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排序：

The Application of the bert transformer model for Phishing Email Classification 47

The Application of the BERT Transformer Model for Phishing E...

引用

47th IEEE-Computer-Society Annual International Conference on Computers, Software, and Applications (COMPSAC)

作者： Otieno, Denish Omondi Namin, Akhar Siami Jones, Keith S. Texas Tech Univ Dept Comp Sci Lubbock TX 79409 USA Texas Tech Univ Dept Psychol Sci Lubbock TX 79409 USA

ISBN: (纸本)9798350326970

Phishing attacks pose serious challenges to users, commercial institutions and governments alike including identity theft, companies and government secrets. The weakest link in any computer security system is the people and the success of phishing attacks is substantially based on manipulating human emotions. Therefore, we cannot solely rely on humans to detect phishing attacks as phishing attacks are becoming more and more sophisticated and can bypass filters set by anti-phishing techniques. More effective and automatic phishing detection mechanisms are required and many detectors have been proposed. However, the high number of phishing emails and attacks urges additional efforts. In this study, the effectiveness of word embedding in classifying phishing emails is investigated. Pre-trained transformer model bert (Bidirectional Encoder Representations from transformers) is fine-tuned to execute the task of classifying emails into phishing and non-phishing. The results show that transformer technology is accurate enough to improve phishing emails detection and can complement existing classifiers.

关键词： Social Engineering Phishing Emails bert transformer language model

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