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Next-Generation Phishing: How Large Language Model Proxies Empower Cyber Attackers
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了大型语言模型（LLMs）对网络钓鱼邮件复杂性的影响，评估了传统检测器和机器学习模型的识别能力，揭示了现有防御系统的不足，强调了对LLM生成内容的安全控制和监管的必要性。
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关键要点
- 本研究探讨了大型语言模型（LLMs）对网络钓鱼邮件复杂性的影响。
- 评估了传统钓鱼检测器和机器学习模型的识别能力。
- 揭示了现有防御系统的显著缺陷。
- 强调了对LLM生成内容的更强安全控制和监管的必要性。
- 研究发现将促进网络威胁情报的发展，提高网络钓鱼检测的有效性。
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