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MultiPhishGuard: An LLM-based Multi-Agent System for Phishing Email Detection

Created by
  • Haebom

저자

Yinuo Xue, Eric Spero, Yun Sing Koh, Giovanni Russello

개요

본 논문은 진화하는 적대적 전술과 이질적인 공격 패턴으로 인해 어려움을 겪는 피싱 이메일 탐지 문제를 해결하기 위해 다중 에이전트 기반의 동적 LLM 시스템인 MultiPhishGuard를 제시합니다. MultiPhishGuard는 텍스트, URL, 메타데이터 분석 에이전트와 설명 단순화 에이전트, 그리고 적대적 에이전트를 포함한 다섯 개의 협력적 에이전트를 사용하며, Proximal Policy Optimization 강화 학습 알고리즘을 통해 에이전트의 의사결정 가중치를 자동으로 조정합니다. 특히, 적대적 에이전트를 통해 미묘한 맥락 인식 이메일 변형을 생성하여 시스템의 강건성을 높이는 적대적 학습 루프를 도입했습니다. 공개 데이터셋을 이용한 실험 결과, MultiPhishGuard는 기존의 Chain-of-Thoughts, 단일 에이전트 기반 시스템 및 최첨단 탐지 시스템보다 뛰어난 성능(정확도 97.89%, 위양성률 2.73%, 위음성률 0.20%)을 보였습니다. 또한, 사용자에게 이메일 분류 이유를 명확하게 설명해주는 설명 단순화 에이전트를 포함하고 있습니다.

시사점, 한계점

시사점:
다중 에이전트 기반의 동적 LLM 시스템을 통해 기존 피싱 이메일 탐지 시스템의 한계를 극복하고 높은 정확도와 낮은 오류율을 달성했습니다.
적대적 학습 루프를 통해 진화하는 피싱 공격에 대한 시스템의 강건성을 향상시켰습니다.
사용자에게 쉽게 이해할 수 있는 설명을 제공하여 투명성을 높였습니다.
다양한 데이터 소스(텍스트, URL, 메타데이터)를 통합하여 포괄적인 탐지 성능을 구현했습니다.
한계점:
특정 데이터셋에 대한 성능 평가 결과이므로, 다른 데이터셋에서의 일반화 성능은 추가적인 검증이 필요합니다.
적대적 에이전트의 성능에 따라 시스템의 성능이 영향을 받을 수 있습니다.
실제 환경에서의 지속적인 성능 모니터링 및 업데이트가 필요합니다.
설명 단순화 에이전트의 설명 정확도와 사용자 만족도에 대한 추가적인 평가가 필요합니다.
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