Underground forums serve as hubs for cybercriminal activities, offering a space for anonymity and evasion of conventional online oversight. In these hidden communities, malicious actors collaborate to exchange illicit knowledge, tools, and tactics, driving a range of cyber threats from hacking techniques to the sale of stolen data, malware, and zero-day exploits. Identifying the key instigators (i.e., key hackers), behind these operations is essential but remains a complex challenge. This paper presents a novel method called EUREKHA (Enhancing User Representation for Key Hacker Identification in Underground Forums), designed to identify these key hackers by modeling each user as a textual sequence. This sequence is processed through a large language model (LLM) for domain-specific adaptation, with LLMs acting as feature extractors. These extracted features are then fed into a Graph Neural Network (GNN) to model user structural relationships, significantly improving identification accuracy. Furthermore, we employ BERTopic (Bidirectional Encoder Representations from Transformers Topic Modeling) to extract personalized topics from user-generated content, enabling multiple textual representations per user and optimizing the selection of the most representative sequence. Our study demonstrates that fine-tuned LLMs outperform state-of-the-art methods in identifying key hackers. Additionally, when combined with GNNs, our model achieves significant improvements, resulting in approximately 6% and 10% increases in accuracy and F1-score, respectively, over existing methods. EUREKHA was tested on the Hack-Forums dataset, and we provide open-source access to our code.


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黑客(Hacker,台湾译作「骇客」)广义上指在计算机科学,编程以及设计领域有高度理解力的人。 然而,人们通常对黑客一词的理解都是取其狭义的涵义,即信息安全领域的黑客: 未经许可入侵他人系统并窃取数据信息等的可以视为 黑帽黑客,也可取侩客 cracker 的涵义。
而主要从事安全检测,系统调试,技术研究的安全从业者可称为 白帽黑客
还有一种存在称为「脚本小子」,往往冒充黑客也常被人误认为是「黑客」,其实是利用一些现有的工具或者程序达到入侵或破解等目的,然而其知识储备以及对技术的理解力却完全不符合广义黑客的标准,甚至不及狭义黑客标准。
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