論文の概要: Multi-Lingual Cyber Threat Detection in Tweets/X Using ML, DL, and LLM: A Comparative Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04346v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 03:46:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:58:37.603760
• Title: Multi-Lingual Cyber Threat Detection in Tweets/X Using ML, DL, and LLM: A Comparative Analysis
• Title（参考訳）: ML, DL, LLMを用いたつぶやき/Xの多言語サイバー脅威検出:比較分析
• Authors: Saydul Akbar Murad, Ashim Dahal, Nick Rahimi,
• Abstract要約: サイバー脅威検出は、今日のデジタル時代において重要な領域となっている。 本研究は,様々な高度なモデルを用いた多言語ツイートによるサイバー脅威検出に焦点を当てた。 ツイートデータセットを英語、中国語、ロシア語、アラビア語の4言語で収集し、ラベル付けしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Cyber threat detection has become an important area of focus in today's digital age due to the growing spread of fake information and harmful content on social media platforms such as Twitter (now 'X'). These cyber threats, often disguised within tweets, pose significant risks to individuals, communities, and even nations, emphasizing the need for effective detection systems. While previous research has explored tweet-based threats, much of the work is limited to specific languages, domains, or locations, or relies on single-model approaches, reducing their applicability to diverse real-world scenarios. To address these gaps, our study focuses on multi-lingual tweet cyber threat detection using a variety of advanced models. The research was conducted in three stages: (1) We collected and labeled tweet datasets in four languages English, Chinese, Russian, and Arabic employing both manual and polarity-based labeling methods to ensure high-quality annotations. (2) Each dataset was analyzed individually using machine learning (ML) and deep learning (DL) models to assess their performance on distinct languages. (3) Finally, we combined all four datasets into a single multi-lingual dataset and applied DL and large language model (LLM) architectures to evaluate their efficacy in identifying cyber threats across various languages. Our results show that among machine learning models, Random Forest (RF) attained the highest performance; however, the Bi-LSTM architecture consistently surpassed other DL and LLM architectures across all datasets. These findings underline the effectiveness of Bi-LSTM in multilingual cyber threat detection. The code for this paper can be found at this link: https://github.com/Mmurrad/Tweet-Data-Classification.git.
• Abstract（参考訳）: サイバー脅威検出は、Twitter(現在は「X」)のようなソーシャルメディアプラットフォームに偽情報や有害コンテンツが拡散しているため、今日のデジタル時代において重要な領域となっている。 これらのサイバー脅威は、しばしばツイートの中で偽装され、個人、コミュニティ、そして国家に重大なリスクをもたらし、効果的な検知システムの必要性を強調している。 これまでの研究では、ツイートベースの脅威を調査してきたが、作業の多くは特定の言語、ドメイン、場所に限定されている。 これらのギャップに対処するため、我々は様々な高度なモデルを用いた多言語ツイートによるサイバー脅威検出に焦点をあてた。 1) 高品質なアノテーションを保証するために,手動および極性に基づくラベル付け手法を用いて,英語,中国語,ロシア語,アラビア語の4言語でツイートデータセットを収集し,ラベル付けした。 2) 各データセットは機械学習(ML)モデルと深層学習(DL)モデルを用いて個別に分析し,その性能を異なる言語で評価した。 (3) 最後に, 4つのデータセットを1つの多言語データセットに組み合わせ, DLと大規模言語モデル(LLM)アーキテクチャを適用し, 各種言語におけるサイバー脅威の同定の有効性を評価した。 その結果、機械学習モデルの中で、Random Forest(RF)は最高性能を達成したが、Bi-LSTMアーキテクチャは全てのデータセットにまたがる他のDLやLLMアーキテクチャを一貫して上回っていた。 これらの知見は多言語サイバー脅威検出におけるBi-LSTMの有効性を裏付けるものである。 https://github.com/Mmurrad/Tweet-Data-Classification.git.com/https://github.com/Tweet-Data-Classific ation.git

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