在當前的數位環境中，組織往往無法即時察覺其資料被洩露並在網路上販售。我們的目標是縮短從資料在網路上曝光到被公眾偵測的時間差，也就是縮短企業曝光敏感資料的時間。暗網是個人資訊交易的主要市場，能透過如 Tor 等瀏覽器安全訪問。本議程聚焦暗網網站的網路爬蟲，利用從這些網站收集的數據，我們訓練了一個 BERT 分類模型，將交易貼文分類為五種不同資料外洩的類型，從而快速識別每篇貼文所涉及的外洩種類，最終再使用 RAG 的方式獲得暗網的 insight。