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使用高级机器学习模型在YouTube评论上检测垃圾邮件：比较研究Gregorius Airlangga 1* 1 Atma Jaya天主教大学
摘要在YouTube等平台上产生的用户生成内容的指数增长导致垃圾邮件评论的增加，这对用户体验和内容审核的工作产生了负面影响。本研究介绍了各种机器学习模型的全面比较研究，用于检测YouTube上的垃圾评论。该研究评估了一系列传统和集合模型，包括线性支持向量分类器（LinearsVC），Randomforest，LightGBM，XGBoost和fotingClassifier，目的是识别自动垃圾邮件检测的最有效方法。数据集由标记的YouTube注释组成，并使用术语频率插图频率（TF-IDF）矢量化进行文本预处理。使用分层的10倍交叉验证对每个模型进行训练和评估，以确保鲁棒性和概括性。LinearsVC优于所有其他模型，其精度为95.33％，F1得分为95.32％。该模型表现出优异的精度（95.46％）和召回（95.33％），使其在区分垃圾邮件和合法评论方面非常有效。结果突出了线性垃圾邮件检测系统的线性潜力，在准确性和计算效率之间提供了可靠的平衡。此外，研究表明，尽管Random Forest和投票classifier之类的集合模型表现良好，但在这种情况下它们并没有超过更简单的线性模型。未来的工作将探索深度学习技术的结合，例如卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN），以捕获更复杂的模式并进一步提高YouTube等社交媒体平台上的垃圾邮件检测准确性。
《人工智能法案》中模糊的风险导向方法：与其他工会战略的联系与差异 Pietro Dunn 1,2 和 Giovanni De Gregorio 3
摘要 AI 法案监管提案采用基于风险的方法来监管人工智能系统。事实上，基于风险的方法已成为欧盟在数字政策方面的战略的典型做法。然而，这种方法被拒绝的方式却大不相同：最值得注意的是，GDPR 和 DSA 监管提案在一定程度上采用了自下而上的视角，而 AI 法案则反映了自上而下的方案，其中风险评估的任务掌握在立法者手中。本立场文件旨在强调所讨论的各种法律行为之间的共同特征和差异：特别是，通过将（最佳）比例和尽职调查视为基于风险的方法的特征，目标是了解 AI 法案是否确实反映了这种发展中的法律模式的典型原则。尽管我们注意到尽职调查在监管提案中的作用较弱，但我们认为，中心共同点是比例（宪法相关）目标。关键词 1 基于风险的监管，人工智能法案，比例
拉菲·格雷戈里安先生的发言
我要向国际刑警组织的格雷格·海因兹先生和我们的合作伙伴以及欧盟委员会外交政策文书服务处的娜塔莉·保维尔斯女士表示诚挚的感谢，感谢他们对这一联合倡议的支持。CT TECH 是一个创新的能力建设项目，它将协助会员国加强执法和刑事司法能力，以应对恐怖主义利用新技术的行为，同时维护法治和人权。在当今变革性技术时代，以及 COVID-19 缓解措施加速了人们在线生活的流动时，这个项目尤其重要。事实上，联合国秘书长的 2020 年数字合作路线图警告称，网络犯罪日益增多，恐怖分子和暴力极端分子利用互联网，关键基础设施遭到袭击，以及国家和非国家行为者开展网络行动的能力不断增强，包括针对选举和政治系统的虚假信息。联合国大会关于联合国成立 75 周年的宣言指出，数字技术，包括其恶意使用，带来了前所未有的机遇和新挑战。
