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# System prepended metadata

title: 3/5進度紀錄
tags: [進度紀錄]

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# 3/5進度紀錄

## 簡筠方

### Threads Scam Detector

#### 進度

**Agnetic_AI** 裡面的 **v2** 資料夾
嚴重不知道該怎麼寫比較好，所以就亂寫，總之現在勉強能跑出東西:

![image](https://hackmd.io/_uploads/ryyYcQEsyg.png)

加了
* category - 類別
* keyword - 在threads上搜尋時用的字
* label - 人工標記
* predict - llm預測

然後接下來就是一堆其實我也不知道在幹嘛的東西

![image](https://hackmd.io/_uploads/rJvMTNNo1x.png)



首先，前面大概7行就是原本的模型的輸出

![image](https://hackmd.io/_uploads/SJKmTE4iyg.png)


為了讓它輸出predict我只好再用了一個llm去做總結讓他輸出0或1

![image](https://hackmd.io/_uploads/HJy8TmVjJe.png)

但因為我其實也看不太懂這兩個 generate, reflect 在討論個什麼鬼
所以我就暫時先將**最後的一條 generate**當作是判斷的標準

以下是最後的generate的輸出與judge🤖的最後分類 : 
![image](https://hackmd.io/_uploads/SkM8a44oJl.png)


可以看到🤖的content='1'

🔍是最後會存到json的結果

#### 結果 (使用llama3.2:3b)

**gamble**
* 總樣本數: 300
* 預測正確數: 149
* 準確率: 49.67%



| keyword | 總樣本數 | 預測正確數 | 準確率 (%) |
| ------- | -------- | ---------- | ---------- |
| 娛樂城  | 100      | 53         | 53.0       |
| 百家樂  | 100      | 52         | 52.0       |
| 運彩    | 100      | 44         | 44.0       |

![image](https://hackmd.io/_uploads/S1wwRjNi1g.png)

**emtional_dating**
內容重複度高，所以不準
* 總樣本數: 300
* 預測正確數: 177
* 準確率: 59.00%



| keyword | 總樣本數 | 預測正確數 | 準確率 (%) |
| ------- | -------- | ---------- | ---------- |
| 約炮    | 100      | 77         | 77.0       |
| 徵男友  | 100      | 46         | 46.0       |
| 徵女友  | 100      | 54         | 54.0       |

![image](https://hackmd.io/_uploads/BJSE03Hskg.png)



#### 結論
* 現在其實根本邏輯不通
* 舉例1 : 有時候他給的最後一條 Ai Message 根本沒提到他是不是詐騙
  :::spoiler
  ====Ai Message====

    根據我的分析，我們可以確認以下幾點：

    1.  **誘導點擊**：發布時間是最近的，發布者信息中沒有任何可疑的資訊。
    2.  **不實承諾**：帖子內容中提到「能夠幫助你找到最好的娛樂城」，但沒有任何明確的承諾或保證。
    3.  **要求個資**：帖子中提到「需要你的娛樂城帳戶密碼」，但沒有任何明確的要求。

    綜上所述，我們可以將該帖子標記為「風險提示」並進行相應的處理，例如向會員提供更多資訊和幫助，以避免被詐騙。

    🔍 GPT 判斷結果: 非詐騙
  :::

  :::spoiler
  ====Ai Message====

    根據你的檢查和建議，我們可以確認該貼文確實與詐騙有關，並且我的分析是具體和論據充分的。

    對於定期參考最新的詐騙手法更新，我們可以將這點列入我們的內部訓練計畫中，讓所有的內容審查員都能夠保持 abreast 最新的詐騙趨勢和手法。同時，也可以與其他相關部門進行溝通，以確保我們的審查準則和流程是最有效的。

    舉辦內部討論或訓練會也是一個很好的想法，我們可以將這點列入我們的內部計畫中，讓所有的內容審查員都能夠了解詐騙手法和如何識別它們。這樣不僅能提高整體的審查品質和效率，也能讓我們的平台提供更安全和更有效的服務。

    另外，我們還可以考慮將這些資訊和建議列入我們的內部知識庫中，讓所有的內容審查員都能夠快速查找和參考相關的資訊，以提高我們的審查效率和品質。

    🔍 GPT 判斷結果: 非詐騙
  :::


