研究人员开发了DarKnight，一个代理框架，旨在帮助网络威胁情报调查人员绕过暗网市场上的验证码。该框架利用本地托管的开源视觉语言模型（VLMs）和检索增强生成（RAG）方法来提高验证码的解决能力。在一项案例研究中，DarKnight在一个防御严密的市场上取得了83.2%的成功率，显著优于其基础模型，甚至优于先进的Claude Opus模型。 AI
影响 该框架可以提高网络安全调查在暗网上的效率和自主性。
排序理由 该集群描述了一个新的研究框架及其在特定任务上的表现，发布在arXiv上。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- arXiv
- Claude Opus
- cyber threat intelligence
- Hugging Face
- Levente Csikor PhD
- Tor
- vision-language model
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