Создан ИИ-алгоритм, способный распознавать распространителей наркотиков в сети
Мультимодальную систему машинного обучения удалось разработать исследователям из университета Западной Вирджинии. Специалисты проводили тестирование алгоритма на подборке из 4 000 страниц, 1400 из которых принадлежали наркоторговцам.
Разработка показала отличный результат – при помощи модели были выявлены аккаунты преступников с точностью в 95%. В ходе проведения исследований эксперты решили усовершенствовать алгоритм при помощи системы, позволяющей выявлять дилеров по хештегам и следить за распространением определённых типов веществ.
Ранее системам безопасности было намного сложнее распознавать преступников, ведь торговцы наркотиками рекламируют свою продукцию не в публикациях, а за счёт комментариев и хештегов. Собственно, именно поэтому специалистами пришлось несколько модифицировать машинное обучение.
Новая система не только анализирует текст при помощи языковой модели BERT и сортирует изображения благодаря использованию нейросети ResNet, но и применяет мультимодальное совмещение полученной информации. Уникальный алгоритм начинает анализ с подбора публикаций по 200 хештегам, связанным с наркотиками. Затем система изучает картинки, которыми сопровождаются сомнительные посты, при помощи классификационной модели на основе VGG-16.
Если изображения совпадают с имеющимися в базе снимками наркотических средств, то система конвертирует подозрительный пост в объект JSON. Далее алгоритм переходит к сортировке и изучению комментариев под постом и страниц пользователей, которые их оставили. В ходе исследования 4000 страниц системе пришлось в общей сложности просканировать 23 000 аккаунтов и 10 000 постов. Разумеется, система постоянно пополняется новыми хештегами, которые вводят дилеры для того, чтобы их было сложнее вычислить.
