Cyri：基于对话式AI的助手，用于支持人类用户检测和应对钓鱼攻击

本工作介绍了Cyri，这是一种AI驱动的对话式助手，旨在通过利用大型语言模型支持人类用户检测和分析钓鱼邮件。Cyri 被设计用于通过一种统一的方法来细化已在文献中 established 的特征，以及通过 Cyri 的特征提取方法引入其他特征。Cyri 可以直接插入客户端邮件或网页邮件中，确保与用户邮件工作流程的无缝集成，同时通过本地处理保持数据隐私。在用户的机器上进行分析，Cyri 消除了通过互联网传输敏感邮件数据的需求，从而减少相关安全风险。Cyri 用户界面被设计用于减少习惯化效应并提高用户参与度。它采用动态视觉线索和特定情境的解释，使用户在使用邮件时保持警觉并获得信息。此外，它允许用户通过与代理进行对话以及视觉探索来探索识别出的恶意语义特征，为专家或非专家用户提供两种作用模式的优势。它还允许用户跟踪对话，支持用户解决关于计算特征或邮件新部分的额外问题，并按需应用其检测。为评估 Cyri，我们构建了一个包含 420 封钓鱼邮件和 420 封正规邮件的全面数据集。结果表明，Cyri 在识别诊断钓鱼语义特征方面效果显著。针对 10 名参与者（包括专家和非专家）的用户研究评估了 Cyri 的有效性和可用性。结果表明，Cyri 在识别钓鱼邮件方面显著帮助用户，并增强了他们对钓鱼战术的理解。