Сетевые атаки в онлайне: как искусственный интеллект распознает агрессию

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что модели, учитывающие связи между комментариями, превосходят современные языковые модели в выявлении онлайн-агрессии и ненормативного поведения.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал
Предложенная система классифицирует комментарии по степени грубости, используя семантические вложения, полученные с помощью Sentence-BERT для построения графа схожести, и объединяет возможности графовых нейронных сетей (GNN) и многослойных персептронов (MLP) посредством динамического механизма внимания, что позволяет точно определять степень нецивилизованности высказываний.
Предложенная система классифицирует комментарии по степени грубости, используя семантические вложения, полученные с помощью Sentence-BERT для построения графа схожести, и объединяет возможности графовых нейронных сетей (GNN) и многослойных персептронов (MLP) посредством динамического механизма внимания, что позволяет точно определять степень нецивилизованности высказываний.

В работе демонстрируется превосходство графовых нейронных сетей над большими языковыми моделями в задаче классификации онлайн-агрессии, учитывая как содержание текста, так и структуру социальных взаимодействий.

Несмотря на впечатляющие успехи в обработке естественного языка, современные большие языковые модели (LLM) часто демонстрируют ограниченную эффективность в задачах, требующих учета контекстуальных связей. В работе «When Large Language Models Do Not Work: Online Incivility Prediction through Graph Neural Networks» предложен альтернативный подход, основанный на графовых нейронных сетях (GNN), для выявления проявлений нецивилизованного поведения в онлайн-сообществах. Показано, что GNN, учитывающие как содержание текста, так и структуру взаимосвязей между комментариями, превосходят по эффективности 12 передовых LLM при значительно меньших вычислительных затратах. Не является ли учет социальных связей ключевым фактором для более точного прогнозирования поведения в цифровом пространстве?

Разрушая иллюзии: вызов онлайн-нецивилизованности

Современные онлайн-платформы сталкиваются с серьезной проблемой растущей нецивилизованности в сетевом общении, что негативно сказывается на возможности конструктивного диалога. Потоки оскорблений, провокаций и враждебных высказываний затрудняют обсуждение важных вопросов и отталкивают пользователей, стремящихся к содержательному обмену мнениями. Неспособность эффективно пресекать подобные проявления приводит к поляризации мнений, формированию «эхо-камер» и снижению доверия к информации, распространяемой в сети. В результате, онлайн-пространство все чаще становится площадкой для агрессии и нетерпимости, а не местом для поиска истины и взаимопонимания, что представляет собой серьезную угрозу для демократии и социальной сплоченности.

Традиционные методы выявления некорректных комментариев, основанные на анализе ключевых слов, зачастую оказываются неэффективными. Злоумышленники легко обходят такие фильтры, используя намеренные опечатки, сленг или заменяя отдельные буквы символами, чтобы избежать обнаружения. Более того, подобный подход приводит к ложным срабатываниям, когда вполне конструктивные высказывания ошибочно помечаются как оскорбительные. Это не только подавляет свободу выражения, но и снижает доверие пользователей к платформе, поскольку ценные комментарии удаляются без должной проверки. Таким образом, полагаться исключительно на анализ ключевых слов для модерации контента — ненадёжный способ поддержания здоровой дискуссии в онлайн-среде.

Для точной идентификации некорректных высказываний в онлайн-дискуссиях недостаточно простого анализа ключевых слов. Эффективное выявление проявлений грубости и неконструктивной критики требует глубокого понимания контекста каждого комментария и его связи с другими сообщениями. Исследования показывают, что оскорбления часто замаскированы под иронию или сарказм, а негативные высказывания могут быть ответом на предыдущие провокации. Поэтому, для разработки эффективных систем модерации необходимо учитывать не только содержание отдельного сообщения, но и историю взаимодействия между участниками дискуссии, а также общую тематику и тон обсуждения. Такой подход позволяет отделить конструктивную критику от намеренного троллинга и оскорблений, способствуя поддержанию здоровой и продуктивной онлайн-среды.