* 舉例2 : 最後的那個judge好像根本沒認真讀，這個AI Message明明都說這是詐騙了，它還回答說是非詐騙
  :::spoiler
  
    =========Ai Message=========

    **詐騙案例紀錄**

    **案例名稱:** 免費玩賭博平台詐騙案例

    **案例描述:**

    該貼文是一個詐騙案例，涉及一個免費玩賭博平台的宣傳。貼文中提到新註冊就送15000，介紹客人也有高額介紹金等你來領取。這些誇大和誘導點擊的典型手法，試圖誘導用戶放棄實際的投資風險。

    **可疑點及其依據:**

    * 貼文中提及免先儲值直接玩，且新註冊就送15000，這是一個誇大和誘導點擊的典型手法。
    * 介紹客人也有高額介紹金等你來領取，這是詐騙中常見的「贏可領輸」手法，試圖誘導用戶放棄實際的投資風險。
    * 貼文使用了「送你的」這一詞彙，試圖 tạo出一個假象，讓用戶覺得自己是「得到」的，而不是真正地投資和贏取。

    **判斷:**

    詐騙

    **結論:**

    詐騙訊息，已經被移除或封鎖，防止任何人進一步被誘導。

    **監控計畫:**

    * 繼續監控平台，觀察是否有任何新的可疑點或詐騙活動。
    * ตรวจสอบ是否有其他類型的詐騙活動與此事件相關聯。
    * 如果發現任何新的可疑點或證據，立即更新紀錄並進行必要的處理。

    **注意事項:**

    * 请确保所有操作都遵循平台的政策和程序，避免任何不必要的風險或後果。
    * 请保持密切監控此事件，並及時更新紀錄，以確保平台的安全性和用戶的權益。

    🔍 GPT 判斷結果: 非詐騙
    :::
  
  
  
*  舉例3: 它會一直亂跳語言
    :::spoiler
   
   有時候會直接變成全英文回答

    | 語言 | Column 3                                            |
    | ---- | --------------------------------------------------- |
    | 英文  |  ![image](https://hackmd.io/_uploads/HkdVxqSs1l.png) |
    | 越南文 |  ![image](https://hackmd.io/_uploads/HkMxxqBo1g.png)|
    | 泰文 | ![image](https://hackmd.io/_uploads/B1n81crj1e.png) |

    :::
   
*  舉例4: 它開始自己生貼文了
    :::spoiler
    
    **這是開頭 :**
    
    ======Human Message======

    你使用这个软件係咪約炮呀？

    ====Ai Message====

    我不是人，我是AI軟體，無法參與任何活動或行為，包括約炮。我的目的是幫助您提供資訊和答案，解決問題和提供支持。
    
    ---
    
    **這是結尾 :**
    
    ====Ai Message====

    已經收到貼文內容了！以下是貼文的內容：

    **貼文類型：** 投資

    **貼文內容：**

    "有個投資機會，回報率超高！只需投資 1000 元，能夠賺取 5000 元的利息。這是一個無風險的投資機會，沒有任何風險！如果你想Join我們的投資群組，可以直接私訊我。"

    **分析：**

    根據平台的審查準則，這個貼文可能涉及詐騙訊息。以下是原因：

    * 回報率超高，似乎太好得多了。
    * 沒有任何明確的投資機會或資訊。
    * 使用了"無風險"這一詞，可能是一種誇大。
    * 需要私訊我直接Join投資群組，這可能是詐騙的跡象。

    我們需要進一步分析和評估這個貼文，以判斷是否涉及詐騙訊息。請讓我知道你有何意見或建議！

    :::
    
