A Large-Scale Empirical Study of Modern Phishing Email Content
本文对现代钓鱼邮件内容开展了大规模实证测量研究。研究背景是：钓鱼邮件长期是最普遍的互联网威胁之一，而邮件内容既是受害者实际阅读的对象，也是自动防御系统所检查的攻击面，但学界对其构成一直缺乏大规模量化。既有工作虽然刻画了主题、行动号召（CTA
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← 返回所有主题Prompt Injection Detection for Email Agents Through Attack Chain Modeling
该论文研究的是 LLM 邮件助手面临的一类现实威胁：间接提示注入。由于邮件助手会从不可信的邮件正文、引用内容或历史线程中检索文本并放入模型上下文，攻击者只需在邮件中埋入指令，就可能影响助手后续的工具调用行为（如发送、转发、读取、修改日程等）
A Gmail-Based Phishing Detection Prototype for Nigerian Fintech Emails Using Sender Checks and BiLSTM Classification
该论文面向尼日利亚金融科技（fintech）场景的钓鱼邮件问题，提出并实现了一个基于 Gmail 的浏览器扩展原型。研究背景是：冒充尼日利亚本土金融科技服务商的钓鱼邮件往往同时具备三类特征——伪造或高度相似的发件人地址、与官方域名近似的仿冒
Trusted Workflow Relays:Cross-Tenant Email Abuse and Composable Red Team Initial-Access Primitives in Multi-Tenant Clouds
该论文研究了多云环境中跨租户通知工作流的安全设计缺陷。云应用经常通过提供商运营的邮件身份发送通知，这提高了投递率，但使通知参数的提供者与服务主体权限分离。论文通过三个负责任披露的案例，展示了一种被称为'信任工作流中继'的攻击模式：经过身份验
CoordMail: Exploiting SMTP Timeout and Command Interaction to Coordinate Email Middleware for Convergence Amplification Attack.
本文提出了一种名为 CoordMail 的新型攻击技术，针对电子邮件系统中 SMTP 协议的超时机制与命令交互行为进行协同利用，以实现“收敛放大攻击”（Convergence Amplification Attack）。研究背景在于，现代电
BreakSPF: How Shared Infrastructures Magnify SPF Vulnerabilities Across the Internet.
电子邮件欺骗攻击通过伪造发件人地址来欺骗收件人，对邮件系统构成严重威胁。SPF（发件人策略框架）是一种基于IP地址验证发件人的邮件认证协议，对于防御欺骗攻击至关重要。然而，攻击者可能绕过SPF验证，发动令人信服的欺骗攻击。本文提出Break
FakeBehalf: Imperceptible Email Spoofing Attacks against the Delegation Mechanism in Email Systems.
本文聚焦电子邮件系统中委托机制（如代表发送、转发规则等）存在的安全漏洞。研究发现，攻击者能够利用委托协议的实现缺陷，构造难以察觉的伪造邮件，这些邮件在客户端显示为来自合法委托者，从而绕过传统的SPF、DKIM等认证机制。作者提出了一种名为F
Cascading Spy Sheets: Exploiting the Complexity of Modern CSS for Email and Browser Fingerprinting.
本文系统性研究了现代CSS动态特性在无脚本指纹识别中的应用，特别是针对浏览器和电子邮件客户端。作者提出了三种创新技术：基于模糊测试的CSS容器查询利用、基于模板的算术函数利用以及复杂选择器利用，能够高精度推断应用、操作系统和硬件配置。在浏览
Filter-then-Verify: A Multiphase GNN and ModernBERT Framework for Social Engineering Detection in Email Networks
社交工程攻击通过利用人类信任而非软件漏洞来实施，传统的基于规则的邮件过滤器难以有效检测这类攻击。本文提出了一种名为“Filter-then-Verify”的两阶段检测框架，将归纳式图神经网络（GNN）与协同注意力机制的ModernBERT模
PhishSigma++: Malicious Email Detection with Typed Entity Relations
本文提出了一种名为 PhishSigma++ 的恶意邮件检测方法，旨在解决现有检测器过度依赖易变的文本特征、在对抗性文本操纵下性能急剧下降的问题。研究背景是随着 AI 生成内容（AIGC）的发展，攻击者具备了更丰富的语言能力和逃避技术。核心
One Email, Many Faces: A Deep Dive into Identity Confusion in Email Aliases.
本研究深入探讨了电子邮件别名机制引发的身份混淆问题。电子邮件别名允许用户使用同一个邮箱账户生成多个不同地址，但接收方或服务提供商可能无法正确区分这些别名背后的真实身份，从而产生安全风险。论文系统分析了一类攻击场景：攻击者可以利用别名间的视觉