Авторизация

Ім'я користувача:

Пароль:

Новини

Топ-новини

Фінансові новини

Фінанси

Банки та банківські технології

Страхування

Новини економіки

Економіка

ПЕК (газ та електроенергія)

Нафта, бензин, автогаз

Агропромисловий комплекс

Право

Міжнародні новини

Україна

Політика

Бізнес

Бізнес

Новини IT

Транспорт

Аналітика

Фінанси

Економіка

ПЕК (газ та електроенергія)

Нафта, бензин, автогаз

Агропромисловий ринок

Політика

Міжнародна аналітика

Бізнес

Прес-релізи

Новини компаній

Корирування

Курс НБУ

Курс валют

Курс долара

Курс євро

Курс британського фунта

Курс швейцарського франка

Курс канадського долара

Міжбанк

Веб-майстру

Інформери

Інформер курсів НБУ

Інформер курс обміну валют

Інформер міжбанківські курси

Графіки

Графік курсів валют НБУ

Графік курс обміну валют

Графік міжбанківській курс

Експорт новин

Інформація про BIN.ua

Про сайт BIN.ua

Реклама на сайті

Контакти

Підписка на новини

ИИ выявляет наркоторговцев в Instagram с точностью до 95%

09:50 14.09.2021 |

Новини IT

 

Американские специалисты разработали мультимодальную систему машинного обучения, способную выявлять в Instagram страницы и публикации торговцев наркотиками путем анализа различного контента, в том числе фотографий.

Автором исследования , получившего название «Выявление незаконных наркоторговцев в Instagram с помощью крупномасштабного мультимодального объединения данных» (Identifying Illicit Drug Dealers on Instagram with Large-scale Multimodal Data Fusion), является группа специалистов Университета Западной Вирджинии и Кейсовского университета Западного резервного района.

В рамках проекта исследователи создали базу данных под названием «Выявление наркоторговцев в Instagram» (Identifying Drug Dealers on Instagram, IDDIG), а которую вошли 4 тыс. страниц пользователей соцсети, из них 1,4 тыс. принадлежали торговцам наркотиками, а остальные играли роль контрольной группы.

Как показали результаты первых тестирований, разработанная специалистами система выявляла наркоторговцев в Instagram с точностью до 95%. Кроме того, система подтолкнула к созданию проекта по выявлению сообществ на основе хэштегов, предназначенного для обнаружения изменяющихся признаков связанной с продажей наркотиков деятельности с помощью географических факторов и идентификации конкретных типов наркотиков.

Деятельность наркоторговцев в Instagram не всегда очевидна. Зачастую они рекламируют свои услуги в комментариях и с помощью хэштегов, а не в публикациях, которые было бы намного легче обнаружить как машине, так и человеку. В связи с этим разработанная специалистами система также анализирует хэштеги и комментарии.

В дополнение к анализу текста с использованием языковой модели BERT и классификации изображений с помощью нейросети ResNet система также использует мультимодальное слияние данных на уровне функций, как предложено в документе IEEE «Дискриминантный корреляционный анализ: объединение в реальном времени на уровне функций для мультимодального биометрического распознавания» (Discriminant Correlation Analysis: Real-Time Feature Level Fusion for Multimodal Biometric Recognition) за 2016 год.

Система начинает работу по выявлению наркоторговцев с отслеживания публикаций с одним или несколькими из двухсот хэштегов, относящихся к наркотикам, с помощью API для поиска хэштегов.

Фотографии в публикациях с этими хэштегами затем классифицируются с помощью бинарной модели классификации на базе VGG-16. Если изображения совпадают с изображениями известных наркотиков, они сохраняются в системе, а публикация конвертируется в объект JSON для дальнейшего извлечения.

Далее система изучает комментарии и другую информацию (как текст, так и изображения) на страницах пользователей, опубликовавших искомые хэштеги и чей контент был отмечен как связанный с наркотиками. Таким образом в набор данных были добавлены 10 тыс. публикаций и более 23 тыс. страниц пользователей.

С целью обхода обнаружения правоохранительными органами относящиеся к наркотикам хэштеги постоянно меняются. Поэтому каждый новый хэштег в отмеченной публикации, отсутствующий в списке относящихся к наркотикам хэштегов, фиксируется и вносится в систему для последующего использования.

В конечном итоге набор данных обрабатывается с помощью пакета NetworkX языка программирования Python. Обрабатывая хэштеги так, будто они относятся к одной публикации, исследователи смогли сгенерировать связанный с наркотиками неориентированный граф для анализа с помощью NetworkX.

Исследователи протестировали набор данных IDDIG на разных протоколах, в том числе Multimodal Data Fusion, Multisource Data Fusion и Quadruple Fusion, и смогли идентифицировать связанные с наркотиками публикации и пользователей с точностью до 95%, если сравнивать с обработкой данных человеком.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) - разработанная компанией Google нейросетевая модель-трансформер, на которой в настоящее время строится большинство инструментов автоматической обработки языка.

IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) - Институт инженеров электротехники и электроники. Международная некоммерческая ассоциация специалистов в области техники, мировой лидер в области разработки стандартов по радиоэлектронике, электротехнике и аппаратному обеспечению вычислительных систем и сетей.

VGG16 - модель сверточной нейронной сети для выделения признаков изображений. Была предложена специалистами Оксфордского университета К. Симоняном и А. Зиссерманом. Модель достигает точности 92,7% при тестировании на ImageNet в задаче распознавания объектов на изображении.

JSON - текстовый формат обмена данными, основанный на javascript. Как и многие другие текстовые форматы, JSON легко читается людьми. Несмотря на происхождение от javascript (точнее, от подмножества языка стандарта ECMA-262 1999 года), формат считается независимым от языка и может использоваться практически с любым языком программирования.

За матеріалами: Securitylab
 

ТЕГИ

Курс НБУ на сьогодні
 
за
курс
uah
%
USD
1
39,2273
 0,1157
0,29
EUR
1
42,4420
 0,2491
0,58

Курс обміну валют на сьогодні, 10:44
  куп. uah % прод. uah %
USD 38,9907  0,11 0,28 39,5500  0,09 0,23
EUR 42,2519  0,04 0,11 43,0159  0,04 0,09

Міжбанківський ринок на сьогодні, 11:33
  куп. uah % прод. uah %
USD 39,1350  0,02 0,04 39,1600  0,02 0,05
EUR -  - - -  - -

ТОП-НОВИНИ

ПІДПИСКА НА НОВИНИ

 

Бізнес