PsyScam：用于实验室诈骗心理技术的基准
密码学与安全
2025-09-23 v2
摘要
多年来，网络诈骗呈快速增长趋势，近似 50% 的全球消费者每周都会遭遇诈骗尝试。这些诈骗不仅造成个人和企业的重大经济损失，还会对受害者造成持久的心理创伤，主要due于诈骗者战略性地运用心理技术（PT）来操纵受害者。同时，诈骗者不断通过利用大型语言模型（LLM）的进展来生成多样化的诈骗变体，以轻松规避现有防御措施。为应对这一迫切问题，我们引入了 PsyScam，一个旨在系统性地捕捉真实世界诈骗报告中所运用的 PTs 的基准，同时探讨 LLM 如何利用这些诈骗中提供的 PTs 和情境来生成诈骗变体。具体而言，我们收集了广泛的诈骗报告，并将其 PTs 注释对齐到既定的认知和心理理论之上。我们进一步展示了 LLM 在两个下游任务中的生成能力：诈骗完成和诈骗增强。实验结果表明，PsyScam 对现有模型在基于真实世界诈骗者所使用的 PTs 的内容检测和生成方面提出了显著挑战。我们的代码和数据集已公开。
关键词
引用
@article{arxiv.2505.15017,
title = {PsyScam: A Benchmark for Psychological Techniques in Real-World Scams},
author = {Shang Ma and Tianyi Ma and Jiahao Liu and Wei Song and Zhenkai Liang and Xusheng Xiao and Yanfang Ye},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.15017},
year = {2025}
}