Eficácia da Alteração de Palavras para Evasão de Algoritmos de Mídia Social

Eficácia da Alteração de Palavras para Evasão de Algoritmos de Mídia Social

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Resumo do Zettelkasten: Eficácia da Alteração de Palavras para Evasão de Algoritmos de Mídia Social

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Perguntas de pesquisa:

Desafios na Normalização de Texto Informal

Alterar texto modificando caracteres é comum em ataques de ortografia adversária em mídias sociais. A normalização desses textos para aplicações como tradução de línguas é desafiadora. Um modelo proposto usando o modelo de linguagem BERT mostra uma precisão de até 86,7% no tratamento de normalização de texto, indicando que os algoritmos estão se tornando adeptos em reconhecer textos alterados.

Efetividade do Deep Learning na Detecção de Spam

Arquiteturas de deep learning como CNN e LSTM demonstraram eficácia na detecção de spam em mídias sociais, incluindo textos alterados. A incorporação de informações semânticas de bases de conhecimento melhora o desempenho de detecção, sugerindo que alterar palavras pode não ser eficaz para evadir sistemas de detecção sofisticados.

Detecção de Conteúdo Abusivo Apesar da Ofuscação

Métodos estão sendo desenvolvidos para detectar conteúdo abusivo mesmo quando usuários ofuscam deliberadamente palavras para evitar detecção. Essas abordagens, baseadas em modelos de rede neural, podem classificar efetivamente o conteúdo, indicando que a simples troca de letras pode não ser suficiente para burlar esses sistemas.

Detecção de Discurso de Ódio Alterado

Pesquisas mostram que redes neurais profundas combinando redes convolucionais e recorrentes com portas podem detectar efetivamente discurso de ódio no Twitter, mesmo com sequências de palavras alteradas. Isso sugere que tentativas de escapar de algoritmos trocando letras podem ter eficácia limitada.

Em conclusão, embora a alteração de palavras possa proporcionar algum nível de evasão de sistemas de detecção mais simples, algoritmos avançados, particularmente aqueles baseados em deep learning, estão se tornando cada vez mais proficientes em reconhecer e normalizar textos alterados. Isso implica que esforços para escapar de algoritmos trocando letras podem não ser altamente eficazes a longo prazo.