Создано приложение для выявления ботов в Twitter на любом языке

Создано приложение для выявления ботов в Twitter на любом языке

Создано приложение для выявления ботов в Twitter на любом языке

Специалисты Университета Восточной Финляндии и Университета Линнеус в Швейцарии создали интересное приложение, способное выявлять ботов в социальной сети Twitter. При этом разработка совершенно не зависит от языка, на котором написаны анализируемые твиты.

Принято считать, что боты в Twitter давно используются в различных политических кампаниях и для формирования определенного мнения у масс. Процент ботов от общего числа пользователей находится в пределах 5-10%.

Эти аккаунты генерируют приблизительно 20-25% от общего числа твитов, публикуемых в этой социальной сети.

Однако теперь специалисты создали специальное приложение, которое использует машинное обучение для выявления ботов в Twitter. Новый инструмент способен детектировать автоматически сгенерированные твиты на любых языках.

Исследователи проанализировали 15 тыс. твитов на финском, шведском и английском языках. Первые два языка использовались в качестве обучения системы, а английский — для оценки языковой независимости приложения.

Подробная информация содержится в отчете экспертов «Towards a language independent Twitter bot detector» (PDF).

В мае представители социальной платформы Twitter признали наличие бага, благодаря которому данные геолокации пользователей мобильной операционной системы iOS «ненамеренно» сливались партнеру, имя которого не разглашается.

А у нас 12 июня, пока граждане праздновали День России, неизвестные взломали учетную запись премьер-министра Дмитрия Медведева в социальной сети Twitter. Факт киберинцидента подтвердили в пресс-службе правительства России.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru