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Detección automática de patrones engañosos en línea

Created by
  • Haebom

Autor

Asmit Nayak, Shirley Zhang, Yash Wani, Rishabh Khandelwal, Kassem Fawaz

Describir

Este artículo propone AutoBot, un sistema automatizado que detecta y alerta a los usuarios sobre patrones engañosos (PD) en interfaces digitales en tiempo real. AutoBot analiza la apariencia visual de un sitio web mediante técnicas de aprendizaje automático. Identifica elementos interactivos y extrae características del texto sin depender de la estructura HTML. Utiliza un modelo de lenguaje personalizado para comprender el contexto que rodea a estos elementos y determinar la presencia de patrones engañosos. Implementado como una extensión ligera del navegador Chrome, realiza todo el análisis localmente, minimizando la latencia y protegiendo la privacidad del usuario. Diversas evaluaciones demuestran que AutoBot mejora la capacidad de los usuarios para navegar con seguridad en entornos digitales y es una herramienta valiosa para que los reguladores evalúen y garanticen el cumplimiento de los PD.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Un nuevo método para ayudar a los usuarios a navegar por el entorno digital de forma segura detectando patrones engañosos en tiempo real.
Un enfoque basado en análisis visual que no depende de la estructura HTML, lo que aumenta la aplicabilidad a una gama más amplia de sitios web.
Proteja su privacidad y minimice la latencia con análisis locales.
Ayudar a los reguladores a evaluar y hacer cumplir el cumplimiento de patrones engañosos.
Limitations:
Se necesita más investigación sobre el rendimiento y la capacidad de generalización de los modelos de lenguaje personalizados.
Se necesitan mejoras en la precisión y versatilidad de detección para varios tipos de patrones engañosos.
Se necesitan análisis y mejoras para abordar la posibilidad de falsos positivos y errores.
Compatibilidad limitada con las extensiones del navegador Chrome
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