Hacker forums provide critical early warning signals for emerging cybersecurity threats, but extracting actionable intelligence from their unstructured and noisy content remains a significant challenge. This paper presents an unsupervised framework that automatically detects, clusters, and prioritizes security events discussed across hacker forum posts. Our approach leverages Transformer-based embeddings fine-tuned with contrastive learning to group related discussions into distinct security event clusters, identifying incidents like zero-day disclosures or malware releases without relying on predefined keywords. The framework incorporates a daily ranking mechanism that prioritizes identified events using quantifiable metrics reflecting timeliness, source credibility, information completeness, and relevance. Experimental evaluation on real-world hacker forum data demonstrates that our method effectively reduces noise and surfaces high-priority threats, enabling security analysts to mount proactive responses. By transforming disparate hacker forum discussions into structured, actionable intelligence, our work addresses fundamental challenges in automated threat detection and analysis.


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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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