Carmela91/tesi-carmela
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该项目是一项学位论文研究，提出了一套将 LLM 语义分析与规则化方法结合的暗网 OSINT 威胁情报分析框架，并附带了多模型比较与 prompt 鲁棒性测试的完整实验材料。
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# 用于暗网 OSINT 的 LLM：支持威胁情报的伦理与方法论框架
本仓库包含了为以下学士学位论文开发的完整研究材料：
“用于暗网 OSINT 的 LLM：支持威胁情报的伦理与方法论框架”
本研究提出了一种符合伦理且可复现的方法论，用于通过整合以下内容的混合 pipeline 来分析暗网空间（交易市场和论坛）：
- 被动且隔离的数据采集
- 通过基于规则的工具进行结构化分析
- 使用大型语言模型 (LLM) 进行语义评估
- 多模型比较（ChatGPT‑4o 和 Claude 3.5 Sonnet）
- prompt 变化下的鲁棒性测试
- 以 CSV 和 SQLite 格式组织数据集
其目标是演示 LLM 如何通过将上下文和语义解释与确定性的结构化指标相融合，同时保留伦理保障和人类监督，从而支持面向 OSINT 的威胁情报。
标签：C2, DLL 劫持, ESC4, OSINT, 代码示例, 大语言模型, 威胁情报, 开发者工具, 提示词注入防御, 数据分析, 暗网监控, 逆向工具