DarkBert isimli yeni bir yapay zeka modeli üzerinde çalışan araştırmacılar, bu yolla dark web'de kullanılan argo ve sokak dilini yapay zekaya öğretmeyi hedefliyor.
Independent Türkçe'nin haberine göre; İlk bakışta kötü bir gelişme olarak gözükse de araştırmacılar bu yolla yapay zekanın yasa dışı veya kötü niyetli bazı eylemler için kullanılan eş anlamlı kelimeleri öğrenebileceğini, bunun da siber suçla mücadeleye yeni boyutlar kazandırabileceğini düşünüyor.
Dark web'in Google ve benzeri arama motorları tarafından endekslenmemesi nedeniyle atılan bu adım araştırmacılar tarafından "DarkBERT: İnternetin karanlık tarafı için bir dil modeli" başlıklı bir makaleyle de detaylandırıldı.
Araştırmacılar ortaya koydukları yeni "büyük dil modelinin" daha önceki muadillerine oranla çok daha iyi sonuçlar verdiğine dikkat çekti. Önceki muadiller içinde Facebook araştırmacıları tarafından dizayn edilen RoBERTa isimli model de bulunuyor
RoBERTa bir metnin içine bilerek gizlenen anlamları tahmin etmeye yönelik bir model üzerine geliştirilmişti
Güney Koreli ekip DarkBERT'in fidye yazılım veya sızdırılmış gizli veri satan siteleri tespit etmek gibi bazı siber güvenlik işlemlerinde kullanabileceğini söylüyor.
Yeni modelin ayrıca dark web üzerindeki sayısız forumu gözlemleyerek yasadışı bilgi üzerindeki değişimlere güncellenebileceği ifade ediliyor.
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach), doğal dil işleme alanında kullanılan bir dil modelidir. RoBERTa, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) modelinin geliştirilmiş bir versiyonudur. BERT, önceden eğitilmiş bir dil modelidir ve genel dil anlama görevlerinde kullanılabilir.
RoBERTa, BERT modeline benzer şekilde büyük bir metin veri kümesiyle eğitilir. Ancak, RoBERTa'nın eğitimi için BERT'ten farklı bir yöntem kullanılır. RoBERTa, daha uzun eğitim süreleri ve daha büyük veri kümeleri kullanılarak eğitilir, ayrıca maskeleme yerine sürekli metin parçaları arasındaki ilişkileri tahmin etmeye dayalı bir ön eğitim görevi kullanır.
RoBERTa'nın amacı, dil anlama görevlerinde daha iyi performans sağlamaktır. Bu model, çeşitli doğal dil işleme görevlerinde kullanılabilir, örneğin metin sınıflandırma, metin benzerliği, soru-cevap eşleştirme, duygusal analiz gibi görevlerde kullanılabilir.
RoBERTa, genellikle transfer öğrenme amacıyla kullanılır. Önceden eğitilmiş bir RoBERTa modeli alınarak, belirli bir görev veya veri kümesine özgü olarak ince ayar yapılabilir. Bu sayede, daha spesifik görevler için iyi sonuçlar elde edilebilir.
RoBERTa, geniş bir kelime dağarcığına sahip olduğu için genellikle doğal dil işleme projelerinde tercih edilen bir dil modelidir. Ancak, eğitimi için büyük miktarda veri ve hesaplama kaynakları gerektirebilir.
DarkBert Modeli: DarkBert, argo ve sokak dilini öğrenmek için özel olarak tasarlanmış bir yapay zeka modelidir. Bu model, geniş çapta toplanan dark web verilerini kullanarak, bu dili anlama ve üretme yetenekleri geliştirmektedir. DarkBert, büyük bir metin veri kümesi üzerinde önceden eğitilmiş bir dil modeli olan Bert'in (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) özelleştirilmiş bir versiyonudur.
Çalışma Prensibi: DarkBert'in çalışma prensibi, genel dil modellerine benzerdir. Ancak, bu model, normalde işlenmeyen veya yaygın olarak erişilemeyen dark web verileriyle eğitilir. Dark web, anonimlik sağlayan özel ağlar üzerinde faaliyet gösteren çeşitli illegal etkinliklerin gerçekleştiği bir ortamdır. DarkBert, bu ortamdan elde edilen metin verilerini analiz ederek, argo ve sokak dilini anlamaya ve taklit etmeye odaklanır.
Sonuçlar ve Önemli Uygulamalar: DarkBert modeli, dark web'deki argo ve sokak dilini anlama ve üretme konusunda önemli bir başarı elde etmiştir. Elde edilen sonuçlar, argo dilini tespit etme, anlama ve doğal dil işleme sistemlerine entegrasyon gibi çeşitli uygulamalarda değerli olabilir. Örneğin, bu model, güvenlik birimlerine, argo dilini kullanan suç örgütlerini veya illegal faaliyetleri tespit etmede yardımcı olabilir. Ayrıca, sosyal medya platformlarında küfür ve hakaret içeren içerikleri tespit etmek için de kullanılabilir.
Etik ve Gizlilik Endişeleri Bu tür bir yapay zeka modeliyle ilgili bazı etik ve gizlilik endişeleri de mevcuttur. DarkBert'in dark web'den elde edilen verilerle eğitilmesi, kullanıcı gizliliği ve kişisel veri koruması konularında hassasiyet gerektirir. Bu tür modellerin kullanımı sırasında Etik ve Gizlilik Endişeleri (Devamı):
Bu tür bir yapay zeka modeliyle ilgili bazı etik ve gizlilik endişeleri de mevcuttur. DarkBert'in dark web'den elde edilen verilerle eğitilmesi, kullanıcı gizliliği ve kişisel veri koruması konularında hassasiyet gerektirir. Bu tür modellerin kullanımı sırasında, veri toplama ve işleme aşamalarında gizlilik standartlarına ve yasalara uygunluk önemlidir. Araştırmacılar ve geliştiriciler, bu konuları dikkate alarak etik kurallara uygun bir şekilde çalışmalı ve kullanıcı gizliliği konusunda şeffaf olmalıdır.
DarkBert gibi yapay zeka modelleri, argo ve sokak dilinin anlaşılması ve kullanılması konusunda yeni fırsatlar sunmaktadır. Ancak, bu dilin doğru bir şekilde yorumlanması ve kullanılması konusunda dikkatli olunmalıdır. Modelin yanlış anlamalar veya yanlış kullanımlarla potansiyel olarak toplumsal zararlara neden olabileceği unutulmamalıdır. Bu nedenle, DarkBert gibi modellerin kullanımı sırasında toplumsal etkilerin dikkate alınması ve uygun önlemlerin alınması önemlidir.
DarkBert, yapay zeka alanında argo ve sokak dilinin anlaşılması ve kullanılması konusunda önemli bir adım olarak değerlendirilebilir. Bu model, dark web verilerini kullanarak özel bir dilin öğrenilmesi için bir çerçeve sunmaktadır. Ancak, etik ve gizlilik endişeleri göz önünde bulundurularak bu tür modellerin kullanımı ve uygulamaları geliştirilmelidir. DarkBert gibi yapay zeka modelleri, gelecekte dil işleme, güvenlik ve sosyal medya platformlarında önemli bir rol oynayabilir, ancak bu alanlarda dikkatli bir şekilde kullanılmaları gerekmektedir
