AURA：不确定性路由的邮件威胁检测
原文标题：AURA: Adaptive Uncertainty-Routed Analysis for Email Threat Detection
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针对攻击者利用大模型生成高迷惑性钓鱼邮件的问题，论文提出多模态邮件威胁检测系统 AURA，同时分析邮件正文与内嵌 URL。系统采用两层结构：先由 URL 分类器量化预测不确定性，仅将模糊样本升级至微调后的 Transformer 编码器做语义分析。在八个异构训练语料与两个跨十年真实语料上，AURA 分布内宏 F1 达 0.9858，在两个真实评测集上仍保持 0.95 左右，显示分布偏移下的稳健泛化能力。
- 问题
- 大模型生成的高迷惑性钓鱼邮件绕过现有垃圾邮件检测，跨场景泛化差。
- 方法
- 多模态两层结构，先用 URL 分类器量化不确定性，仅模糊样本升级到微调 Transformer 做语义分析。
- 结果
- 分布内宏 F1 0.9858，NazPhish-Eval 0.9502、GuenterTrap-Eval 0.9436
- 影响
- 用不确定性路由省算力又抗分布漂移，可直接用于邮件安全网关的工程架构。
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