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仅凭聊天频率这个算法就能辨别谁是潜在网络违
发布时间:2022-06-24浏览次数:99

  者认为研究,AI借助,护网络安全和用户权益系统管理员能更好地维。步预测违法事件的具体类型尽管目前的AI不能进一,上“隐形”的违法者但它或许能抓住网络,我们的安全更好地保护。

  络的普及随着网,了不容忽视的社会问题网络违法事件也成为。和受害者之间的时空距离互联网消弭了潜在违法者,客观条件违法使得人人都有,被伤害的危险而人人也有。势(2016.1—2018.12)》报告指出中国司法大数据研究院发布的《网络犯罪特点和趋,类平台社交,成为虚拟犯罪的主要工具尤其是QQ、微信等已经,络上策划、实施犯罪行为不法分子通过它们在网。需要现实接触这种过程不,常难捕捉因此非,了许多困难给执法带来。

  日近,商Cyber Agent在《人类行为计算》上发表论文日本德岛大学的计算机研究者联合日本大型网络公司代理,学习的方法他们用机器,旗下一款社交类游戏的使用数据分析了Cyber Agent,天内容的情况下并且在不监测聊,象、聊天时间等基本信息仅基于聊天次数、聊天对,别出潜在网络违法者就能较为精准地识,行为的大概时间并预测出违法。

  想天开的想法这不是一个异。只是依靠网线交流尽管在游戏中大家,为也留下了海量数据但我们在网上的行,为提供了丰富的材料为预测网络违法行。

  这套算法:日常活动理论和社会传染理论研究者基于两种传统犯罪学理论开发了。

  理论提出日常活动,不是随机发生的许多犯罪行为并,在日常活动中有交集犯罪者和被害人往往。如例,生活中在现实,去目标地点踩点小偷在盗窃前会,物的行为规律并观察目标人;样的同,提前与“猎物”取得联系网络上的犯罪者更需要,信任套取。此因,或许就藏着“犯罪预告”玩家的社交活动数据中。

  外另,点:违法倾向或违法行为也会传染社会传染理论还补充了重要的一。就是网络暴力最常见的例子。绪的广泛传播:在群体的裹挟下网络暴力往往来源于某种过激情,失去了独立判断能力有的人不知不觉就,网上的施暴者无意间成为了。究指出有研,他人的网络骚扰行为后在“目睹”群体内其,一名受害者发起攻击旁观者也很容易对同,骚扰其他人或者尝试。事件提供了重要的对象和时间线索这样的传染行为也为预测网络违法。

  论的基础上在这两种理,gg Party的手机游戏研究者选择了是一款名叫Pi。社交功能它主打,录账号后用户登,房间和个人形象可以装扮虚拟的,群聊、公聊的方式进行交流与朋友或陌生人以私聊、。的算法——多层非线个月内产生的聊天数据研究人员采用擅长从复杂数据中提取特征,时间、消息的接收者等进行了分析包括每名用户的聊天频率、聊天。

  经网络模型和算法研究者组合多种神,事件的人工智能搭建了预测违法。结果显示性能测试,据用户数据AI能根,的违法者和受害者账户较为准确地预测未来。天的时间、频率、对象输入用户两个月内聊,预测准确率可以达到84.85%AI对接下来两个月内违法账户的,准确度也接近85%对受害者账户的预测。

  的风险有较好的预测能力外除了对个体账户违法或受害,的用户活动数据只需提供一周内,一周网络社区里发生违法事件的时间AI就能基本精准地预测接下来的,达95.83%和85.71%对小时和日期的预测准确率高,害给出的时间相吻合并且结果与预测受。趣的是更有,发生违法事件的时间AI分析数据后预警,生违法事件的时间段中并不一定处在以往发,仅仅是固定的规则可见它掌握的并不,中的真正“逻辑”还有违法者言行。华体育

  户日常活动记录压缩转化成可以定量分析的数据可进行违法预测的AI将海量、零散分布的用,、理解规律并从中提炼,大的预测能力最终形成了强。者认为研究,AI借助,护网络安全和用户权益系统管理员能更好地维。一步预测违法事件的具体类型尽管目前的AI并且不能进,上“隐形”的违法者但它或许能抓住网络,我们的安全更好地保护。《环球科学》(◎孙琳钰据)

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