Nov, 2023

打击网络空间中的人口贩卖：基于自然语言处理的在线广告语言分析方法

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TL;DR通过先进的自然语言处理技术，本项目解决在线 C2C 市场上的人口贩运问题。我们介绍了一种新的方法论，通过最小的监督生成伪标记数据集，为训练最先进的自然语言处理模型提供了丰富的资源。在人口贩卖风险预测和有组织活动检测等任务中，我们采用了先进的 Transformer 模型进行分析。一个重要的贡献是使用整合梯度实现一个可解释性框架，为执法部门提供关键的可解释性洞察。这项工作不仅填补了文献中的一个重要空白，还提供了一种可扩展的、机器学习驱动的在线人类剥削对策方法。它为未来的研究和实际应用奠定了基础，强调了机器学习在解决复杂社会问题中的作用。
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发现论文，激发创造
  • 一种非参数学习方法用于检测在线人口贩卖

    本研究通过对 Backpage 网站上与人口贩运相关的在线活动展开分析，采用半监督式学习方法，依靠所提取的带标签和未标签数据进行训练。该方法经过专家的进一步验证并在未见过的数据集上进行评估。

    Jul, 2016

  • 检测人口贩卖的半监督学习

    本研究运用来自 “Backpage” 网站的文本数据，利用扩展的 Laplacian SVM 中添加正则化项的 S3VM-R 方法，结合监督和半监督学习，成功识别高度关注的人口贩运在线广告，是一种有效的打击人口贩卖犯罪的方法。

    May, 2017

  • 一种实体解析方法以分离在线人口贩卖实例

    采用代理标签的实体分辨管道从在线论坛中提取人类贩卖活动数据，并应用于 5M 条记录的 Backpage.com 数据，并报告了其性能的挑战和领域特定特征

    Sep, 2015

  • 通过自然语言处理进行计算机工作市场分析

    利用自然语言处理技术从职位描述中提取相关信息，包括解决训练数据的稀缺性、标注指南的缺乏以及从职位广告中提取有效信息的不足等挑战，最终通过引入抽取方法和多个数据集相辅相成的检索增强模型来提高整体性能，并将提取到的信息置于特定分类体系中。

    Apr, 2024

  • 利用背景与限制条件改善对人口贩卖网页的地理标记

    该论文使用整数线性规划模型，结合上下文、限制条件和开放的地理名称知识库来提高人口贩卖定位标记的精度和 F - 度量。实验结果表明，相比于基于机器学习的基线，该框架可提高 28.57％的精度和 36.9％的 F - 度量。这种方法已被广泛应用于美国执法部门，以打击人口贩卖。

    Apr, 2017

  • 机器学习应用于有形效果：揭示非法按摩行业的自然语言处理和触觉感知的计算机视觉

    该论文通过使用计算机科学、计算机视觉和自然语言处理等技术探讨了如何利用计算机科学打击人口贩卖和如何利用计算机视觉实现触觉感应。其中包括使用自然语言处理技术监测美国非法按摩行业，以及创造触觉传感器和低成本六轴力矩传感器的方法和设计文件。

    Sep, 2023

  • 揭示知识引导的 ChatGPT 在社交媒体上提升毒品走私检测的潜力

    通过利用大型语言模型 (ChatGPT) 和知识驱动提示构建的分析框架，我们首次对社交媒体上的非法药物交易活动进行了系统研究，实验结果表明该框架在药物贩运检测准确性方面优于其他基准语言模型，该研究可为社交网络提供有效的药物贩运识别和标注，甚至在非法药物交易者使用隐晦语言和委婉语避免检测的情况下仍然有效。

    Jul, 2023

  • 面对在线滥用语言：从道德和人权角度的调查

    本文主要基于八项伦理原则，即：隐私、问责、安全、可透明、公平和非歧视、技术的人类控制、专业责任、人权的促进，回顾了基于自然语言处理（NLP）的网络滥用内容检测的研究，并提出了权利尊重的社会技术解决方案来检测和对抗线上滥用。

    Dec, 2020

  • IDTraffickers: 关联和连接潜在人口贩运行动的作者识别数据集

    介绍了 IDTraffickers 数据集及其在在线伴游市场中验证和识别潜在人口贩卖供应商的作用，通过训练 DeCLUTR-small 模型实现了 0.8656 的宏 F1 得分和 0.8852 的平均 r-precision 得分，旨在促进进一步研究并确保负责任的数据共享，以便将伴游广告与人口贩卖迹象的识别联系起来。

    Oct, 2023

  • 结合自然语言处理和机器学习技术实现攻击者 TTP 自动分类

    本文探讨了不同的自然语言处理和机器学习技术，以提取关于网络攻击者战术、技术和过程（TTP）的安全信息，并提出了一个基于已知对手策略、技术和程序知识库的自动分类非结构化文本的数据处理管道。

    Jul, 2022