大语言模型可以让暗网中的数据 改邪归正 吗

黑暗网站一向是许多不合法的互联网活动躲藏的避难所，甚至是滋生罪恶的温床，以窝藏非法匿名网站和支持非法活动(例如交易被盗数据、毒品和武器)而臭名昭著。但是，暗网中也存在大量的商业数据和个人信息，而其中的很多数据是在公开网络中难以获取到的。试想一下，如果用暗网中的数据训练AI，将会发生什么?

该研究团队表示，即使是从最不寻常的来源所收集的数据，也可以训练出有用的人工智能模型。尽管一些人可能会担心暗网数据会带有天然的“邪恶”属性，并可能对DarkBERT造成不好的影响，但我们认为，在AI技术迅速发展的今天，需要更加关注如何让这些数据能够在受控和透明的环境下运行，并确保它们可能会产生对整个社会发展有利的价值。

监控暗网论坛(通常用于交换非法信息)对于识别潜在的危险线程至关重要。由于人工检查非常耗时，因此自动化过程对安全专家来说不可或缺。评估结果显示，DarkBERT在准确率、召回率和漏报率方面的表现均不同程度优于其他两种工具。

DarkBERT可以利用BERT家族语言模型的固有特征进行暗语转化，从而准确识别与非法活动相关的关键字，例如暗网上的毒品销售。评估结果显示，当“MDMA”这个词被隐藏在药品销售页面上时，DarkBERT生成了与毒品相关的单词，而其他工具则显示了与毒品无关的一般单词和术语，比如各种职业。

以上评估结果表明，DarkBERT模型对网络罪犯的语言有着非凡的理解能力，并善于发现特定的潜在威胁。它可以帮助安全人员更好地研究暗网，并成功识别和标记数据泄露及勒索软件等网络安全威胁，成为打击网络安全犯罪活动的有力工具。据了解，这款产品的核心技术是基于区块链技术的智能合约，通过对数据进行加密存储，实现数据的不可篡改和永久保存。

（编辑：银川站长网）

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