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Towards a Socio-Relational Detection of Bots : Integrating Interaction Dynamics into AI Model Training

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  • 발행기관
    고려대학교 응용문화연구소 바로가기
  • 간행물
    에피스테메 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Volume 36 (2025.12)바로가기
  • 페이지
    pp.26-45
  • 저자
    Gilles Brachotte, Thuy Duong Dang
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A483152

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원문정보

초록

영어
Our study proposes a socio-relational approach intended to inform the training of an artificial intelligence system for botnet detection. First, a corpus of accounts likely to be automated was assembled using individual criteria defined by the Beelzebot team (Brachotte et al.). These accounts were then analysed through their interaction dynamics in order to identify relational configurations that could serve as relevant signals for automated detection. The article presents a socio-relational analysis based on a three-step protocol: (1) identifying forms of self-interaction; (2) examining internal interactions among suspected accounts; and (3) analysing their external interactions with third-party actors. Conducted within the framework of the ANR Beelzebot project, which aims to develop the first French-language solution capable of detecting information manipulation strategies deployed by automated networks in the French-speaking X-sphere, this research constitutes an exploratory phase designed to calibrate the data-preparation methodologies required for training an AI model that integrates socio-relational indicators. In addition to producing a quantitative score, our model aims to provide a complementary qualitative output that offers insight into the characteristics of the botnet and the functional roles occupied by different bot profiles within the network. From an ethical standpoint, this approach contributes to the development of a more explainable AI model.

목차

Abstract
1. Introduction and research questions
2. State of the art
3. Methodology
4. Results
4.1 Self-Interaction
4.2 Internal Interactions
4.3 External Interactions
5. Conclusion, limitations and perspectives
References

키워드

botnet detection socio-relational analysis explainable AI interaction dynamics ethical issues in AI.

저자

  • Gilles Brachotte [ University of Burgundy Europe (UR CIMEOS), France ]
  • Thuy Duong Dang [ Research engineer, Beelzebot project, France ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    고려대학교 응용문화연구소 [Center for Applied Cultural Sciences]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    인문학>기타인문학
  • 소개
    비트와 컴퓨터에 기초한 현대 테크놀로지와 미디어는 문화, 사회, 경제, 정치, 교육 등 전 방면에 걸쳐서 급격한 문명사적 변형을 동반하고 있다. 고려대학교 응용 문화 연구소는 이 같은 문화적 흐름에 부응하기 위해서 인문학, 과학, 예술, 테크놀로지 등을 아우르면서 새로운 대학 교육과 연구의 전범을 마련하고자 한다. 본 연구소는 미디어, 예술, 현대 문화, 디지털 영상문화등과 관련된 다양한 이론, 비평, 역사에 대한 연구를 진행시킴은 물론, 단순한 학술적 논의와 사변적 연구 차원에서 머무르지 않고, 작게는 고대의 문화 기획을 도와주면서 더 넓게는 다양한 예술 문화 기획 전시, 미디어 비평 및 교육 등에 대한 기획 등을 추진하고 있다. 아울러 본 연구소의 중요한 기능은 한국의 문화 지형도를 읽기 위한 연속적 노력의 경주이며, 그 같은 노력의 일환으로 미디어, 문화, 예술 분야에서 두각을 나타내는 전공자 또는 석학 등을 초빙하여 학내 구성원들에게 그 분들의 생각을 전달하는 기회를 마련, 타교 또는 외국의 연구소와 공동 연구 등을 수행하고 있다. 요컨대 응용 문화 연구소는 인문학, 사회과학, 컴퓨터 과학, 정보 테크놀로지, 경영학, 정치학 전공자들이 다 함께 참여하여 지적 향연을 벌일 수 있는 상생적 문화의 장을 마련하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    에피스테메 [EPISTÉMÈ]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    1976-9660
  • 수록기간
    2007~2025
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 331.05 DDC 301

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