根據香港網絡安全事故協調中心的數據,香港的網路釣魚案件數量從2023年的3,752宗激增至2024年的7,811宗,增幅達108%。由於行動裝置和電子商務的普及,釣魚短訊尤為猖獗。現有的防護措施依賴用戶安裝短訊過濾應用程式,但出於隱私考慮,用戶不一定願意這樣做。另一方面,由於缺乏中文短訊訓練數據,目前尚無針對香港釣魚短訊的專用偵測模型。
為應對這些挑戰並增強香港的整體網路安全性,我們提出一種主動式網路釣魚偵測系統,該系統能夠即時識別詐騙短訊行為。與主要依賴用戶的安全意識,在收到短訊後再過濾不
同,此方案能夠在釣魚短訊發送的瞬間進行早期攔截和偵測。該系統將神經網路模型與文字特徵分析結合,並借用大型語言模型的強大語言理解能力,旨在針對快速演變的釣魚短訊威脅,提供更精準、高效且更具針對性的保護,以應對香港特有的語言特徵。
透過該系統,用戶可以受益於即時、本地化的釣魚短訊偵測,從而全面增強網路安全性,並最大限度地減少用戶的主動操作。
項目資料庫
利用特徵工程的分類器偵測釣魚短訊
打印
| 項目簡介 |
更多資訊
| 項目編號 | ITP/010/26LP |
| 研發單位 | LSCM R&D Centre (LSCM) |
| 項目統籌員 | 吴道宾博士 |
| 資助金額 | 港幣二百七十九萬 |
| 項目週期 | 2026年3月31日 - 2027年3月30日 |





