EUREKHA: Enhancing User Representation for Key Hackers Identification in Underground Forums

📄 arXiv: 2411.05479v1 📥 PDF

作者: Abdoul Nasser Hassane Amadou, Anas Motii, Saida Elouardi, EL Houcine Bergou

分类: cs.CR, cs.CL, cs.SI

发布日期: 2024-11-08

备注: Accepted at IEEE Trustcom 2024

💡 一句话要点

EUREKHA：通过增强用户表示，识别地下论坛中的关键黑客。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 关键黑客识别 地下论坛 用户表示学习 图神经网络 大型语言模型 网络安全 BERTopic

📋 核心要点

  1. 现有方法难以准确识别地下论坛中匿名且行为隐蔽的关键黑客，面临特征提取和关系建模的挑战。
  2. EUREKHA通过LLM提取用户文本特征，并利用GNN建模用户间的结构关系，增强用户表示，从而识别关键黑客。
  3. 实验表明，EUREKHA结合微调LLM和GNN，在准确率和F1分数上分别比现有方法提升了约6%和10%。

📝 摘要（中文）

地下论坛是网络犯罪活动的中心，为匿名和逃避传统在线监管提供了空间。在这些隐秘社区中，恶意行为者合作交流非法知识、工具和策略，从而推动了从黑客技术到被盗数据、恶意软件和零日漏洞销售等一系列网络威胁。识别这些行动背后的关键煽动者（即关键黑客）至关重要，但仍然是一个复杂的挑战。本文提出了一种名为EUREKHA（Enhancing User Representation for Key Hacker Identification in Underground Forums）的新方法，旨在通过将每个用户建模为一个文本序列来识别这些关键黑客。该序列通过大型语言模型（LLM）进行特定领域的适应，LLM充当特征提取器。然后，将这些提取的特征输入到图神经网络（GNN）中，以建模用户结构关系，从而显著提高识别准确率。此外，我们采用BERTopic（Bidirectional Encoder Representations from Transformers Topic Modeling）从用户生成的内容中提取个性化主题，从而为每个用户启用多个文本表示，并优化最具代表性的序列的选择。我们的研究表明，微调的LLM在识别关键黑客方面优于最先进的方法。此外，当与GNN结合使用时，我们的模型实现了显著的改进，与现有方法相比，准确率和F1分数分别提高了约6%和10%。EUREKHA已在Hack-Forums数据集上进行了测试，我们提供了代码的开源访问。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决地下论坛中关键黑客的识别问题。现有方法难以有效提取用户行为特征，并且忽略了用户之间的结构关系，导致识别准确率较低。关键黑客通常隐藏在匿名环境中，行为模式复杂多变，给识别带来了挑战。

核心思路：论文的核心思路是通过增强用户表示来提高关键黑客的识别准确率。具体来说，利用大型语言模型（LLM）提取用户文本信息中的深层语义特征，并结合图神经网络（GNN）建模用户之间的结构关系。通过融合文本特征和结构信息，更全面地刻画用户画像，从而更准确地识别关键黑客。

技术框架：EUREKHA框架主要包含以下几个阶段：1) 数据预处理：对地下论坛的用户文本数据进行清洗和格式化。2) 特征提取：使用微调的LLM（如BERT）提取用户文本的语义特征。3) 关系建模：构建用户关系图，并使用GNN学习用户的结构化表示。4) 主题建模：使用BERTopic提取用户个性化主题，优化文本序列选择。5) 分类：将融合后的用户表示输入到分类器中，预测用户是否为关键黑客。

关键创新：EUREKHA的关键创新在于结合了LLM和GNN，充分利用了文本信息和结构信息。与传统方法相比，EUREKHA能够更有效地提取用户特征，并建模用户之间的复杂关系。此外，使用BERTopic进行个性化主题提取，优化了用户文本序列的选择，进一步提升了模型的性能。

关键设计：在LLM微调方面，使用了领域相关的语料库进行预训练，以提高模型在地下论坛领域的适应性。GNN采用了Graph Convolutional Network (GCN) 结构，并设计了合适的邻接矩阵来表示用户之间的关系。BERTopic用于提取每个用户的多个主题，并选择与用户行为最相关的文本序列作为输入。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EUREKHA在Hack-Forums数据集上取得了显著的性能提升。与现有方法相比，EUREKHA的准确率提高了约6%，F1分数提高了约10%。这表明EUREKHA能够更有效地识别关键黑客，具有很高的实用价值。开源代码的发布也为其他研究人员提供了便利，促进了该领域的发展。

🎯 应用场景

EUREKHA可应用于网络安全领域，帮助执法机构和安全研究人员识别地下论坛中的关键黑客，从而打击网络犯罪活动。该技术还可用于风险评估，识别潜在的网络攻击发起者，并采取相应的防御措施。此外，该方法可以扩展到其他社交网络平台，用于识别恶意用户和虚假信息传播者。

📄 摘要（原文）

Underground forums serve as hubs for cybercriminal activities, offering a space for anonymity and evasion of conventional online oversight. In these hidden communities, malicious actors collaborate to exchange illicit knowledge, tools, and tactics, driving a range of cyber threats from hacking techniques to the sale of stolen data, malware, and zero-day exploits. Identifying the key instigators (i.e., key hackers), behind these operations is essential but remains a complex challenge. This paper presents a novel method called EUREKHA (Enhancing User Representation for Key Hacker Identification in Underground Forums), designed to identify these key hackers by modeling each user as a textual sequence. This sequence is processed through a large language model (LLM) for domain-specific adaptation, with LLMs acting as feature extractors. These extracted features are then fed into a Graph Neural Network (GNN) to model user structural relationships, significantly improving identification accuracy. Furthermore, we employ BERTopic (Bidirectional Encoder Representations from Transformers Topic Modeling) to extract personalized topics from user-generated content, enabling multiple textual representations per user and optimizing the selection of the most representative sequence. Our study demonstrates that fine-tuned LLMs outperform state-of-the-art methods in identifying key hackers. Additionally, when combined with GNNs, our model achieves significant improvements, resulting in approximately 6% and 10% increases in accuracy and F1-score, respectively, over existing methods. EUREKHA was tested on the Hack-Forums dataset, and we provide open-source access to our code.