다크버트


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언어	한국어, 영어, 일본어 지원
링크	KO \| EN \| JA

1. 개요2. 특징3. 기타

1. 개요

DarkBERT

세계 최초의 다크웹 특화 언어 모델. 다크웹 내 위협 분석과 사이버 범죄 탐지에 최적화된 것이 특징이다. S2W와 KAIST가 공동 개발했으며, 멀티도메인 교차분석 기술과 결합되어 다크웹뿐만 아니라 표면 웹, 소셜 미디어, 다크웹 포럼 등 다양한 출처의 데이터를 연계 분석할 수 있다. 이를 통해 단편적인 정보 분석을 넘어 위협 행위자의 활동 패턴과 연관성을 효과적으로 파악할 수 있다.

DarkBERT 관련 연구는 ACL 2023[1]과 NAACL 2022[2]에서 발표되었으며, 다크웹 데이터를 활용한 언어 모델 구축과 활용 방안을 다뤄 국제 학회에서 기술력을 인정받았다.

2. 특징

기존 언어 모델들이 다루기 어려운 익명성과 구조적 다양성을 가진 다크웹 콘텐츠를 이해할 수 있도록, 고품질 다크웹 코퍼스를 기반으로 RoBERTa 구조를 추가 학습했다. 이로 인해 일반 언어 모델과 차별화된 도메인 특화 자연어 처리 성능을 제공한다. 즉, 다크웹 뿐만 아니라 기업 내외부의 정형 및 비정형 데이터 분석이 필요한 경우에도 활용된다.

3. 기타

DarkBERT는 BERT 기반 구조를 바탕으로, 다크웹 데이터를 이해하고 분석하기 위해 특화된 언어 모델이다. ‘Dark’는 다크웹이라는 특정 도메인에 초점을 맞춘 학습 배경을 반영한 명칭이라 한다.
S2W는 해당 기술력을 기반으로 국제형사경찰기구(인터폴)의 공식 파트너로 협력하고 있다.

[1] Association for Computational Linguistics 2023, 세계적인 자연어 처리 학술대회[2] North American Chapter of the Association for Computational Linguistics 2022, 북미전산언어학학회

다크버트

1. 개요

2. 특징

3. 기타

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