大型语言模型在高级拼写欺骗检测中的训练

本研究解决了传统拼写欺骗检测方法在识别复杂攻击方面的不足。通过利用大型语言模型(LLM)进行字符级变换与基于模式的启发式训练，提出了一种新颖的方法，使检测机制更加灵活和稳健。实验结果显示，Phi-4 14B模型经过适当微调后，准确率达到98%，突显了LLM在网络安全应用中的潜力，尤其在减少基于域名的欺骗策略方面。