Граф как зеркало: моделируя онлайн-конвергенцию

Онлайн-дискуссии моделируются в виде графов, где каждый комментарий представлен в виде узла (вершины), а связи между узлами устанавливаются на основе семантической близости текстов. Для определения этих связей рассчитывается степень сходства между текстовыми представлениями комментариев. Узлы, чьи текстовые представления демонстрируют высокую степень сходства, соединяются ребрами, формируя структуру графа, отражающую тематическую и смысловую связь между отдельными высказываниями в дискуссии. Такое представление позволяет анализировать контекст обсуждения и выявлять закономерности, связанные с различными аспектами коммуникации.

Представление онлайн-дискуссий в виде графа позволяет учитывать контекстную информацию, необходимую для выявления признаков нецивилизованного поведения. Анализ связей между комментариями, основанный на семантической близости, позволяет определить, какие высказывания являются ответами на предыдущие, и как формируется дискуссия. Выявление закономерностей в структуре графа, таких как концентрация негативных комментариев вокруг определенных тем или пользователей, или резкие переходы в тональности, позволяет автоматически идентифицировать потенциально оскорбительные или провокационные высказывания. Это достигается путем анализа графовых метрик, таких как степень центральности узла, плотность связей и наличие сообществ с негативной тональностью.

В основе построения графа, представляющего онлайн-конвертацию, лежит генерация качественных текстовых представлений (embeddings) для каждого комментария. Эти векторные представления кодируют семантическое значение текста, позволяя количественно оценить сходство между комментариями. Высокое качество embeddings критически важно, поскольку от этого напрямую зависит точность определения связей между комментариями и, следовательно, эффективность анализа структуры дискуссии. Для создания этих векторных представлений используются модели глубокого обучения, способные улавливать сложные лингвистические закономерности и контекст, обеспечивая более точное отражение смысла исходного текста по сравнению с традиционными методами, такими как bag-of-words или TF-IDF.

Для генерации текстовых представлений (embeddings) комментариев используется модель Sentence-BERT, представляющая собой модификацию архитектуры BERT, оптимизированную для вычисления семантической близости между предложениями. В отличие от классического BERT, требующего значительных вычислительных ресурсов для сравнения всех пар предложений, Sentence-BERT позволяет эффективно вычислять векторные представления предложений и определять степень их сходства посредством косинусного сходства или других метрик, что критически важно для построения графа разговоров, содержащего большое количество комментариев. Это обеспечивает масштабируемость процесса анализа и позволяет обрабатывать большие объемы данных в режиме, близком к реальному времени, без существенного увеличения вычислительной нагрузки. Результирующие векторные представления имеют фиксированную размерность, что упрощает дальнейшие вычисления и сравнения.

Нейронные сети на страже: выявляя инцивилизованность

В рамках обнаружения некорректных комментариев используется подход, основанный на Graph Attention Networks (GAT) — разновидности графовых нейронных сетей (GNN). GAT позволяют динамически определять значимость соседних комментариев при распространении информации по графу, представляющему взаимосвязи между сообщениями. В отличие от традиционных GNN, где все соседние узлы вносят одинаковый вклад, GAT применяют механизм внимания для вычисления коэффициентов, определяющих вес каждого соседнего узла при агрегации признаков. Эти коэффициенты зависят от признаков самих узлов и связей между ними, что позволяет модели фокусироваться на наиболее релевантных соседях и учитывать структурные особенности графа при анализе каждого комментария.

Динамический механизм внимания в используемой нами архитектуре Graph Attention Networks (GAN) обеспечивает взвешенное сочетание признаков узлов (содержание комментариев) и топологических признаков (структура графа взаимодействий). В процессе передачи сообщений между узлами, GAN не просто агрегирует информацию от соседей, а присваивает каждому соседу вес, определяемый функцией внимания. Эта функция учитывает как сходство содержания комментариев (признаки узлов), так и структурное взаиморасположение узлов в графе, позволяя модели фокусироваться на наиболее релевантных соседях. Такой подход позволяет учитывать контекст обсуждения, формируемый взаимосвязями между комментариями, и более эффективно извлекать информацию для определения признаков некорректного поведения.

