作为其大规模英语文本预训练的一部分，DarkBERT已经获得了在暗网上发现的大约610万页。大型语言模型(LLM)的出现彻底改变了人工智能(AI)领域，并为应用程序开发开辟了新途径。随着ChatGPT等模型的发布，人工智能在正面和负面用途上的潜力已变得显而易见。韩国科学技术院(KAIST)和数据情报公司S2W的一组研究人员扩展了这一趋势，开发了DarkBERT，这是一种AI语言模型，专门针对来自难以捉摸且通常是邪恶的Dark Web的数据进行训练。这一突破性的发展旨在加强网络安全工作并打击互联网隐蔽角落的网络犯罪。

暗网是互联网的一个秘密部分，因藏匿匿名网站和市场而臭名昭著，这些网站和市场为毒品、武器和被盗数据交易等非法活动提供便利。它无法通过传统的网络浏览器访问，需要像Tor（洋葱路由器）这样的专用软件才能进入。Tor将用户的IP地址匿名化，这使得追踪他们的在线活动变得很困难。

DarkBERT基于RoBERTa架构，利用AI的力量在暗网中导航。为了训练DarkBERT，研究人员使用Tor网络精心抓取了暗网，并整理了一个暗网内容数据库。

该数据库用作训练数据，以改进DarkBERT模型从暗网上发现的复杂编码和方言丰富的内容中理解和提取有意义信息的能力。作为其大规模英语文本预训练的一部分，DarkBERT已经获得了在暗网上发现的大约610万页。

研究人员对DarkBERT的目标是超越现有语言模型的能力，并创建一个人工智能工具，以帮助网络安全专业人员、执法机构和威胁研究人员打击暗网上的网络犯罪。

DarkBERT以其无与伦比的能力来理解暗网上流行的独特方言和重编码消息，从而将自己与其他语言模型区分开来。在各种与网络安全相关的用例中，DarkBERT始终优于已建立的语言模型，例如BERT和RoBERTa。

DarkBERT的全部用途仍有待记录，但研究人员在三个与网络安全相关的关键用例中对其进行了测试：

勒索软件泄漏站点检测：

1. DarkBERT证明了它在识别和分类Dark Web上的勒索软件泄漏站点方面的能力。勒索软件团伙经常利用暗网发布从拒绝支付赎金的组织窃取的机密数据。通过超越其他语言模型的性能，DarkBERT增强了检测和分类过程，使网络安全专业人员能够有效降低与此类泄漏相关的风险。

值得注意的线程检测：

2. 监控暗网论坛中值得注意的话题是安全研究人员的一项重要任务。DarkBERT能够理解这些论坛中使用的专业语言，从而可以自动发现和评估值得注意的话题。尽管需要进一步改进，但DarkBERT在该领域优于其他语言模型的优势表明有望减少研究人员的工作量。

威胁关键字推断：

3. DarkBERT使用填充掩码功能（BERT家族语言模型的一项功能）来识别与威胁和非法活动（如暗网上的毒品销售）相关的关键字。通过准确捕获指示潜在威胁的关键字，DarkBERT有助于跟踪和解决新出现的网络威胁。

为暗网开发人工智能工具引发了重要的伦理考虑。尽管DarkBERT增强了网络安全工作的能力，但必须负责任地使用并严格遵守隐私和法律框架。研究人员、执法机构和白帽黑客之间的合作对于确保DarkBERT的部署符合社会利益和保护个人隐私至关重要。

总而言之，DarkBERT代表了利用AI语言模型应对暗网挑战的重大突破。其卓越的性能和针对暗网数据的专业培训在加强网络安全工作、实现高效威胁检测和支持暗网领域的调查方面具有巨大潜力。

随着研究人员不断对DarkBERT进行微调并探索更先进的架构，其在网络威胁行业的应用可能性进一步扩大。