Analisando como a evolução da língua afeta os modelos que detectam abusos online.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Analisando como a evolução da língua afeta os modelos que detectam abusos online.
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Uma nova estrutura melhora a detecção de linguagem online prejudicial através de aprendizado contínuo.
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Uma visão geral da conscientização dos usuários e experiências com tecnologias de segurança nas redes sociais.
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Imagens geradas por IA alimentam o aumento de contas enganosas nas redes sociais.
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As táticas de phishing tão evoluindo com IA, trazendo novos riscos pras organizações.
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Explorando os desafios e estratégias pra moderar discurso de ódio online.
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Um olhar sobre a decepção online e como detectá-la de forma eficaz.
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Analisando os desafios que os jovens LGBTQ+ enfrentam nas redes sociais.
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Um novo método melhora a detecção de conteúdo odioso em memes.
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Uma nova estrutura melhora a detecção de discurso de ódio gerando casos de teste realistas.
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Analisando o papel da moderação de conteúdo nas comunidades de saúde mental online.
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Analisando como os usuários percebem a justiça nas decisões de moderação nas plataformas.
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Este artigo fala sobre como os modelos de linguagem ajudam a identificar discurso de ódio.
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Um estudo sobre o impacto e a identificação de memes de ódio na língua bengali.
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Este estudo aborda ataques intencionais dos usuários em relação à linguagem ofensiva nas redes sociais coreanas.
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Novos métodos de avaliação têm como objetivo melhorar a detecção de conteúdo prejudicial na internet.
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Esse artigo explora como os usuários percebem sites de phishing e maneiras de melhorar a detecção.
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Melhorar ferramentas pra detectar linguagem prejudicial em espaços online é super importante pra segurança.
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O SGHateCheck foca em línguas locais pra lidar com o discurso de ódio online de forma eficaz.
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Um novo sistema que protege as identidades online enquanto mantém a clareza das mensagens.
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Uma nova pesquisa mostra falhas na detecção de domínios transient usados para abusos online.
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Analisando o impacto e a disseminação de informações maliciosas nas redes sociais.
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Analisando o impacto dos empurrões na mudança de senha depois de vazamentos de dados.
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Pesquisas mostram que falantes de amárico têm exposição a conteúdos prejudiciais no YouTube.
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Uma nova abordagem usando agentes de conversação pra ter conversas mais seguras no WhatsApp.
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Uma análise de como os serviços online lidam com a privacidade dos dados das crianças.
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Os LLMs ajudam avaliadores humanos a identificar de forma eficaz conteúdo online prejudicial.
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O LionGuard melhora a segurança do conteúdo ao focar no contexto linguístico único de Cingapura.
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Abordando os desafios do E2EE e métodos de recuperação de contas.
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Este artigo apresenta a Demarcação para lidar efetivamente com a fala abusiva online.
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Um novo conjunto de dados tem como objetivo melhorar a detecção de discurso de ódio na Indonésia.
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Um estudo avaliando a qualidade dos conjuntos de dados para identificar discurso de ódio online.
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Um novo método melhora a identificação de discurso de ódio nas redes sociais em árabe.
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um novo método promove equidade na identificação de linguagem tóxica direcionada entre grupos demográficos.
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Um novo modelo melhora a adivinhação de senhas e a avaliação de força.
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Aprenda a detectar e prevenir ataques de força bruta com cenários de treinamento práticos.
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Um estudo sobre a eficácia de sistemas e conjuntos de dados de detecção de linguagem ofensiva.
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PhishLang oferece uma detecção melhorada para sites de phishing usando técnicas de análise avançadas.
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Um novo sistema foca em combater discurso de ódio em memes de forma eficaz.
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