Un sistema de inteligencia artificial revela una jerga oscura y oculta sobre drogas desconocida incluso para los agentes de policía

El tráfico de drogas y otras actividades delictivas en las redes sociales se han convertido en una preocupación social creciente. Para evadir la detección por parte de las fuerzas del orden y los sistemas de monitoreo automatizados, los delincuentes usan jergas oscuras, a menudo combinando varias palabras comunes para formar «jerga oscura», jergas oscuras encubiertas que son difíciles de identificar. Una vez que las autoridades reconocen estas jergas oscuras, los delincuentes rápidamente cambian a otras nuevas, lo que genera una carrera constante para mantenerse al día con la evolución de las palabras.

Un equipo de investigadores de la Universidad de Electrocomunicaciones (UEC), incluidos Takuro Hada, Yuichi Sei, Yasuyuki Tahara y Akihiko Ohsuga, ha desarrollado un método innovador para afrontar este desafío. Su nuevo sistema aprovecha el poder de la inteligencia artificial para detectar estas elusivas jergas oscuras de tipo compuesto con mayor precisión que nunca. Este enfoque innovador se centra en las relaciones entre las palabras dentro de las publicaciones para identificar términos que a menudo se usan juntos como parte de una jerga oscura.

el trabajo es publicado en el Revista de procesamiento de información.

Los métodos tradicionales tienen dificultades para detectar jergas oscuras cuando se componen de varias palabras porque la mayoría de las herramientas de análisis de texto dividen automáticamente las oraciones en unidades de palabras más pequeñas. Este proceso a menudo separa palabras que deben tratarse como una sola frase, como «Green-Crack» o «Pineapple-Chunk», ambas conocidas como jergas oscuras para sustancias ilegales.

El nuevo sistema de inteligencia artificial supera esto identificando pares de palabras que frecuentemente aparecen juntas en contextos similares. Al analizar grandes conjuntos de datos de publicaciones en redes sociales, la IA puede reconocer cuando dos o más palabras forman jergas oscuras, incluso si se trata de un término emergente.

El impacto de este desarrollo es significativo. En los experimentos, el sistema identificó más jergas oscuras que los métodos anteriores, con una mejora del 7% en la precisión. En particular, durante las entrevistas con agentes de policía con experiencia en investigaciones sobre el crimen organizado, se confirmó que el 93% de las jergas oscuras recién detectadas eran previamente desconocidas. Esto resalta el potencial de la IA para revelar jergas oscuras emergentes que eluden los esfuerzos de detección actuales.

Dado que el crimen se traslada cada vez más a los espacios en línea, esta tecnología proporciona a las fuerzas del orden una herramienta vital para adelantarse a los delincuentes. Al automatizar la detección de nuevas jergas oscuras, las fuerzas policiales y los sistemas de monitoreo pueden responder más rápidamente, reduciendo el riesgo de actividad ilegal en las plataformas de redes sociales. Esta innovación no solo fortalece la seguridad pública sino que también ayuda a las empresas de redes sociales a mantener sus plataformas más seguras para todos los usuarios.

Esta investigación marca un gran paso adelante en la lucha contra la delincuencia en línea, al ofrecer una solución adaptable impulsada por IA que evoluciona tan rápidamente como la jerga oscura que pretende detectar. Con su alta precisión y capacidad para detectar términos previamente desconocidos, este sistema tiene el potencial de convertirse en un elemento clave de futuras estrategias de prevención de delitos cibernéticos.

En Japón, donde «yami baito» (término que se refiere a trabajos ilegales a tiempo parcial a menudo vinculados a actividades delictivas) se ha convertido en un problema social cada vez mayor, se espera que esta tecnología de inteligencia artificial desempeñe un papel fundamental. Detectar la jerga oscura utilizada en el reclutamiento en línea para estas actividades ilícitas apoya la aplicación de la ley y mejora la seguridad pública.

Proporcionado por la Universidad de Electrocomunicaciones.