論文の概要: Automated Classification of Cybercrime Complaints using Transformer-based Language Models for Hinglish Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16614v1
• Date: Sat, 21 Dec 2024 13:17:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:01:12.661560
• Title: Automated Classification of Cybercrime Complaints using Transformer-based Language Models for Hinglish Texts
• Title（参考訳）: 変圧器を用いたヒンジリッシュテキストの言語モデルを用いたサイバー犯罪記述の自動分類
• Authors: Nanda Rani, Divyanshu Singh, Bikash Saha, Sandeep Kumar Shukla,
• Abstract要約: 本稿では,自動サイバー犯罪苦情分類のための枠組みを提案する。 我々は,CyberGuard AI Hackathon 2024において,Indian Cybercrime Coordination Centre(I4C)が提供する実世界のデータセットを採用している。 HingRoBERTaの精度は74.41%、F1スコアは71.49%である。 この作業は、サイバー犯罪の苦情管理における重要なギャップを埋め、現代的なサイバーセキュリティの課題に対して、スケーラブルでプライバシを重視し、適応可能なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.548191850334861
• License:
• Abstract: The rise in cybercrime and the complexity of multilingual and code-mixed complaints present significant challenges for law enforcement and cybersecurity agencies. These organizations need automated, scalable methods to identify crime types, enabling efficient processing and prioritization of large complaint volumes. Manual triaging is inefficient, and traditional machine learning methods fail to capture the semantic and contextual nuances of textual cybercrime complaints. Moreover, the lack of publicly available datasets and privacy concerns hinder the research to present robust solutions. To address these challenges, we propose a framework for automated cybercrime complaint classification. The framework leverages Hinglish-adapted transformers, such as HingBERT and HingRoBERTa, to handle code-mixed inputs effectively. We employ the real-world dataset provided by Indian Cybercrime Coordination Centre (I4C) during CyberGuard AI Hackathon 2024. We employ GenAI open source model-based data augmentation method to address class imbalance. We also employ privacy-aware preprocessing to ensure compliance with ethical standards while maintaining data integrity. Our solution achieves significant performance improvements, with HingRoBERTa attaining an accuracy of 74.41% and an F1-score of 71.49%. We also develop ready-to-use tool by integrating Django REST backend with a modern frontend. The developed tool is scalable and ready for real-world deployment in platforms like the National Cyber Crime Reporting Portal. This work bridges critical gaps in cybercrime complaint management, offering a scalable, privacy-conscious, and adaptable solution for modern cybersecurity challenges.
• Abstract（参考訳）: サイバー犯罪の増加と多言語およびコード混在の苦情の複雑さは、法執行機関やサイバーセキュリティ機関にとって重大な課題となっている。 これらの組織は、犯罪のタイプを特定するための自動化されたスケーラブルな方法を必要としており、大きな苦情量の効率的な処理と優先順位付けを可能にしている。 手動トリアージは非効率であり、従来の機械学習手法では、テキストサイバー犯罪の苦情の意味的および文脈的ニュアンスをキャプチャできない。 さらに、公開データセットやプライバシに関する懸念が欠如しているため、研究は堅牢なソリューションの提供を妨げている。 これらの課題に対処するために,サイバー犯罪の苦情自動分類のための枠組みを提案する。 このフレームワークは、HingBERTやHingRoBERTaといったHinglish対応のトランスフォーマーを利用して、コードミックス入力を効果的に処理する。 我々は,CyberGuard AI Hackathon 2024において,Indian Cybercrime Coordination Centre(I4C)が提供する実世界のデータセットを採用している。 我々は、クラス不均衡に対処するために、GenAIのオープンソースモデルに基づくデータ拡張手法を用いる。 また、プライバシーに配慮した事前処理を採用して、データの整合性を維持しながら倫理基準に準拠しています。 HingRoBERTaの精度は74.41%、F1スコアは71.49%である。 Django RESTバックエンドとモダンなフロントエンドを統合することで、使い勝手の良いツールも開発しています。 開発ツールはスケーラブルで、National Cyber Crime Reporting Portalのようなプラットフォームでの実際のデプロイに対応している。 この作業は、サイバー犯罪の苦情管理における重要なギャップを埋め、現代的なサイバーセキュリティの課題に対して、スケーラブルでプライバシを重視し、適応可能なソリューションを提供する。

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