人間のフィードバック統合を活用した大規模言語モデルによるフィッシングメールの専用警告生成

デジタルコミュニケーションの普及に伴い、フィッシングが主要なサイバー犯罪として浮上しています。自動検出システムは、ユーザーの信頼問題や誤検知などの課題に直面していますが、人間中心のソリューションはリソース集約的で、洗練された攻撃に対処するのに苦労しています。この脅威にもかかわらず、ユーザーを自動フィッシング対策システムで強化する研究は限られています。本論文では、大規模言語モデル（LLMs）を利用してフィッシング指標を抽出し、意味のある警告を生成する人間中心のフレームワークを紹介します。