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从被动到主动：利用大型语言模型缩小钓鱼攻击的差距
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原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。
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内容提要
Cloudflare通过整合大型语言模型（LLMs）提升了电子邮件安全，主动检测钓鱼邮件，识别恶意模式，减少误判，提高检测效率，改善用户体验。
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关键要点
- 电子邮件安全面临持续的挑战，攻击者不断寻找新的突破口。
- 传统的电子邮件安全系统主要依赖用户报告的失误，属于被动防御。
- 大型语言模型（LLMs）能够处理非结构化数据，提升电子邮件安全性。
- Cloudflare利用LLMs识别钓鱼邮件，提前发现潜在威胁。
- 通过LLMs的分类，Cloudflare能够快速识别和处理恶意邮件。
- Sales Outreach类型的钓鱼邮件是当前的主要威胁之一。
- Cloudflare通过LLMs创建高精度的训练数据集，提升检测能力。
- 新的风险评分模型帮助判断邮件是否应被阻止或隔离。
- LLMs的应用使得检测效率显著提高，减少了用户报告的误判。
- Cloudflare提供免费的Retro Scan工具，帮助组织检测现有邮件中的威胁。
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