Jaishnoor Kaur, Josef Horáček, Ian Waskom, Sayak Saha Roy · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.30963 · open-access PDF
La détection de fraudes en ingénierie sociale en ligne (SE) nécessite souvent l'examen des flux de travail du site, la vérification des revendications contre des sources externes et la connexion des preuves sur plusieurs pages. Les détecteurs existants fournissent un soutien limité à ces enquêtes, laissant les analystes à recueillir et à valider manuellement les preuves, ce qui retarde inévitablement la détection et la suppression ultérieure de ces attaques. Pour remédier à cette lacune, nous présentons ReDence, un cadre hybride open-source pour la détection adaptative et fondée sur des preuves sur diverses catégories de fraudes SE.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Detecting online social engineering (SE) scams often requires examining website workflows, verifying claims against external sources, and connecting evidence across multiple pages. Existing detectors provide limited support for these investigations, leaving analysts to manually gather and validate evidence, which inevitably delays detection and subsequent takedown of these attacks. To address this gap, we present ReDence, an open-source hybrid framework for adaptive, evidence-grounded detection across diverse SE scam categories. ReDence combines two locally hosted models with complementary res
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