„GPT als Lösung für Phishing-Erkennung“ ist der Titel einer Abschlussarbeit, die ab März 2023 von Noeh Pertoldi unter der Betreuung von Prof. Dr. Oliver Bendel geschrieben und im August abgeschlossen wurde. Auftraggeber war eine Schweizer Privatbank. Untersucht wurde, ob Sprachmodelle gegenüber traditionellen Ansätzen zur Identifizierung von Phishing-E-Mails einen signifikanten Vorteil aufweisen. Dabei fokussierte der Student der Hochschule für Wirtschaft FHNW auf GPT von OpenAI. „Zudem wurde ein Konzept erstellt, wie diese neuartige Methode angewendet und in ein E-Mail-Programm eingebunden werden kann.“ (Management Summary) Die Tests haben ergeben, dass GPT die Phishing-E-Mails, welche durch die traditionellen Filter rutschen, mit einer hohen Genauigkeit erkennen kann. Es spricht demnach viel dafür, Sprachmodelle auch in diesem Bereich einzusetzen. Das Ergebnis der Abschlussarbeit ist, „dass die Erkennung von betrügerischen E-Mails durch Sprachmodelle effektiv ist, doch nur das Zusammenspiel mit den traditionellen Methoden für die maximale Sicherheit sorgt“ (Management Summary). Inwieweit es Sinn ergibt, dass Unternehmen als Anwender selbst Lösungen zur Bekämpfung von Phishing mit GPT vorantreiben, sei dahingestellt. Die Anbieter sind bereits dabei, ihre Office-Lösungen mit generativer KI zu ergänzen.

Abb.: GPT kann betrügerische E-Mails erkennen (Bild: Ideogram)