VendorLink: An NLP approach for Identifying & Linking Vendor Migrants & Potential Aliases on Darknet Markets

要約

タイトル：ダークネットマーケットにおけるベンダーマイグレーションとポテンシャルエイリアスの同一性を特定するためのNLPアプローチ「VendorLink」

要約： ダークネット上の匿名性は、複数のベンダーエイリアスを使用したり、頻繁にマーケットを移動することでベンダーが感知されないようにします。結果として、密売市場とその関連性はダークネット上で明らかにすることが困難です。不法マーケットとそのベンダー間の関係を特定するために、私たちは「VendorLink」というNLPベースのアプローチを提案します。「VendorLink」は、7つのパブリックダークネットマーケットのテキスト広告における独自のベンダーアカウントを認証、特定、リンクするための文章パターンを調査することによって、それらの関係を特定します。従来の文献とは異なり、「VendorLink」は、教師付き事前学習の強さを利用して、クローズドセットのベンダー検証、オープンセットのベンダー特定、および低資源マーケット適応タスクを実行します。このアプローチにより、Alphabay-Dreams-Silkデータセットでは、15人のマイグレーション者と71人の潜在的エイリアス、Valhalla-Berlusconiデータセットでは、17人のマイグレーション者と3人の潜在的エイリアス、Traderoute-Agoraデータセットでは、75人のマイグレーション者と10人の潜在的エイリアスを特定しました。全体的に、私たちのアプローチは、既存のダークネットマーケットや低資源が登場するマーケットにおいて、移動するベンダーやその潜在的エイリアスを確認・特定し、法執行機関がより正確な判断を下すのに役立つことができます。

要約(オリジナル)

The anonymity on the Darknet allows vendors to stay undetected by using multiple vendor aliases or frequently migrating between markets. Consequently, illegal markets and their connections are challenging to uncover on the Darknet. To identify relationships between illegal markets and their vendors, we propose VendorLink, an NLP-based approach that examines writing patterns to verify, identify, and link unique vendor accounts across text advertisements (ads) on seven public Darknet markets. In contrast to existing literature, VendorLink utilizes the strength of supervised pre-training to perform closed-set vendor verification, open-set vendor identification, and low-resource market adaption tasks. Through VendorLink, we uncover (i) 15 migrants and 71 potential aliases in the Alphabay-Dreams-Silk dataset, (ii) 17 migrants and 3 potential aliases in the Valhalla-Berlusconi dataset, and (iii) 75 migrants and 10 potential aliases in the Traderoute-Agora dataset. Altogether, our approach can help Law Enforcement Agencies (LEA) make more informed decisions by verifying and identifying migrating vendors and their potential aliases on existing and Low-Resource (LR) emerging Darknet markets.

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arxiv.jp, OpenAI