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Can Large Language Models Improve Phishing Defense? A Large-Scale Controlled Experiment on Warnin...

发布时间:2026/9/27 10:29:18 来源:云帆数科 栏目:资讯中心
Can Large Language Models Improve Phishing Defense? A Large-Scale Controlled Experiment on Warnin...
文章主要内容总结本文聚焦于大型语言模型(LLMs)在提升钓鱼防御中的应用,通过大规模对照实验评估LLM生成钓鱼警告解释的效果。研究背景为:传统钓鱼警告因解释模糊、内容静态,防御效果有限,而人工生成的解释虽有效但维护成本高、难以适应威胁变化。研究设计了包含750名参与者的组间实验,对比了人工生成的警告解释与两种LLM(Claude 3.5 Sonnet和Llama 3.3 70B)生成的解释,且两种LLM均采用两种解释风格(基于特征和反事实)。通过分析用户点击率(行为指标)和信任、风险感知等(感知指标),得出以下核心结论:LLM生成的解释效果与人工生成的相当,甚至更优(Claude表现尤为突出);基于特征的解释在真实钓鱼攻击中更有效,反事实解释能降低误报率;用户的工作量、性别、对警告的熟悉度等因素显著影响警告效果。创新点首次大规模验证LLM在钓鱼警告生成中的有效性:通过750人实验,系统对比了LLM(Claude和Llama)与人工生成的钓鱼警告解释,证明LLM生成的解释具备实用性和可扩展性。探索两种解释风格的差异:首次在钓鱼防御场景中对比基于特征(强调钓鱼特征)和反事实(说明“如何修改可避免被标记”)的解释效果,发现二者在真实攻击和误报场景中各有优势。揭示用户相关因素的影响:深入分析了性别、认知负荷、对警告的熟悉度等因素对防御效果的调节作用,为个性化钓鱼防御提供了依据。/

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