Bilgisayar bilimciler, metinlerin hangi kişi tarafından yazıldığını yapay zeka ile tespit edebilen bir sistem geliştirdi. Japonya'daki araştırmacılar, bu teknolojiyi gelecekte siber güvenlik alanında kullanmak amacıyla temel bir çalışma gerçekleştirdi.
Araştırma ekibi, Rakuten Ichiba e-ticaret sitesindeki Japonca ürün yorumlarını kullanarak dört farklı yapay zeka yöntemini test etti. Bu yöntemler arasında geleneksel TF-IDF tekniği, BERT dil modeli ve metrik öğrenme algoritmaları yer alıyordu.
Sonuçlar ilginç bulgular ortaya koydu: BERT modelinin ince ayar versiyonu küçük yazar grupları için en yüksek başarı oranını gösterdi. Ancak yazar sayısı yüzlere çıktığında sistem kararsızlaştı ve hesaplama maliyeti arttı. Bu durumda daha basit olan TF-IDF yöntemi hem doğruluk hem de kararlılık açısından üstün performans sergiledi.
Araştırmacılar ayrıca 'Top-k değerlendirme' adı verilen bir yöntemle sistemin aday eleme kapasitesini test etti. Hata analizi, kalıplaşmış metinler ve konu bağımlılığının sonuçları etkilediğini gösterdi.
Bu teknoloji gelecekte karanlık web forumlarındaki tehdit aktörlerinin kimliklerini tespit etmek için kullanılabilir. Böylece siber güvenlik uzmanları, zararlı faaliyetlerde bulunan kişileri daha etkili şekilde takip edebilecek.