AI 实践 | 应用大语言模型阻断Emotet病毒的传播路径
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原文中文，约900字，阅读约需3分钟。
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内容提要
Emotet是一种通过电子邮件传播的恶意软件，使用加密的压缩包作为附件，并在邮件正文中提供密码。LLM可以帮助解决抽取密码的问题。选择Spacy开发库进行训练数据的准备和标注。
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关键要点
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Emotet是一种通过电子邮件传播的恶意软件，首次被发现于2014年。
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Emotet被认为是最具破坏性和持久性的恶意软件之一，常用于网络攻击和数据窃取。
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Emotet通过加密的压缩包作为附件传播，用户需输入密码解压，密码在邮件正文中提供。
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这种做法旨在绕过安全网关对邮件附件的扫描和检测。
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安全网关对加密压缩包的应对方法包括添加警告信息、提示用户鉴别文件、使用密码库穷举解压和正则表达式抽取密码。
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传统方法无法根本解决抽取密码的问题，预定义的正则表达式覆盖有限。
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LLM（大语言模型）为抽取密码提供了新的解决方案，可以将其视为命名实体识别（NER）任务。
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NER任务的目标是识别文本中表示密码的实体，并将其标记为密码类别。
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应用LLM可以显著提升NER任务的执行效果，帮助解决抽取密码的问题。
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选择合适的NLP开发库对解决问题至关重要，本文选择了Spacy开发库。
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