“你，知道该怎么做”：针对协调仇恨攻击的YouTube视频主动检测

像YouTube这样的视频分享平台越来越多地成为攻击和仇恨攻击的目标。之前的研究表明，这些攻击通常以“突袭”的形式发生，即来自第三方社区的临时人群有组织的协调努力。尽管这一现象越来越重要，但在线服务往往缺乏有效的对策来减轻它。与垃圾邮件和网络钓鱼等研究充分的问题不同，协调攻击行为的目标和实施者都是人类，使得寻找自动化活动的防御机制不适用。因此，事实上的解决方案是被动地依赖用户报告和人工审核。在本文中，我们提出了一种自动化解决方案来识别可能受到来自4chan等边缘社区的协调骚扰者攻击的YouTube视频。首先，我们根据一个真实的数据集（包括被突袭的视频），从多个维度（元数据、音频转录、缩略图）描述和建模YouTube视频。然后，我们使用分类器集合来非常准确地确定视频被突袭的可能性（AUC高达94%）。总体而言，我们的工作为在YouTube等平台上部署主动检测和减轻协调仇恨攻击的系统提供了重要的第一步。