MemoPhishAgent：模仿人类分析师的 LLM 钓鱼链接调查智能体
burkov · x · 2026-10-19
传统钓鱼防御依赖静态黑名单、手工规则和品牌域名对照表，难以应对攻击者不断注册新域名、伪装页面、经重定向分流流量的手段；即便近期基于 LLM 的系统也多为固定单遍流水线，收集证据有限且无法从历史调查中学习。
文章介绍并评估了 MemoPhishAgent（MPA），一个旨在弥补这一缺口的 LLM 智能体，其调查可疑链接的方式类似人类分析师：
- 动态在五个专用工具间选择（如抓取并阅读页面等）
- 同时检查页面的文本与视觉内容
- 复用以往案例的经验教训（记忆机制），让每次调查都基于过去结论
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