利用LLM對抗不實資訊(disinformation):以Agent嘗試自動化偵測

Kevin Tseng

Kevin Tseng

專注於資訊操作(IO)的研究者,曾於資策會研究PTT上的異常操弄,開發辨識協同行為的模型,也任職過研究資訊操作的組織,帶領分析師於俄烏戰爭調查中文環境的異常行為,目前於政大在職碩士研究LLM自動化偵測IO的題目。我也樂於參與社群活動,曾於PyData Taipei演講,並在台灣資料科學社群(TWDS)擔任過導師與講者。

    Abstract

    不實資訊(disinformation)已滲入我們的資訊環境,在2024年的總統選舉期間當然也沒有缺席,我會透過這個案例,說明面對這種威脅,如何透過Python開發不實資訊偵測的工具。 本演講將聚焦如何運用Python,結合大型語言模型(LLM)和分析不實資訊的DISARM框架,建立可持續更新的自動化偵測流程。我將分享使用Python進行資料蒐集、處理與代理人(agent)來協助分析,並藉助LangChain架構串起整個流程。

    Description

    Location

    R0

    Date

    Day 2 • 05:45-06:30 (UTC)

    Language

    Chinese talk w. English slides

    Level

    Intermediate

    Category

    Security