Модель обучалась и оценивалась на наборе данных Wikipedia Detox Project Dataset, который является общепринятым эталоном для задач выявления нецивилизованного поведения в онлайн-комментариях. Этот набор данных содержит большое количество комментариев из обсуждений в Wikipedia, размеченных на предмет различных типов нежелательного контента, включая личные выпады, агрессию и токсичность. Использование данного набора данных позволяет провести объективное сравнение производительности нашей модели с другими подходами и подтвердить её эффективность в решении задачи автоматического обнаружения нецивилизованного поведения в онлайн-среде.

Эффективность предложенного подхода оценивалась с использованием стандартных метрик, включающих точность (Accuracy), прецизионность (Precision), полноту (Recall), F1-меру и площадь под ROC-кривой (AUC). В ходе экспериментов на наборе данных Wikipedia Detox Project, разработанная система последовательно превзошла результаты двенадцати современных больших языковых моделей (LLM). В частности, достигнуты следующие значения AUC: 0.957 для выявления личных атак, 0.962 для агрессии и 0.970 для токсичности, что превышает показатели лучших LLM-базовых моделей (nova-premier, claude-sonnet-3.7 и claude-sonnet-4 соответственно) по данным метрикам.

При обнаружении личных атак, разработанная модель на основе графовых нейронных сетей продемонстрировала значение метрики Area Under the Curve (AUC) равное 0.957. Данный показатель превосходит результат, достигнутый лучшей базовой моделью на основе больших языковых моделей (LLM) — nova-premier, которая показала AUC в 0.944. Увеличение AUC на 0.013 свидетельствует о более высокой способности модели точно классифицировать личные выпады по сравнению с анализируемой LLM.

При обнаружении агрессивных комментариев, предложенная модель достигла показателя AUC (Area Under the Curve) в 0.962, превзойдя лучший результат, показанный моделью-базовой линией claude-sonnet-3.7 (AUC = 0.953). Кроме того, F1-мера, используемая для оценки точности и полноты обнаружения, составила 0.892, что на 1.5 процентных пункта выше, чем у claude-sonnet-3.7. Эти результаты демонстрируют превосходство предложенного подхода в задаче выявления агрессивного контента.

В задаче обнаружения токсичности модель продемонстрировала наивысший показатель AUC, равный 0.970, превзойдя лучший показатель среди сравниваемых больших языковых моделей (LLM), принадлежащий claude-sonnet-4 (AUC = 0.963). Кроме того, достигнутый F1-score составил 0.910, что на 1.2 процентных пункта выше, чем у модели llama3.3-70b. Эти результаты свидетельствуют о превосходстве предложенного подхода в выявлении токсичного контента по сравнению с современными LLM.

Эхо в сети: перспективы и вызовы

Исследование продемонстрировало, что представление онлайн-дискуссий в виде графов значительно повышает эффективность выявления нецивилизованного поведения по сравнению с традиционными методами анализа. В отличие от подходов, рассматривающих сообщения изолированно, графическое моделирование позволяет учитывать структуру взаимодействия между участниками, выявляя паттерны агрессии и оскорблений, основанные на сетевых связях и контексте диалога. Такой подход, учитывающий не только содержание сообщений, но и их взаимосвязь в рамках беседы, позволяет более точно идентифицировать неконструктивные высказывания и, как следствие, способствует созданию более безопасной и уважительной онлайн-среды. Результаты показывают, что графическое представление данных позволяет выявлять скрытые формы агрессии, которые остаются незамеченными при использовании стандартных методов анализа текста.

