Core Concepts
최근 발전한 생성형 인공지능 기술로 인해 소셜 봇이 더욱 복잡한 상호작용을 할 수 있게 되었으며, 이에 따라 소셜 봇 탐지 기술의 성능이 저하되고 있다. 이 연구에서는 소셜 봇과 봇 탐지 모델 간의 적대적 게임을 통해 봇 탐지 기술의 성능을 평가하고 개선 방안을 제시한다.
Abstract
이 연구는 소셜 봇과 봇 탐지 모델 간의 적대적 게임을 통해 봇 탐지 기술의 성능을 평가하고자 한다.
먼저, 대화 모델을 사용하여 소셜 봇을 생성하고, 컨텍스트 LSTM 모델을 사용하여 봇 탐지를 수행한다. 이 두 모델은 적대적 게임을 통해 상호작용하며, 봇 탐지 모델의 성능을 평가한다.
실험 결과, 봇 탐지 모델의 성능은 다양한 요인에 따라 달라지는 것으로 나타났다. 정치 봇, 금융 봇, 상업 봇 등 봇의 유형에 따라 탐지 성능이 다르게 나타났으며, 공격 예시를 포함한 데이터셋에서도 성능 차이가 관찰되었다. 또한 도메인 간 분석을 통해 봇 탐지 모델의 일반화 능력에 한계가 있음을 확인하였다.
이 연구 결과를 바탕으로 향후 봇 탐지 기술 개선을 위한 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
Stats
소셜 봇의 평균 존재 비율은 트위터에서 약 15%, 페이스북에서 약 11%이다.
2019년 트위터에서 논의되는 인기 주식의 71%가 봇일 가능성이 있다.
암호화폐 관련 온라인 토론에서도 봇의 참여가 확인되었다.
COVID-19 팬데믹 기간 동안 "인포데믹" 확산에 봇이 관여했다.
Quotes
"최근 발전한 생성형 인공지능 기술로 인해 소셜 봇이 더욱 복잡한 상호작용을 할 수 있게 되었다."
"소셜 봇 탐지 모델의 성능이 저하되고 있다."
"봇 탐지 모델의 성능은 다양한 요인에 따라 달라지는 것으로 나타났다."