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使用自然語言處理來了解線上駭客社群並預測哪些成員可能實施網路犯罪

網路作為一個全球性的、無邊界的通訊平台的出現，為全世界的人們提供了廣泛的社會和經濟機會。犯罪者利用全球即時通訊的能力，進行跨司法管轄區的網路欺詐，進而進行網路洗錢。協調國際詐欺和洗錢計劃需要一種通訊媒介，例如線上駭客和信用卡詐欺論壇，犯罪分子可以在那裡交換資訊並從事非法交易。

線上論壇有兩個功能：促進資訊交流和充當市場。由於俄語犯罪分子一直被指控參與網路犯罪，因此有幾項研究採用了特定語言的視角。可以從世界任何地方訪問的線上社群有可能擁有廣泛差異的“用戶群”，而致力於交易被盜憑證的俄語線上社交網路仍未得到充分研究。

項目一：俄羅斯駭客與信用卡詐欺論壇分析

本研究透過分析關鍵字使用上下文，對兩個大型俄語駭客和信用卡詐欺論壇（即 1,530,404 個帖子和 468,827 個帖子）進行了分析。在這裡，透過名為「開放討論論壇爬蟲」（ODFC）的軟體下載公開的論壇，並提取與網路洗錢有關的興趣的關鍵字。透過使用俄語搜尋引擎 Yandex 輸入“buy dumps CC”等查詢來找到論壇。其中一個論壇討論了程式設計、漏洞和聯盟計劃等主題，而另一個論壇則討論了數位貨幣、洗錢和非法交易等主題。

調查結果表明，網路詐騙者主要對兌現竊取的數位資金感興趣，並且主要透過借助錢騾和虛擬賭場的服務來實現這一目標（見圖 1）。網路犯罪分子需要將竊取的資金兌現，以便以自己的名義將其納入金融體系。線上賭博是洗錢的絕佳機會，因為全球不同司法管轄區存在許多虛擬賭場，洗錢的錢很難追蹤。錢騾（或卡德行話中的「drops」）是指那些利用其憑證進行犯罪活動（例如接收被盜資金的匯款）的人。網路犯罪本質上是跨國的，因此研究英語文獻中可能沒有描述的外國社區非常重要。

介紹

「灰帽」線上論壇將對駭客攻擊和非法線上賺錢技術感興趣的個人聚集在一起。我們如何使用自然語言處理論壇內容來了解這些社群並識別可能參與真正網路犯罪的「關鍵參與者」？

解釋科學

自然語言處理（NLP）是人工智慧的一個分支，涉及分析、理解和產生人類使用的語言。這樣做是為了在書面和口頭環境中使用自然人類語言而不是電腦語言與電腦互動。

NLP 的用例之一是文件分類，它涉及根據文字的語言內容將文字分類為不同類型。文件分類的日常應用範例是電子郵件中的垃圾郵件過濾器，如果發現某些語言（和非語言）特徵，它會將傳入的郵件轉移到垃圾郵件資料夾中。

專案目標

近年來，網路犯罪激增，線上論壇已成為犯罪學家和電腦科學家研究的重點領域。 「灰帽」論壇是指論壇上發布的並非所有內容和商品都是非法的，但其來源或用途可能是非法的。這些社區可以為更嚴重的網路犯罪活動提供墊腳石。

這些論壇上的先前研究依賴於手動收集的、不完整或過時的數據集。雖然現有研究很有見地，但關注點較為狹窄（例如市場、駭客材料或不雅圖像），並且僅分析了短時期內的數據。

在這個專案中，正在對透過抓取和抓取各種線上論壇獲得的海量資料集進行分析。該數據集提供了一個獨特的機會來大規模地了解這些社區，並允許進行縱向的社會數據分析。由於這些論壇的複雜性以及所使用的詞彙的獨特性，自動分析將是一個重大挑戰，但仍然比手動分析更可行。

關鍵問題

• 個人成為「關鍵人物」的途徑是什麼：在商品和服務方面多產的交易者，其同行給予他們很高的聲譽評分？
• 哪些變數可以預測哪些個體會發展成為關鍵參與者？是否可以預測他們是否對惡意軟體、DDoS、系統入侵等特別感興趣？