يعتمد DarkBERT على بُنية RoBERTa ويستفيد من قوة الذكاء الاصطناعي للتنقل عبر الويب المظلم.
تم تغذية DarkBERT بما يقرب من 6.1 مليون صفحة تم العثور عليها على الويب المظلم كجزء من التدريب المسبق واسع النطاق على النصوص باللغة الإنجليزية.
أحدث ظهور نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ثورة في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) وفتح آفاقًا جديدة لتطوير التطبيقات. مع إطلاق نماذج مثل ChatGPT، أصبحت إمكانات الذكاء الاصطناعي للاستخدامات الإيجابية والسلبية واضحة.
للتوسع في هذا الاتجاه، قام فريق من الباحثين في المعهد الكوري المتقدم للعلوم والتكنولوجيا (KAIST) وشركة استخبارات البيانات S2W بتطوير DarkBERT، وهو نموذج لغة AI تم تدريبه خصيصًا على البيانات من شبكة الويب المظلمة المراوغة والشائنة في كثير من الأحيان. يهدف هذا التطور الرائد إلى تعزيز جهود الأمن السيبراني ومكافحة الجرائم الإلكترونية في الزوايا المخفية للإنترنت.
اكتسبت شبكة الويب المظلمة، وهي قسم سري من الإنترنت، سمعة سيئة لإيوائها مواقع إلكترونية وأسواق مجهولة الهوية تسهل الأنشطة غير المشروعة مثل تجارة المخدرات والأسلحة والبيانات المسروقة. لا يمكن الوصول إليه من خلال متصفحات الويب التقليدية ويتطلب برنامجًا متخصصًا مثل Tor (The Onion Router) للدخول. يقوم Tor بإخفاء هوية عناوين IP الخاصة بالمستخدمين، مما يجعل تتبع أنشطتهم عبر الإنترنت أمرًا صعبًا.
يستفيد DarkBERT، استنادًا إلى بنية RoBERTa، من قوة الذكاء الاصطناعي للتنقل عبر الويب المظلم. لتدريب DarkBERT، قام الباحثون بالزحف بدقة إلى Dark Web باستخدام شبكة Tor وقاموا برعاية قاعدة بيانات لمحتوى الويب المظلم.
تعمل قاعدة البيانات هذه بمثابة بيانات تدريب لتحسين قدرة نموذج DarkBERT على فهم واستخراج معلومات ذات مغزى من المحتوى المشفر بشكل معقد والغني باللهجات الموجود على شبكة الويب المظلمة. تم تغذية DarkBERT بما يقرب من 6.1 مليون صفحة تم العثور عليها على الويب المظلم كجزء من التدريب المسبق واسع النطاق على النصوص باللغة الإنجليزية.
كان هدف الباحثين مع DarkBERT هو تجاوز قدرات نماذج اللغة الحالية وإنشاء أداة ذكاء اصطناعي يمكن أن تساعد متخصصي الأمن السيبراني ووكالات إنفاذ القانون والباحثين في مجال التهديد في مكافحة الجرائم الإلكترونية على شبكة الويب المظلمة.
تميز DarkBERT نفسها عن نماذج اللغات الأخرى من خلال قدرتها التي لا مثيل لها على فهم اللهجات الفريدة والرسائل المشفرة بشدة السائدة على شبكة الويب المظلمة. في حالات الاستخدام المختلفة المتعلقة بالأمن السيبراني، تفوقت DarkBERT باستمرار على نماذج اللغة الراسخة مثل BERT و RoBERTa.
لا يزال النطاق الكامل لاستخدامات DarkBERT قيد التوثيق ولكن الباحثين اختبروه في ثلاث حالات استخدام رئيسية متعلقة بالأمن السيبراني:
اكتشاف موقع تسريب برامج الفدية:
- تثبت DarkBERT قدرتها على تحديد مواقع تسرب برامج الفدية وتصنيفها على شبكة الويب المظلمة. غالبًا ما تستخدم عصابات برامج الفدية شبكة الويب المظلمة لنشر البيانات السرية المسروقة من المنظمات التي ترفض دفع الفدية. من خلال تجاوز أداء نماذج اللغات الأخرى، تعزز DarkBERT عملية الكشف والتصنيف، وتمكين المتخصصين في الأمن السيبراني من التخفيف من المخاطر المرتبطة بمثل هذه التسريبات بشكل فعال.
كشف موضوع جدير بالملاحظة:
- تعد مراقبة منتديات الويب المظلمة بحثًا عن سلاسل رسائل جديرة بالملاحظة مهمة حاسمة للباحثين في مجال الأمن. تتيح قدرة DarkBERT على فهم اللغة المتخصصة المستخدمة في هذه المنتديات الاكتشاف التلقائي وتقييم سلاسل الرسائل الجديرة بالملاحظة. على الرغم من ضرورة إجراء المزيد من التحسينات، إلا أن تفوق DarkBERT على نماذج اللغات الأخرى في هذا المجال يعد أمرًا واعدًا لتقليل عبء عمل الباحثين.
استنتاج الكلمات الرئيسية للتهديد:
- يستخدم DarkBERT وظيفة قناع التعبئة، وهي ميزة لنماذج لغة عائلة BERT، لتحديد الكلمات الرئيسية المتعلقة بالتهديدات والأنشطة غير المشروعة مثل مبيعات المخدرات على شبكة الويب المظلمة. يثير تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي لشبكة الويب المظلمة اعتبارات أخلاقية مهمة. بينما تعمل DarkBERT على تمكين جهود الأمن السيبراني ، فإن الاستخدام المسؤول والالتزام الصارم بالخصوصية والأطر القانونية أمران ضروريان. سيكون التعاون بين الباحثين ووكالات إنفاذ القانون والمتسللين الأخلاقيين أمرًا بالغ الأهمية في ضمان توافق نشر DarkBERT مع المصالح المجتمعية وحماية الخصوصية الفردية.
في الختام، يمثل DarkBERT اختراقًا مهمًا في الاستفادة من نماذج لغة الذكاء الاصطناعي لمواجهة التحديات التي تفرضها شبكة الويب المظلمة. يتمتع الأداء المتفوق والتدريب المتخصص على بيانات الويب المظلمة بإمكانيات كبيرة لتعزيز جهود الأمن السيبراني، وتمكين الكشف الفعال عن التهديدات، ودعم التحقيقات في مجال الويب المظلم.
مع استمرار الباحثين في تحسين DarkBERT واستكشاف بنى أكثر تقدمًا، تتوسع إمكانيات تطبيقه في صناعة التهديدات الإلكترونية بشكل أكبر.