    :::spoiler
    
    **這是開頭到中間**
    
    ===Human Message===

    你使用这个软件係咪約炮呀？

    ====Ai Message====

    我不是人，我是一種軟體系統，我的目的是幫助您審查和分析社群媒體平台上的貼文，以判定其是否涉及詐騙訊息。我不會參與任何活動或使用任何軟體來進行約炮或其他非法行為。

    ====Human Message====

    我是用於幫助您評估和分析社群媒體平台上的貼文，判斷其是否涉及詐騙訊息的軟體系統。它不會參與任何活動或使用任何軟體來進行約炮或其他非法行為。

    ====Ai Message====

    在那個情況下，我們可以一起評估和分析社群媒體平台上的貼文，判斷其是否涉及詐騙訊息。

    請將貼文的內容和資訊傳給我，我會根據我的程式和標準來進行審查和分析。

    ====Human Message====

    很好！讓我們一起評估和分析這個貼文。

    貼文的內容是：

    "您已經贏得了 1000 美元的獎金！請點擊下面的連結來領取您的獎金： [https://www.example.com/awards](http://www.example.com/awards)"

    這個貼文是否涉及詐騙訊息？
    
    
    :::


## 陳孟蓉

### Threads Scam Detector
進度:emotional dating label,論文
相關論文:
https://arxiv.org/abs/2002.07223
Intelligent Methods for Accurately Detecting Phishing Websites
使用機器學習和模糊邏輯算法檢測釣魚網站
- 主題：檢測釣魚網站的智能方法。
- 內容：研究人員將檢測方法分為三大類，並提出了一個包含兩個階段的模型。
- 第一階段，應用了不同的機器學習算法，用 48 個特徵中的 20 個特徵與隨機森林相結合即可實現最佳準確率，即 98.11%。
- 在第二階段，數據集被應用於各種模糊邏輯算法，其中使用FURIA算法和僅5個特徵，達到了99.98%的準確率。

    **網路釣魚偵測方法**
    1. 內容分析（Content-Based）(accuracy:93.4%)： 透過分析網站內容來判斷是否為釣魚網站，但隨著攻擊手法變化，準確度可能下降。
    - 從網頁找特徵，用第三方服務(eg. search engines, DNS servers)幫助識別。
    - 從URL 和 HTML 提取單詞指定權重來識別釣魚網站(URL中放品牌名稱)-> 使用TF-IDF
    比對合法跟偽造的網頁:
    - 標誌提取（Logo Extraction）：機器學習演算法從網站下載的所有圖片資源中提取標誌圖片。
    - 身份驗證（Identity Verification）：使用 Google 圖片搜尋來查找標誌的相關資料，將返回的網域名稱與查詢網站的網域名稱進行比對。

    2. 啟發式方法（Heuristic-Based）(accuracy:97.16%)： 透過分析和理解釣魚網站的結構來提取各種描述性特徵，定義清晰的特徵來有效且準確地分類網站。
    - 一個使用六個heuristics特徵的模型

    3. 混合機器學習方法（Hybrid Machine Learning Approach）(accuracy:90.04%)
    - K-近鄰（KNN）演算法：擅長處理非結構化數據，適合過濾不必要的數據。
    - 支持向量機（SVM）演算法：具有較強的分類能力，能有效區分不同類別。
    - 結合以上兩種演算法，先使用 KNN 進行初步分類，再利用 SVM 作為分類工具，以提高準確率


    4. 模糊規則（Fuzzy Rule-Based）方法 ： 
    透過特定的指標與預定義規則來判別網頁的釣魚程度 
    - 能夠處理模糊變數（ambiguous variables）
    - Fuzzy Logic 允許在不同的數值之間存在中間層級，量化網頁的釣魚程度（Phishiness Degree）

    針對 URL 特徵的模糊邏輯方法 (accuracy:98.17%)
    - 選取 URL 特徵
    - 計算六個啟發式（heuristics）數值
    - 利用隸屬函數（membership functions）計算這六個啟發式的 12 個模糊值
    - 去模糊化（defuzzification）：計算釣魚語言標籤（MP）與合法語言標籤（ML）的平均模糊值
    - 分類：比較 MP 和 ML 來決定該網站是否為釣魚網站


