Алгоритмы машинного обучения используются для фильтрации нежелательного контента путём анализа больших объёмов данных. 1 Они могут анализировать различные типы контента, включая текст, изображения, видео и аудио. 1

Некоторые методы машинного обучения, которые применяются для фильтрации:

• Обработка естественного языка (NLP). 1 Включает в себя токенизацию текста, синтаксический анализ и анализ настроений. 1 Эти методы помогают понять контекст и классифицировать текст как соответствующий или несоответствующий. 1
• Распознавание изображений. 1 Для идентификации и классификации изображений используются, например, свёрточные нейронные сети (CNN). 1 Они обрабатывают данные изображений на нескольких уровнях для выявления закономерностей, указывающих на неприемлемый контент. 1
• Обнаружение аномалий. 1 Неконтролируемые методы обучения, такие как кластеризация и уменьшение размерности, позволяют выявлять необычные модели поведения пользователей или контента, которые отличаются от обычной активности. 1
• Наивный байесовский классификатор. 2 Этот простой алгоритм машинного обучения использует статистические данные о частоте использования слов в спам-сообщениях и нежелательных сообщениях, чтобы определить вероятность того, что сообщение является спамом или нежелательным. 2
• Метод опорных векторов. 2 Строит гиперплоскость или набор гиперплоскостей в пространстве признаков для разделения данных на классы. 2
• Решающие деревья. 2 Строят дерево решений на основе признаков сообщения. 2 Каждый узел дерева представляет собой правило для принятия решения о том, является ли сообщение спамом или нежелательным. 2

Алгоритмы машинного обучения постоянно обновляются и обучаются на основе новых данных для распознавания растущих онлайн-угроз и реагирования на них. 1