Senaid Popovic
2026
DIDECO: An Annotated Dataset for Intent Detection in Digital Communications
Senaid Popovic | Damien Riquet | Maxime Meyer | Fabien Lauer | Yannick Parmentier
Proceedings of the Fifteenth Language Resources and Evaluation Conference
Senaid Popovic | Damien Riquet | Maxime Meyer | Fabien Lauer | Yannick Parmentier
Proceedings of the Fifteenth Language Resources and Evaluation Conference
This paper presents DIDECO, the first annotated dataset specifically designed for detecting both explicit and implicit intents in digital communications. We address a critical gap in cybersecurity research by developing a comprehensive taxonomy that distinguishes between explicit communicative goals (what is requested) and implicit persuasion mechanisms (how compliance is engineered). Grounded in Speech Act Theory and persuasion psychology principles, our taxonomy encompasses 20 distinct intent categories across explicit and implicit intents. We annotated 220 LLM-generated spear-phishing emails using a multi-label protocol with six trained annotators, yielding 2,162 intent annotations that reveal the layered complexity of malicious communications. Our analysis demonstrates that sophisticated attacks employ multiple concurrent intents, combining explicit communicative goals with implicit persuasion strategies. This dataset provides resources for developing intent-aware detection systems capable of identifying sophisticated social engineering attacks through semantic analysis.
2025
Vers une taxonomie pour l’analyse des intentions dans les interactions textuelles numériques
Senaid Popovic
Actes des 18e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI (RJCRI) et 27ème Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL)
Senaid Popovic
Actes des 18e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI (RJCRI) et 27ème Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL)
Cet article propose une taxonomie pour la détection d’intention dans les communications numériques, distinguant les intentions explicites des intentions implicites, basée sur des principes psychologiques de persuasion. Notre approche se distingue par sa capacité à analyser aussi bien les communications numériques légitimes que celles potentiellement malveillantes. Elle repose sur l’identification des intentions sous-jacentes, facilitant ainsi la détection de menaces telles que les arnaques par email (hameçonnage) ou les fraudes sur les réseaux sociaux. Chaque catégorie de la taxonomie est justifiée et illustrée par des exemples de communications correspondant à l’intention associée. Ce travail répond à un manque de ressources dans la recherche sur la détection automatique d’intentions. Il vise à fournir une taxonomie applicable à l’identification des menaces textuelles, notamment les tentatives d’hameçonnage, tout en servant d’outil pédagogique pour sensibiliser le grand public aux stratégies employées dans les communications malveillantes.