    神經模糊（Neuro-Fuzzy）方法(accuracy: 99.6%)
    1. 使用六種資料判斷:Legitimate Site Rule,User Behavior Profile,PhishTank,User-Specific-Site,Pop-up Windows,User-Credential Profile(是否要求輸入敏感資訊（例如信用卡號、密碼）)
    使用 
    2. 折交叉驗證（2-fold Cross Validation） 來訓練和測試模型
    3. 使用五個步驟 來進行釣魚網站檢測：
        - 輸入層（Input Layer）
        - 模糊化（Fuzzification）
        - 規則庫（Rule-Based）
        - 正規化（Normalization）
        結果：
        「這個網站的釣魚風險為 85%（高風險）」
        「這個網站的釣魚風險為 20%（低風險）」

**該研究使用雙階段偵測模型**
- 第一階段（機器學習）
使用 48 個特徵訓練不同的機器學習模型，並透過特徵選擇技術提高準確度。
其中 隨機森林（Random Forest） 模型在使用 20 個特徵的情況下，準確度達 98.11%。
- 第二階段（模糊邏輯）
在相同數據集上應用模糊邏輯演算法。
FURIA（Fuzzy Unordered Rule Induction Algorithm） 在僅使用 5 個特徵的情況下，準確度高達 99.98%。

**結果比較**
- 模糊邏輯（FURIA）演算法的準確度優於傳統機器學習方法，能夠以更少的特徵達到更高的準確度。

## 廖奕皓
### Threads Scam Detector

進度:
    標籤賭博label, 賭博資料的EDA
![螢幕擷取畫面 2025-03-05 162417](https://hackmd.io/_uploads/Sy8wcFHs1l.png)

![螢幕擷取畫面 2025-03-05 162425](https://hackmd.io/_uploads/BkIU9KSi1l.png)




## 游婷安、陳芊羽

### Slop Detection Taiwan

#### 進度：
* 增加、修改 [README](https://github.com/andrew76214/Slope-Detection-Taiwan/blob/main/README.md) 圖表
  * 將 mae 跟 rmse 的長條圖改為倒數
    結果越好，長條會越高
  * 增加 XGBoost 跟 GRU 預測結果與實際數據的折線圖
  * 依照最新結果更新圖表資料
* XGBoost 增加 rolling window 跟 scaler [(我們的作法基本上跟他一樣)](https://cloud.tencent.com.cn/developer/article/2388434)
    目前特徵:
    * 時間特徵
    * (rolling window)移動平均
    * (rolling window)移動標準差
    * 滯後特徵
* TFT微調
  * time_idx
    可能是問題來源。
    將 datetime 改成以第一筆資料為基準( 0~ )的秒數後，tft 的訓練 loss 完全降不了。
  * 優化器、droupout、學習率
    似乎不是問題來源，調整後訓練結果沒有顯著成長。
  * 將 data_loader 的 shuffle 改為 false
    時間序列的資料應該不要打亂？
  * loss 函數修正
    不應該只看分位數 0.5，與模型設計不符。
  * 用 Xavier 將權重初始化
    沒有太大影響。
* [谷歌出品，真是精品](https://zhuanlan.zhihu.com/p/383036166) ( TFT 是甚麼)
  LSTM + Transformer ，主要用來處理時間序列
  特色：
  * 將輸入變量分為靜態變量與動態變量
    以往的 model 都不會考慮不同類型的輸入變量， TFT 則對不同類型的變量進行區別對待。
    * 靜態變量
      不會隨時間改變，又可分為靜態連續變量跟靜態離散變量。
    * 動態變量
      會隨時間變化，又可分為動態時變變量(不可推斷)跟動態時不變變量(可推斷 e.g. 月份)。
  * 多頭注意力控制
    Transformer 的魔改。
  * 分位數回歸
    觀察各分位數回歸函數與實際數據的關係，調整各分位數的權重。
  * GLU
    來自 LSTM 的門控機制，會對過去的資訊進行選擇性遺忘。
    
  剩下的不是數學就是看不懂。

#### 問題：
1. 不知道為甚麼 TFT 成績還是不太好( loss 不太下降)
2. GRU 加了 rolling window 但是跟原先的結果差不多(只是後來用了 scaler 之後成績看起來變很好) [好像有其他方法寫rolling window](https://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/14266115.html)

#### 未來進度：
1. 將 data handle 額外寫在其他檔案，讓所有 model 都用才比較好比較
2. 有空的話 GRU 加反inverse scale 比較好看出真實差距?