如何應用人工智能來檢測社交媒體上的異常情況

人工智能和機器學習算法是異常檢測系統的核心，因為它們負責分析社交媒體上的異常帖子。根據您的目標，您可以讓人工智能處理各種類型的內容、評估帳戶的可信度、分析特定類型的異常情況等。

我們來看看 AI 對不同類型內容進行異常檢測的能力：

(資料圖片)

圖像分析。基于人工智能的圖像分析有助于識別圖像內容：文本、對象和整體上下文。從圖像中讀取文本可以處理帶有文本疊加的帖子，這在 Facebook 等平臺上很流行。圖像處理算法從圖像中挑選出文本后，文本分析算法可以像處理普通文本記錄一樣處理它。

當涉及到圖片、屏幕截圖和其他圖像時，您可以使用各種圖像處理算法來識別對象、分割和分類圖像、搜索模式等。您還可以使用 AI 修復圖像失真，以改善分析結果。

視頻分析。仔細分析后，社交媒體上發布的視頻可能是安全相關信息的重要來源。人工智能算法可以檢測物體、動作、人，甚至識別情緒，并對不同的視頻進行分類。他們可以幫助偵查暴力、尋找失蹤人員，并在大型活動中提供安全概覽。

請注意，與構建用于分析文本和圖像的解決方案相比，構建用于視頻分析的 AI 解決方案是一項更具挑戰性但可以實現的任務。它需要收集不同的數據庫，進行廣泛的算法訓練，并使用大量的硬件能力來處理視頻。

現在讓我們看一下對于社交網絡異常檢測有用的人工智能算法的任務。請記住，解決方案的 SaaS 部分可以執行所有非智能任務，例如網絡爬行和存儲數據。

相反，您可以添加 DeepL Python 庫中的 API 、OpenAI 中的 ChatGPT 、Google Cloud 中的 Translation AI 或任何其他翻譯服務。選擇一項時，請考慮您的軟件使用的技術、開發團隊的專業知識、人工智能服務的功能以及翻譯成本。

威脅概率估計。并非社交媒體上所有不尋常的帖子都必須被標記為可疑。例如，網上的激烈爭論可能不會產生任何結果，或者會導致現實世界的騷擾。人工智能可以估計威脅真實存在的概率。為此，算法可以評估作者是人類還是機器人，分析作者之前的帖子，并確定可疑帖子的情緒。

威脅評估的結果將幫助審查社交媒體異常的專家做出決策，并對異常情況做出更快的反應，從而證明響應的合理性。對于此任務，您可以使用現成的 AI 模型進行時間序列分析和自然語言處理。您還可以利用 spaCY、NLTK、scikit-learn 和 Gensim 等 Python 庫。

風險分類和評分。除了評估威脅之外，人工智能和機器學習算法還可以評估已發現異常的重要性或嚴重性，并為其分配風險評分。風險評分可幫助使用異常檢測系統的專家盡早、快速地解釋結果并做出響應。

由于風險評估是 AI 和 ML 的常見用例，因此有許多適用于各種任務、行業和特定案例的風險分類 AI 算法 [ PDF ] 。您可以找到一種或多或少適合您的項目的算法，而不是從頭開始開發算法。但是，請記住，您需要使用數據集訓練此算法，并根據您的特定任務進行調整。

盡管功能強大，人工智能驅動的異常檢測仍然嚴重依賴與該系統合作的專家。人工智能只能準備有關異常的信息供人類審查，從而節省專家的時間和精力。但它無法對威脅概率做出最終決定并選擇處理異常的最佳方法。

異常檢測解決方案的效率還很大程度上取決于其實施的好壞。讓我們看看您在進行異常檢測時可能面臨的主要挑戰以及如何克服這些挑戰。

構建基于 SaaS 的異常檢測解決方案面臨哪些挑戰？

提供如此復雜的解決方案需要云應用程序開發、人工智能開發甚至合規法方面的專業知識。以下是您的團隊在開發社交媒體異常檢測 SaaS 解決方案時可能遇到的主要挑戰：

找到適合特定用途的現成數據集幾乎是不可能的，這就是開發團隊經常手動創建數據集的原因。此過程可能非常耗時，并且需要開發和領域專業知識。另外，請記住，您的解決方案在發布后可能需要額外的培訓，以提高其結果的準確性或教它檢測新威脅。

API 限制。在異常檢測解決方案中包含第三方組件及其 API 是減少開發時間和成本的好方法。但是，它為您的解決方案帶來了一系列限制。例如，API 限制可能會限制可訪問的數據量和類型，這可能會阻礙異常檢測解決方案的準確性和有效性。API 還可能具有限制請求頻率和數量的速率限制。此外，API 方面的任何更新都可能破壞集成功能或引入安全風險。

完全預測和克服與 API 相關的挑戰是不可能的，但您可以在集成第三方產品之前通過徹底研究第三方產品來為這些挑戰做好準備。

云硬件的價格。人工智能算法可能需要大量計算能力來處理信息。在云服務上托管異常檢測解決方案可以讓您避免人工智能發展熱潮導致的硬件瓶頸、擴展問題和可能的硬件短缺。然而，如果不調整算法，租用云資源的成本可能會快速上升。

為了控制云成本，請明確定義您要監控哪些社交媒體內容以及您希望軟件處理多少信息。確保人工智能僅執行需要智能算法的任務，所有其他任務均由資源消耗較少的非人工智能工具完成。

監管合規性。監控社交媒體的異常檢測解決方案需要存儲有關檢測到的異常和分析結果的信息。根據法律要求保護這些信息可以讓您既確保數據安全又避免違規問題。

這里的挑戰是缺乏使用人工智能進行異常檢測的法規。雖然沒有專門針對此類解決方案的實踐，但您可以依賴 GDPR 等國際法規以及當地的數據保護法律和標準。

內置偏置。人工智能解決方案不可能完全沒有偏見和公平，因為它繼承了創建它的開發團隊的偏見。該團隊根據他們的經驗、心態以及社會和專業背景選擇算法、開發工具和數據進行培訓。人工智能偏見給異常檢測帶來了道德和質量挑戰。

雖然不可能完全消除偏見，但您可以通過以下方式降低將偏見引入 AI 模型的風險：

提高開發過程的透明度

收集多樣化的訓練數據集

廣泛測試您的解決方案

聚集多元化的項目團隊

需要利基專業知識。提供復雜的人工智能解決方案需要您聚集具有不同專業知識的專家：人工智能和機器學習開發、SaaS 開發、云基礎設施管理、網絡安全、目標行業的專業經驗。組建如此多元化的團隊對任何公司來說都是一個挑戰。保留專家團隊也會導致預算增加。

結論

監控社交媒體并檢測異常帖子可以幫助您完成各種任務：防止安全威脅、打擊恐怖主義、發現新趨勢和主題等等。使用人工智能進行異常檢測可以幫助專家節省手動工作時間并進行更高質量的異常分析。與手動異常檢測相比，在云中部署此類解決方案可以降低維護成本并提高準確性。