본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 이용하여 생성된, 심리적으로 설득력 있는 피싱 이메일이 기존의 탐지 시스템을 우회하는 문제점을 제기한다. 이에 대한 해결책으로, 지식 기반 불변량을 활용하는 참조 기반 피싱 이메일 탐지기 PiMRef를 제안한다. PiMRef는 이메일에서 발신자의 주장된 신원을 추출하고, 사전 정의된 지식베이스를 이용하여 도메인의 적법성을 검증하며, 사용자 참여를 유도하는 행동 유도 프롬프트를 탐지한다. 모순되는 주장은 피싱 지표로 표시되고, 사람이 이해할 수 있는 설명으로 제공된다. 기존 방법들보다 높은 정밀도(8.8% 향상)와 효율성을 보이며, 실제 환경 평가에서도 우수한 성능(정밀도 92.1%, 재현율 87.9%, 평균 실행 시간 0.05초)을 달성했다.
