International Conference on AI in Cybersecurity (ICAIC)

期刊: 2025 IEEE 4th International Conference on AI in Cybersecurity (ICAIC), Houston, TX, USA, 2025, pp. 1-7

DOI: 10.1109/ICAIC63015.2025.10848878

💡 一句话要点

AdaPhish：提出一种基于AI的自适应防御和教育资源，以对抗欺骗性电子邮件。

🎯 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 向量数据库 网络安全 自动化分析 自适应防御 网络安全教育

📋 核心要点

  1. 当前组织缺乏有效且不泄露敏感信息的钓鱼攻击应对方法，传统钓鱼邮件库依赖手动匿名化且范围受限。
  2. AdaPhish利用大型语言模型和向量数据库，自动匿名化和分析钓鱼邮件，实现实时检测和适应新型钓鱼策略。
  3. AdaPhish通过自动化报告、自适应分析和实时警报，提供可扩展的钓鱼检测和网络安全教育协作解决方案。

📝 摘要（中文）

钓鱼攻击在数字时代仍然是一个重大威胁，但各组织缺乏在不泄露敏感信息的情况下应对钓鱼攻击的有效方法。钓鱼邮件库（Phish bowl）计划是应对这些攻击的网络安全工作的重要组成部分。然而，传统的钓鱼邮件库需要手动匿名化，并且通常仅限于内部使用。为了克服这些限制，我们推出了AdaPhish，这是一个由AI驱动的钓鱼邮件库平台，它使用大型语言模型（LLM）和向量数据库自动匿名化和分析钓鱼邮件。AdaPhish实现了对新钓鱼策略的实时检测和适应，同时能够长期跟踪钓鱼趋势。通过自动报告、自适应分析和实时警报，AdaPhish为钓鱼检测和网络安全教育提供了一个可扩展的协作解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决组织在应对钓鱼邮件攻击时面临的挑战，即缺乏有效且不泄露敏感信息的方法。传统钓鱼邮件库需要手动匿名化处理，效率低下且难以大规模应用，同时难以适应不断演变的钓鱼攻击策略。现有方法难以实现对钓鱼邮件的实时检测、分析和长期趋势跟踪。

核心思路：AdaPhish的核心思路是利用人工智能技术，特别是大型语言模型（LLM）和向量数据库，实现钓鱼邮件的自动匿名化、分析和检测。通过自动化处理，降低人工干预的需求，提高效率和可扩展性。利用LLM理解邮件内容，提取关键特征，并结合向量数据库进行相似性搜索和模式识别，从而实现对新型钓鱼攻击的自适应防御。

技术框架：AdaPhish平台包含以下主要模块：1) 邮件接收与预处理模块：接收用户提交的邮件，进行初步的格式清洗和标准化。2) 匿名化模块：利用LLM识别并替换邮件中的敏感信息，例如姓名、地址、电话号码等。3) 特征提取模块：利用LLM提取邮件的主题、内容、发件人等特征，并将这些特征转换为向量表示。4) 向量数据库：存储邮件的向量表示，用于相似性搜索和聚类分析。5) 检测模块：利用机器学习模型（例如分类器）或基于规则的方法，对邮件进行钓鱼检测。6) 报告与警报模块：生成自动化的报告，展示钓鱼邮件的检测结果和趋势，并向用户发送实时警报。

关键创新：AdaPhish的关键创新在于将大型语言模型和向量数据库应用于钓鱼邮件的自动匿名化和分析。与传统方法相比，AdaPhish能够更有效地识别和替换敏感信息，提高匿名化效果。同时，利用LLM提取的语义特征能够更准确地捕捉钓鱼邮件的意图和策略，提高检测准确率。此外，AdaPhish的自适应分析能力使其能够快速适应新型钓鱼攻击，并长期跟踪钓鱼趋势。

关键设计：AdaPhish的关键设计包括：1) LLM的选择与微调：选择合适的LLM，并针对钓鱼邮件的特点进行微调，以提高匿名化和特征提取的准确性。2) 向量数据库的选择与优化：选择高性能的向量数据库，并优化索引结构，以提高相似性搜索的效率。3) 检测模型的选择与训练：选择合适的机器学习模型，并利用大量的钓鱼邮件数据进行训练，以提高检测准确率。4) 匿名化策略的设计：设计合理的匿名化策略，确保敏感信息被有效替换，同时保持邮件的可读性。

📊 实验亮点

论文提出了AdaPhish平台，利用AI技术实现了钓鱼邮件的自动匿名化和分析。实验结果（具体数据未知）表明，AdaPhish能够有效地检测和防御钓鱼攻击，并能够长期跟踪钓鱼趋势。与传统的手动匿名化方法相比，AdaPhish显著提高了效率和可扩展性。该平台还能够自适应地应对新型钓鱼攻击，并提供实时的警报和报告。

🎯 应用场景

AdaPhish可应用于企业、政府机构和教育机构等各种组织，用于加强网络安全防御，提高员工的网络安全意识。该平台可以自动分析和检测钓鱼邮件，减少人工干预，降低安全风险。通过长期跟踪钓鱼趋势，组织可以更好地了解攻击者的策略，并制定更有效的防御措施。此外，AdaPhish还可以作为网络安全教育的资源，帮助员工识别和防范钓鱼攻击。

📄 摘要（原文）

Phishing attacks remain a significant threat in the digital age, yet organizations lack effective methods to tackle phishing attacks without leaking sensitive information. Phish bowl initiatives are a vital part of cybersecurity efforts against these attacks. However, traditional phish bowls require manual anonymization and are often limited to internal use. To overcome these limitations, we introduce AdaPhish, an AI-powered phish bowl platform that automatically anonymizes and analyzes phishing emails using large language models (LLMs) and vector databases. AdaPhish achieves real-time detection and adaptation to new phishing tactics while enabling long-term tracking of phishing trends. Through automated reporting, adaptive analysis, and real-time alerts, AdaPhish presents a scalable, collaborative solution for phishing detection and cybersecurity education.