オンラインの安全性 に関する最新の記事

言語の進化がオンラインの虐待を検出するモデルにどんな影響を与えるか調べてる。

新しいフレームワークが継続的な学習を通じて有害なオンライン言語の検出を強化する。

ソーシャルメディアの安全技術に対するユーザーの認識と体験の概要。

AI生成画像が偽のソーシャルメディアアカウントの増加を助長してる。

フィッシング手口がAIで進化して、組織に新しいリスクをもたらしてるよ。

オンラインでヘイトスピーチを監視する際の課題と戦略を探る。

オンラインの欺瞞を見て、効果的にそれを見抜く方法。

LGBTQ+の若者がソーシャルメディアで直面する課題を調べる。

新しい方法がミームの中の憎悪コンテンツの検出を強化する。

新しいフレームワークが現実的なテストケースを生成することで、ヘイトスピーチ検出を強化する。

オンラインメンタルヘルスコミュニティにおけるコンテンツモデレーションの役割を調べる。

プラットフォームでのモデレーション判断に対するユーザーの公正感を調べる。

この記事では、言語モデルがヘイトスピーチを特定するのにどのように役立つかについて話してるよ。

ベンガル語での憎悪的ミームの影響と特定に関する研究。

この研究は、韓国のソーシャルメディアにおける攻撃的な言葉に対するユーザーの意図した攻撃について扱ってるよ。

新しい評価方法は、オンラインでの有害コンテンツの検出を改善することを目指している。

この記事では、ユーザーが敵対的フィッシングサイトをどのように認識しているかと、検出を改善する方法について探るよ。

オンライン空間で有害な言語を検出するツールを強化することは、安全のためにめちゃ大事だよ。

SGHateCheckは、オンラインのヘイトスピーチに効果的に対処するために、地域の言語に焦点を当てている。

オンラインアイデンティティを守りつつ、メッセージの明確さを保つ新しいフレームワーク。

新しい研究が、オンライン虐待に使われる一時的なドメインの検出にギャップがあることを明らかにした。

SNS上の悪質な情報の影響と広がりを調べてる。

データ侵害後のパスワード変更行動に対するナッジの影響を調査中。

研究によると、アムハリ語話者がYouTubeで有害なコンテンツにさらされていることがわかった。

WhatsAppでの安全な会話のために、会話エージェントを使った新しいアプローチ。

新しいフレームワークがオンライン空間で有害な言語を検出するのを改善する。

オンラインサービスが子どものデータプライバシーをどう扱ってるかの分析。

LLMは人間の評価者が有害なオンラインコンテンツを効果的に特定するのを手助けするよ。

LionGuardはシンガポールの独自の言語コンテキストに焦点を当てて、コンテンツの安全性を高めてるよ。

E2EEの課題とアカウント回復方法について。

この論文では、オンラインの虐待的な言葉に効果的に対処するためのデマーカションを紹介している。

新しいデータセットは、インドネシアでのヘイトスピーチ検出を改善することを目的としてるよ。

オンラインのヘイトスピーチを特定するためのデータセットの質を評価する研究。

新しい方法がアラビア語のソーシャルメディアでのヘイトスピーチの特定を改善する。

新しい方法が、デモグラフィックグループ間でターゲットとなる有害な言語を特定する際の公平性を促進する。

新しいモデルがパスワードの推測と強度評価を改善したよ。

実践的なトレーニングシナリオを通して、ブルートフォース攻撃を検出して防ぐ方法を学ぼう。

攻撃的な言葉の検出システムとデータセットの効果に関する研究。

PhishLangは、高度な分析技術を使ってフィッシングサイトの検出を強化してるよ。

新しいシステムがミームの中のヘイトスピーチを効果的に狙ってる。