Cet article présente une étude exploratoire sur la difficulté d'interprétation des chats Discord liés à la cybercriminalité, où la communication nuisible repose souvent sur du jargon et des termes codés.
- Les auteurs ont construit des interprétations de référence des messages difficiles révisées par un expert.
- Ils ont évalué les interprétations humaines et celles des grands modèles de langage (LLM) dans différentes conditions contextuelles.
- Il a été constaté que le contexte local seul était insuffisant pour les humains, tandis que les connaissances externes et le contexte conversationnel étendu amélioraient considérablement l'interprétation.
- Pour les LLM, le contexte local améliorait également l'interprétation, les modèles plus grands performant mieux.
- L'étude propose une classification préliminaire des facteurs qui rendent les chats nuisibles difficiles à interpréter.
Ces résultats suggèrent que l'analyse du contenu nuisible devrait traiter l'interprétation comme un problème d'intégration de preuves plutôt que comme une simple classification au niveau du message.