DarkBERT在研究暗网时发现了它的用例，同时还能识别网络安全威胁，如勒索软件和泄露数据网站的检测等。
来自韩国的研究人员最近发布了DarkBERT，这是一种基于RoBERTa架构的暗网领域特定语言模型。
据说这种新模型在暗网领域和网络安全行业的未来研究中显示出良好的适用性。通过对暗网领域任务和数据集的评估，它的表现也超过了现有的语言模型。
但是，他们是怎么做到的呢？为了让DarkBERT能够很好地适应暗网中使用的语言，研究人员在通过爬取Tor网络收集的大规模暗网语料库上对模型进行了预训练。除此之外，他们还通过数据过滤和重复数据删除对预训练语料库进行打磨，同时进行数据预处理，以解决暗网文本中与敏感信息有关的潜在道德问题。
同一组研究人员去年致力于“揭示暗网语言的新亮点”（Shedding New Light on the Langauge of the Dark Web），他们在其中引入了CoDA，这是一个从各种洋葱服务中收集的暗网文本语料库，分为专题类别。另一项值得注意的研究包括以色列研究人员完成的“暗网上合法和非法活动的语言”，他们在其中采用各种方法确定了合法和非法文本之间的几个区别因素。这包括预测性（文本分类）和基于应用程序（命名实体维基化），以及基于原始统计数据的方法。
所有这些研究工作以及更多工作都激发了研究人员开发DarkBERT的灵感。
了解暗网领域
暗网是互联网的一个子集，没有被搜索引擎索引，因此没有像Tor这样的专门应用程序就无法访问它。暗网通常与非法活动有关，因此吸引了寻求了解其工作原理和制定网络安全措施的研究人员和安全专家的极大兴趣。该领域采用的一种关键方法是自然语言处理(NLP)，用于收集基于证据的知识并生成网络威胁情报(CTI)。
然而，现有的NLP模型（例如BERT）主要针对表面网络内容进行训练，在涉及暗网研究时存在局限性。暗网的语言特征与表层网络的语言特征有很大不同，使得基于BERT的模型在该领域的效率较低。为了解决这些限制并提供更强大的NLP工具，来自韩国KAIST和S2W Inc.的一组研究人员开发了DarkBERT，这是一种在暗网语料库上预训练的新语言模型。
创建DarkBERT模型
开发DarkBERT需要透彻了解暗网的语言环境，并仔细选择合适的文本数据。研究人员需要过滤和编译用于训练DarkBERT的文本数据，以应对暗网极端的词汇和结构多样性，这些多样性可能会阻碍创建准确的域表示。在预过滤中，研究人员还确保没有使用隐私敏感数据。
一旦编译了适当的文本数据，研究人员便开始对DarkBERT模型进行预训练。
评估DarkBERT的性能
为了验证拥有暗网领域特定模型的好处，研究人员将DarkBERT的性能与其普通版本和其他广泛使用的语言模型进行了比较。评估过程表明，DarkBERT在检测地下活动方面优于当前的语言模型，使其成为未来暗网研究的宝贵资源。
DarkBERT在该领域的卓越表现可归功于其对暗网数据的针对性预训练，这使其能够更好地理解和处理该环境特有的语言细微差别。通过提供更准确和相关的见解，DarkBERT有可能大大增强网络安全措施并促进对暗网运作的更深入了解。
影响和未来研究
DarkBERT的开发标志着暗网研究和网络安全领域的一个重要里程碑，因为它提供了一种更有效的NLP工具，专为该领域的独特语言使用量身定制。通过超越当前的语言模型，DarkBERT可以为调查暗网的研究人员和安全专家提供有价值的见解，最终有助于制定更有效的网络安全策略。
随着模型的不断完善和性能评估，DarkBERT很可能成为研究人员和安全专业人员等不可或缺的资源。它在解决暗网语言挑战方面的成功不仅突出了特定领域语言模型的重要性，而且为这个快速发展的领域的未来发展铺平了道路。