An Explainable Transformer-based Model for Phishing Email Detection: A Large Language Model Approach
Created by
Haebom
저자
Mohammad Amaz Uddin, Md Mahiuddin, Iqbal H. Sarker
개요
본 논문은 최근 증가하는 피싱 이메일 위협에 대응하기 위해, Transformer 기반의 DistilBERT 모델을 최적화 및 미세 조정하여 피싱 이메일 탐지 성능을 향상시킨 연구 결과를 제시합니다. 불균형 데이터셋 문제 해결을 위한 전처리 기법을 활용하고, 높은 정확도를 달성함을 실험적으로 보여줍니다. 또한, LIME과 Transformer Interpret와 같은 XAI 기법을 통해 모델의 예측 과정을 설명 가능하게 함으로써 투명성을 확보합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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Transformer 기반의 DistilBERT 모델을 활용하여 효과적인 피싱 이메일 탐지 시스템 구축 가능성 제시.
