使用大型语言模型（LLMs）创建有针对性的横向钓鱼邮件，并评估电子邮件过滤基础设施对此类 LLM 生成的钓鱼尝试的检测能力。提供了关于其有效性的洞见，并确定了潜在的改进领域。根据研究结果，提出了基于机器学习的检测技术来检测未能发现的 LLM 生成的钓鱼邮件，F1 分数为 98.96。