B4E2-DarkPattern-YOLO-DataSet

该数据集是一个用于韩国在线环境中暗模式检测的标注数据集，包含1,960个样本，采用图像和YOLO标注文件格式，标签类别包括按钮、复选框、二维码、弹窗和输入栏，旨在支持学术研究和AI模型开发。

This is an annotated dataset for dark pattern detection in South Korean online environments, containing 1,960 samples. It adopts image and YOLO annotation file formats, with label categories including buttons, checkboxes, QR codes, pop-up windows, and input fields. The dataset aims to support academic research and AI model development.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在数字界面设计领域，暗黑模式作为一种误导性设计实践，日益受到学术界与业界的关注。该数据集的构建始于一项针对韩国用户的国内感知调查，通过收集用户在真实在线环境中遭遇暗黑模式的实际案例，研究团队对这些反馈进行了系统性的分析与归类。随后，基于YOLOv12x模型训练的需求，研究人员对采集的界面截图进行了人工标注，最终形成了包含1,960个标注样本的数据集，每个样本均对应按钮、复选框、二维码、弹窗及输入栏这五类高频出现暗黑模式的UI元素。

特点

本数据集专注于韩国在线环境中的暗黑模式检测，其核心特点在于标注的精细性与场景的真实性。数据集涵盖了按钮、复选框、二维码、弹窗和输入栏五大类别，这些类别精准对应了界面中常见的误导性设计元素。所有样本均以图像配合YOLO标注文件的形式提供，确保了与主流目标检测框架的兼容性。数据采集于2025年，具有明确的时效性与地域性，为研究数字界面中的公平性与安全性提供了高质量的基准资源。

使用方法

该数据集主要服务于人工智能模型训练与学术研究领域。使用者可直接利用其图像与对应的YOLO格式标注文件，训练目标检测模型以自动识别截图、网页或应用界面中的暗黑模式组件。在学术层面，数据集可用于支撑用户界面安全、用户体验公平性等相关课题的实证分析。为确保研究的可复现性，建议在模型开发前仔细阅读标注规范，并依据具体任务需求对数据进行适当的划分与预处理。

背景与挑战

背景概述

随着数字界面设计的普及，暗黑模式作为一种欺骗性设计策略，逐渐成为人机交互与网络安全领域的重要研究议题。B4E2-DarkPattern-YOLO-DataSet由韩国第十四届BoB下一代安全领导者计划的安全咨询团队于2025年创建，旨在通过收集韩国本土用户的真实体验，构建一个针对暗黑模式检测的标注数据集。该数据集聚焦于识别界面中误导性按钮、预选框、二维码、弹窗及输入栏等元素，核心研究问题在于自动化检测数字环境中的用户操纵设计，以提升界面透明性与公平性，对用户体验安全与人工智能伦理研究具有显著影响力。

当前挑战

在暗黑模式检测领域，主要挑战在于其设计形态多样且隐蔽，难以通过传统规则方法准确识别；同时，文化语境差异使得模式定义与标注标准复杂化。数据集构建过程中，团队面临样本收集的伦理与隐私考量，需确保用户数据合规；手动标注工作量大，且要求标注者对暗黑模式有深刻理解，以保持标签一致性与准确性；此外，针对动态界面元素的捕捉与静态图像标注之间的转化，亦存在技术适配性难题。

常用场景

经典使用场景

在数字界面安全与用户体验公平性研究领域，B4E2-DarkPattern-YOLO-DataSet为自动化检测暗黑模式提供了关键的数据基础。该数据集通过标注按钮、复选框、二维码、弹窗和输入栏等界面元素，支持基于YOLOv12x的目标检测模型训练，使研究者能够系统识别韩国在线环境中存在的诱导性设计，从而推动界面欺骗性设计的自动化分析进程。

衍生相关工作

围绕该数据集，已衍生出多项聚焦于界面安全与AI伦理的经典研究。例如，基于YOLO架构的暗黑模式实时检测系统、结合自然语言处理的跨模态欺骗设计分析框架，以及针对区域性暗黑模式比较的跨文化研究。这些工作进一步拓展了自动化界面安全评估的边界，并促进了AI在数字消费保护中的应用。

数据集最近研究

最新研究方向

在数字界面安全与用户体验公平性领域，暗黑模式检测正成为前沿研究热点。B4E2-DarkPattern-YOLO-DataSet作为专注于韩国在线环境的标注数据集，推动了基于YOLOv12x架构的自动化暗黑模式识别技术发展。研究重点集中于利用目标检测模型，从界面截图中精准定位误导性按钮、预选复选框、操纵性二维码等元素，以应对日益增长的界面欺骗设计问题。该数据集的应用不仅助力于提升人工智能在用户界面安全审计中的效能，还为制定数字环境透明度标准提供了实证基础，促进了跨学科的UX公平性与网络安全研究融合。