A survey of textual cyber abuse detection using cutting-edge language models and large language models

📄 arXiv: 2501.05443v1 📥 PDF

作者: Jose A. Diaz-Garcia, Joao Paulo Carvalho

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-01-09

备注: 37 pages, under review in WIREs Data Mining and Knowledge Discovery

期刊: Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery (2025), 15(3), e70029

DOI: 10.1002/widm.70029

💡 一句话要点

综述：利用前沿语言模型和大型语言模型进行文本网络恶意信息检测

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

关键词: 网络恶意信息检测 语言模型 大型语言模型 仇恨言论 网络欺凌

📋 核心要点

  1. 社交媒体恶意信息检测面临挑战，现有方法难以有效应对快速演变的恶意内容和复杂语义。
  2. 该综述旨在分析语言模型和大型语言模型在检测和生成恶意内容中的作用，并探讨其潜在影响。
  3. 通过分析不同形式的恶意行为和社会心理影响，为在线安全和伦理讨论提供技术视角。

📝 摘要（中文）

社交媒体平台的成功促进了数字社区中各种形式的网络恶意行为的出现。这种恶意行为表现为多种形式，包括仇恨言论、网络欺凌、情感虐待、诱骗和发送色情信息。本文全面分析了社交媒体中普遍存在的不同形式的恶意行为，特别关注了语言模型（LM）和大型语言模型（LLM）等新兴技术如何重塑这些网络中恶意内容的检测和生成。我们深入研究了社交媒体恶意行为的运作机制，探讨了其心理和社会影响。此外，我们还研究了高级语言模型的双重作用——强调它们增强恶意行为自动检测系统的潜力，同时也承认它们生成有害内容的能力。本文旨在为正在进行的关于在线安全和伦理的讨论做出贡献，为网络恶意行为的演变以及减轻和加剧它的技术创新提供见解。

🔬 方法详解

问题定义：该论文旨在解决社交媒体平台上日益猖獗的文本网络恶意信息检测问题，包括仇恨言论、网络欺凌等多种形式。现有方法在处理恶意内容的多样性和复杂性方面存在局限性，难以有效识别和过滤这些信息。此外，大型语言模型（LLM）的出现既带来了检测恶意内容的希望，也带来了生成恶意内容的风险，使得问题更加复杂。

核心思路：论文的核心思路是对现有基于语言模型（LM）和大型语言模型（LLM）的文本网络恶意信息检测方法进行全面的梳理和分析。通过深入研究这些模型的原理、优缺点以及在不同恶意信息检测任务中的表现，为研究人员和从业者提供一个清晰的全局视角，从而更好地利用这些技术来解决实际问题。同时，论文也关注了LLM生成恶意内容的潜在风险，并探讨了相应的应对策略。

技术框架：该论文采用综述的形式，没有具体的模型架构或流程。其技术框架主要体现在对现有文献的分类和整理上，包括：1) 各种形式的网络恶意行为的定义和特点；2) LM和LLM在恶意信息检测中的应用，包括模型选择、特征工程、训练策略等；3) LLM生成恶意内容的风险评估和应对措施；4) 相关数据集和评估指标的介绍；5) 未来研究方向的展望。

关键创新：该论文的关键创新在于其对LM和LLM在文本网络恶意信息检测中的双重作用进行了深入的分析。它不仅关注了这些模型在提高检测精度方面的潜力，也强调了它们生成恶意内容的风险，并提出了相应的应对策略。这种全面的视角有助于研究人员更理性地看待这些技术，并更好地利用它们来维护网络安全。

关键设计：由于是综述文章，没有具体的技术细节。但文章强调了在选择LM和LLM时需要考虑的因素，例如模型的大小、训练数据、计算资源等。此外，文章还讨论了如何利用对抗训练等技术来提高模型的鲁棒性，以及如何设计有效的评估指标来衡量模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述重点分析了前沿语言模型（LM）和大型语言模型（LLM）在文本网络恶意信息检测中的应用，并深入探讨了它们在检测精度和恶意内容生成方面的双重作用。通过对现有研究的全面梳理，为未来的研究方向提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体平台的内容审核、在线教育平台的欺凌检测、以及企业内部的员工行为监控等领域。通过提升恶意信息检测的准确率和效率，可以有效维护网络环境的健康，保护用户免受网络欺凌和仇恨言论的侵害，并为构建更加安全和和谐的在线社区做出贡献。

📄 摘要（原文）

The success of social media platforms has facilitated the emergence of various forms of online abuse within digital communities. This abuse manifests in multiple ways, including hate speech, cyberbullying, emotional abuse, grooming, and sexting. In this paper, we present a comprehensive analysis of the different forms of abuse prevalent in social media, with a particular focus on how emerging technologies, such as Language Models (LMs) and Large Language Models (LLMs), are reshaping both the detection and generation of abusive content within these networks. We delve into the mechanisms through which social media abuse is perpetuated, exploring the psychological and social impact. Additionally, we examine the dual role of advanced language models-highlighting their potential to enhance automated detection systems for abusive behavior while also acknowledging their capacity to generate harmful content. This paper aims to contribute to the ongoing discourse on online safety and ethics, offering insights into the evolving landscape of cyberabuse and the technological innovations that both mitigate and exacerbate it.