論文の概要: TUBERAIDER: Attributing Coordinated Hate Attacks on YouTube Videos to their Source Communities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05247v2
- Date: Sun, 23 Jun 2024 00:48:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 05:08:33.792807
- Title: TUBERAIDER: Attributing Coordinated Hate Attacks on YouTube Videos to their Source Communities
- Title（参考訳）: TUBERAIDER:YouTubeビデオにコーディネートされたヘイト・アタックをソース・コミュニティに提供する
- Authors: Mohammad Hammas Saeed, Kostantinos Papadamou, Jeremy Blackburn, Emiliano De Cristofaro, Gianluca Stringhini,
- Abstract要約: 本稿では,YouTubeビデオのヘイト攻撃を75%以上の精度で検出・帰属する属性システムであるTUBERAIDERを提案する。
ピーク検出器を使用して、YouTubeビデオのコメントアクティビティの上昇を特定し、攻撃が発生している可能性があることを知らせる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.80886948075711
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Alas, coordinated hate attacks, or raids, are becoming increasingly common online. In a nutshell, these are perpetrated by a group of aggressors who organize and coordinate operations on a platform (e.g., 4chan) to target victims on another community (e.g., YouTube). In this paper, we focus on attributing raids to their source community, paving the way for moderation approaches that take the context (and potentially the motivation) of an attack into consideration. We present TUBERAIDER, an attribution system achieving over 75% accuracy in detecting and attributing coordinated hate attacks on YouTube videos. We instantiate it using links to YouTube videos shared on 4chan's /pol/ board, r/The_Donald, and 16 Incels-related subreddits. We use a peak detector to identify a rise in the comment activity of a YouTube video, which signals that an attack may be occurring. We then train a machine learning classifier based on the community language (i.e., TF-IDF scores of relevant keywords) to perform the attribution. We test TUBERAIDER in the wild and present a few case studies of actual aggression attacks identified by it to showcase its effectiveness.
- Abstract（参考訳）: あいにく、コーディネート・ヘイト・アタックや襲撃は、オンライン上でますます一般的になりつつある。
簡単に言えば、これらは攻撃者の集団によって実行され、プラットフォーム(例:4chan)上の操作を組織し、他のコミュニティ(例:YouTube)の被害者をターゲットにしている。
本稿では,攻撃の文脈(および動機)を考慮に入れたモデレーションアプローチの道を開いた上で,ソースコミュニティへの襲撃の帰結に焦点をあてる。
本稿では,YouTubeビデオのヘイト攻撃を75%以上の精度で検出・帰属する属性システムであるTUBERAIDERを提案する。
4chanの/pol/ボード、r/The_Donald、および16 Incels関連のサブレディットで共有されたYouTubeビデオへのリンクを使ってインスタンス化する。
ピーク検出器を使用して、YouTubeビデオのコメントアクティビティの上昇を特定し、攻撃が発生している可能性があることを知らせる。
次に、コミュニティ言語(例えば、関連するキーワードのTF-IDFスコア)に基づいて機械学習分類器を訓練し、属性を実行する。
野生でTUBERAIDERを試験し、実際の攻撃攻撃についていくつかのケーススタディを提示し、その効果を実証した。
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