2024年5月1日发(作者：360照片恢复软件免费版)

基于CHATGPT的钓鱼邮件识别技术研究

2023年4月

摘要

随着互联网的发展和普及，网络钓鱼邮件成为了一种常见的网络安全威胁。传统的网络钓鱼

邮件识别方法往往需要人工干预，效率低下。为了提高网络安全防范的效率和准确性，本论

文提出了一种基于CHATGPT语言模型的网络钓鱼邮件识别技术。通过与传统方法、机器学

习方法和其他基于深度学习的模型的比较，本研究表明CHATGPT模型在网络钓鱼邮件识别

方面表现优异。本文详细介绍了CHATGPT模型的原理、训练方法和模型优化，并列举了具

有代表性的网络钓鱼邮件案例以探讨CHATGPT模型在这些案例中的表现。最后，本文还讨

论了CHATGPT模型在实际应用中的局限性和未来发展方向。

关键词：CHATGPT模型、网络钓鱼邮件、识别技术、深度学习、网络安全

Abstract

With the development and popularization of the Internet, phishing emails have become a

common network security threat. Traditional phishing email identification methods often require

human intervention and are inefficient. In order to improve the efficiency and accuracy of

network security prevention, this paper proposes a phishing email identification technology

based on the CHATGPT language model. Through comparison with traditional methods, machine

learning methods, and other deep learning models, this study shows that the CHATGPT model

performs well in phishing email identification. This paper provides a detailed introduction to the

principles, training methods, and model optimization of the CHATGPT model, and cites

representative phishing email cases to explore the performance of the CHATGPT model in these

cases. Finally, this paper discusses the limitations and future development directions of the

CHATGPT model in practical applications.

Keywords: CHATGPT model, phishing email, identification technology, deep learning, network

security

一、引言

网络钓鱼邮件是一种常见的网络安全威胁，指的是攻击者通过发送伪装成合法机构或个人的

电子邮件，诱骗接收者点击恶意链接或下载恶意软件，从而窃取个人隐私或财务信息。传统

的网络钓鱼邮件识别方法往往需要人工干预，效率低下。因此，为了提高网络安全防范的效

率和准确性，研究一种高效的网络钓鱼邮件识别技术变得非常必要。

随着深度学习技术的发展和广泛应用，深度学习模型在网络安全领域中的应用逐渐受到重视。

其中，CHATGPT模型是一种基于Transformer的预训续的语言模型，它在文本生成、对话生

成等自然语言处理领域具有出色的表现。近年来，CHATGPT模型在网络安全领域中也得到了

广泛的应用。本论文旨在研究基于CHATGPT语言模型的网络钓鱼邮件识别技术，并将其与

传统方法、机器学习方法和其他基于深度学习的模型进行比较。我们将重点研究CHATGPT

模型在网络钓鱼邮件识别方面的表现，探讨其在实际应用中的优缺点，以及CHATGPT模型

在网络安全领域中的潜在应用。

本论文结构如下：第二部分介绍CHATGPT模型的原理、训练方法和模型优化；第三部分列

举具有代表性的网络钓鱼邮件案例，并探讨CHATGPT模型在这些案例中的表现；第四部分

讨论CHATGPT模型在实际应用中的局限性和未来发展方向；最后，本文进行总结。

二、CHATGPT模型

2.1 原理

CHATGPT模型是一种基于Transformer的预训练语言模型，它采用了无监督的预训练方式，

通过学习大规模语料库中的上下文关系，从而能够生成自然语言的文本。CHATGPT模型采用

了自回归的方式，即每个时刻的输出都是基于之前时刻的输入和模型内部状态计算得到的。

具体来说，CHATGPT模型是由多个Transformer模块组成的，每个Transformer模块由多个自

注意力机制和前馈神经网络组成。CHATGPT模型的输入是一个固定长度的文本序列，每个单

词通过词向量表示成模型的输入。模型通过多层Transformer模块对输入序列进行编码，最

终输出每个单词的概率分布。CHATGPT模型的训练使用了无监督的语言模型预训练方法，即