Разработка представленного подхода имеет значительные последствия для формирования более безопасной и конструктивной онлайн-среды. Повышение точности выявления грубости и агрессии в сетевых дискуссиях позволяет создать инструменты для автоматической фильтрации нежелательного контента и поддержки модераторов. Это, в свою очередь, способствует снижению уровня онлайн-травли и повышению качества общения, создавая условия для более продуктивного обмена мнениями и конструктивного диалога. В конечном итоге, подобные технологии могут существенно улучшить опыт пользователей в интернете, способствуя формированию более позитивного и уважительного онлайн-сообщества, где каждый чувствует себя в безопасности и может свободно выражать свои мысли.

Дальнейшие исследования направлены на повышение точности модели за счет включения дополнительных факторов, таких как профили пользователей и история их взаимодействий. Учет индивидуальных характеристик участников дискуссии и контекста предыдущих сообщений позволит более эффективно выявлять признаки неконструктивного поведения и учитывать нюансы онлайн-коммуникации. Предполагается, что интеграция этих данных позволит не только улучшить существующие алгоритмы обнаружения грубости, но и выявлять более тонкие формы негативного взаимодействия, такие как пассивная агрессия или скрытая критика. Это, в свою очередь, откроет возможности для создания более интеллектуальных систем модерации, способных адаптироваться к динамике онлайн-сообществ и обеспечивать более комфортную и продуктивную среду для всех участников.

Предполагается, что разработанная технология может быть интегрирована в существующие инструменты модерации, предоставляя администраторам платформ поддержку в режиме реального времени. Это позволит оперативно выявлять и пресекать проявления грубости и агрессии в онлайн-дискуссиях, значительно повышая качество общения и создавая более безопасную среду для пользователей. Внедрение данной системы позволит автоматизировать значительную часть рутинной работы модераторов, освобождая их для решения более сложных задач, требующих человеческого участия и понимания контекста. Перспективы включают возможность адаптации системы к различным онлайн-платформам и языкам, а также ее использование для анализа тональности и выявления потенциально конфликтных ситуаций до их эскалации.

Исследование демонстрирует, что для выявления онлайн-агрессии необходимо учитывать не только содержание текста, но и связи между комментариями. Этот подход, реализованный через графовые нейронные сети, превосходит современные большие языковые модели, полагающиеся исключительно на анализ текста. Как заметил Кен Томпсон: «Вся оптимизация — это просто попытка обмануть компилятор». Подобно тому, как компилятор оптимизирует код, данная модель оптимизирует выявление агрессии, используя структуру данных — граф связей между комментариями — для обхода ограничений, присущих анализу изолированных текстовых фрагментов. Это подчеркивает, что понимание системы, в данном случае онлайн-дискуссии, позволяет найти более эффективные пути её анализа и контроля.

Куда Дальше?

Представленная работа демонстрирует, что слепое доверие к масштабу языковых моделей — это, скорее, вера в удобный миф, чем научный подход. Успех графовых нейронных сетей в определении онлайн-агрессии указывает на то, что контекст, взаимосвязи и структура данных часто оказываются важнее, чем простое поглощение огромных объемов текста. Это напоминает, что хаос — не враг, а зеркало архитектуры, которое отражает скрытые связи.

Однако, предстоит еще многое понять. Текущие модели, даже с учетом графовой структуры, остаются уязвимыми к тонким формам манипуляции и сарказма, которые требуют глубокого понимания социальных норм и контекста. Ограничения в обработке многоязычных данных и культурных нюансов также представляют собой серьезную проблему. Следующим шагом представляется не просто увеличение масштаба моделей, а разработка более гибких и адаптивных систем, способных к обучению на небольших, но тщательно отобранных наборах данных.

В конечном счете, задача заключается не в создании идеального детектора агрессии, а в понимании механизмов ее возникновения и распространения. Возможно, настоящим прорывом станет не улучшение алгоритмов классификации, а разработка инструментов, способных выявлять и нейтрализовать причины онлайн-враждебности, а не только ее симптомы. Иначе, это будет очередная попытка залатать дыры в тонущем корабле.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.07684.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-09 14:40