5月25日 據外媒報道，韓國研究人員最近開發了一種基于暗網數據訓練的大型語言模型DarkBERT。這個AI模型旨在幫助網絡安全專業人員從暗網提取有關網絡威脅的情報。

DarkBERT可以研究暗網，以識別和標記潛在的網絡安全威脅，包括數據泄露和勒索軟件。

韓國科學技術院(KAIST)的研究人員與數據情報機構S2W開展合作，開發出生成式AI語言模型DarkBERT，該模型專門針對來自暗網的數據集進行訓練。

與ChatGPT或Bard之類的聊天機器人不同，該模型旨在創建一個工具來分析數據集并回答特定的查詢。DarkBERT可以驗證使用暗網作為數據集是否能讓AI工具更好地理解這些環境中使用的語言，從而可以為網絡安全專業人員和執法部門提供幫助。

研究人員使用Tor網絡訓練AI模型

為了優化DarkBert適應暗網上使用的語言，研究小組通過爬行代理Tor網絡創建了一個大型數據庫。該研究團隊還采用重復數據刪除、數據過濾和預處理技術，以減輕與暗網內容相關的道德擔憂，而暗網內容通常包含大量敏感信息。

該模型在16天內輸入了兩組數據，其中預處理的數據包括受害組織的名稱、泄露數據的詳細信息、威脅聲明、非法圖像等信息。

由于暗網的信息存在潛在風險，DarkBert在短期內不會向公眾開放。然而，用戶可以提出將這個AI模型用于學術目的的請求。