DarkBERT a pour fonction de ratisser la partie cachée d'internet pour y trouver des informations.
DarkBERT s'appuie sur des modèles de langage déjà existants."Nous comparons DarkBERT à d'autres modèles de langage largement utilisés tels que BERT et
, qui ont été entraînés sur des données glanées sur l'internet 'de surface' pour vérifier l'efficacité de DarkBERT dans le domaine textuel du dark web", indiquent les chercheurs dans le rapport.De fait, DarkBERT a été entraîné avec 5,3 gigaoctets de données issues du dark web. Certaines données ont été volontairement omises, à l'instar de données personnelles sensibles.
"Il est indispensable que le modèle n'apprenne pas des représentations issues d'informations sensibles", précise le rapport. Parmi les informations sensibles mentionnées par les chercheurs se trouvent principalement des données personnelles volées,sur les forums dédiés du dark web. On y trouve des documents relatifs à l'identité ou encore des informations financières ou médicales, etc.
"Comme de nouveaux forums émergent chaque jour, des ressources humaines massives sont nécessaires pour identifier manuellement chaque menace. Automatiser la détection de potentielles menaces pourrait considérablement réduire le travail des experts en cybersécurité", déclarent les chercheurs.Le modèle, qui est toujours en voie d'essai, est prometteur, selon le groupe de chercheurs.
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