检索结果-南通市图书馆

工程质量 2013年第9期31卷 43-47页

作者：田强聊城市建设工程质量监督站山东聊城252000

就建设工程质量虚假检测进行了阐述和分类,举例说明了虚假检测识别方法,并提出了治理方案。

关键词：建设工程质量虚假检测识别与治理

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一种改进图神经网络的虚假评论检测方法

软件导刊 2024年第3期23卷 27-33页

作者：袁紫烟任勋益黄家铭南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院江苏南京210023

电商平台中的虚假评论存在误导消费者购买决策、损害消费者和合法商家权益的问题。现有的虚假评论识别方法难以发现虚假评论之间的隐含关联。为了提高虚假评论检测的分类效果,提出一种基于TrustRank算法和图神经网络的虚假评论检测方法... 详细信息

电商平台中的虚假评论存在误导消费者购买决策、损害消费者和合法商家权益的问题。现有的虚假评论识别方法难以发现虚假评论之间的隐含关联。为了提高虚假评论检测的分类效果,提出一种基于TrustRank算法和图神经网络的虚假评论检测方法。首先,通过构建虚假评论相关特征,计算出特征的重要性分数;其次,结合改进Trust⁃Rank方法计算评论的可疑值,利用自适应邻域采样策略对图中节点进行有偏向和自适应地选择并生成目标节点的邻域,以此改进GraphSAGE的随机采样算法;最后,使用Yelp数据集对该模型进行验证。结果表明,TR-GraphSAGE模型相比于LSTM、TextCNN、GCN和GraphSAGE,在准确率、召回率与F13个方面分别提升了5.86%、15.01%和10.12%。TR-GraphSAGE模型能够降低噪音对预测的影响,保证邻域信息的质量和数量,从而提高关联特征表示质量,为虚假评论检测提供了一种新方法。

关键词：虚假检测 TrustRank 图神经网络特征工程 GraphSAGE

基于逐阶共识计算的虚假物理身份属性检测方法

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武汉大学学报（理学版） 2020年第2期66卷 103-110页

作者：胡瑞敏张亚浩李登实王晓晨王超武汉大学计算机学院国家多媒体软件工程技术研究中心湖北武汉430072 武汉大学多媒体网络通信工程湖北省重点实验室湖北武汉430072 江汉大学数学与计算机科学学院湖北武汉430056

通过使用面具、变更指纹等技术,个人可以轻松冒充他人,这给物理身份识别带来巨大挑战。针对身份识别过程中属性伪造的问题,提出了一种基于逐阶共识计算的虚假物理身份属性检测方法。该方法首先进行身份识别;然后利用错误识别结果近邻关... 详细信息

通过使用面具、变更指纹等技术,个人可以轻松冒充他人,这给物理身份识别带来巨大挑战。针对身份识别过程中属性伪造的问题,提出了一种基于逐阶共识计算的虚假物理身份属性检测方法。该方法首先进行身份识别;然后利用错误识别结果近邻关系的差异,逐阶分析得到共识身份;最后分析共识身份在识别结果中的排序,以检测虚假属性。在人脸、指纹和声纹数据库上的实验结果表明,与多数表决方法相比,本文方法能有效检测出虚假物理身份属性,并具有更高的准确率。

关键词：可信计算虚假检测共识计算近邻关系身份识别

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基于双循环图的虚假评论检测算法

计算机科学 2019年第9期46卷 229-236页

作者：陈晋音黄国瀚吴洋洋贾澄钰浙江工业大学信息工程学院

由于对商店的在线评论能给顾客提供许多有价值的信息并极大地影响商店的信誉度,因此,在利益的驱使下出现了大量虚假评论,扰乱了市场秩序。许多商店或个人通过虚假评论故意吹捧或诋毁特定商店,从而达到获利的目的,因此提出有效的虚假评... 详细信息

由于对商店的在线评论能给顾客提供许多有价值的信息并极大地影响商店的信誉度,因此,在利益的驱使下出现了大量虚假评论,扰乱了市场秩序。许多商店或个人通过虚假评论故意吹捧或诋毁特定商店,从而达到获利的目的,因此提出有效的虚假评论检测方法至关重要。文中基于大量用户、评论和商店之间的关系构建图过滤器,经过迭代计算获得用户、评论和商店的置信度,从而发现虚假评论。其中包括3个关键问题:获取可靠的用户、评论和商店置信度,有效地辨识真实评论,准确发现虚假评论及虚假用户。针对提高用户、评论和商店置信度的可靠性问题,文中提出了一种循环迭代的方法来获取可靠的用户、评论和商店置信度;为了更加有效地发现虚假评论和虚假用户,设计了一种加权图过滤器,通过与获取的可靠置信度结合,得到了一种双循环图过滤检测算法。将所提检测算法应用到Yelp数据集上展开实验,验证了所虚假检测算法可以有效检测虚假评论。

关键词：虚假检测双循环图基于图的过滤器行为特征用户影响力

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基于卷积痕迹挖掘的GAN虚假图片检测研究

基于卷积痕迹挖掘的GAN虚假图片检测研究

作者：张丽丽南京航空航天大学

学位级别：硕士

随着以生成对抗网络(GAN)为代表的深度生成技术的快速发展,人们可以利用深度生成技术实现图像或视频中人脸的互换,乃至生成不存在的虚假人脸,达到以假乱真的效果。深度生成技术愈演愈烈的同时,为国家安全与社会稳定带来了极大的潜在威... 详细信息

随着以生成对抗网络(GAN)为代表的深度生成技术的快速发展,人们可以利用深度生成技术实现图像或视频中人脸的互换,乃至生成不存在的虚假人脸,达到以假乱真的效果。深度生成技术愈演愈烈的同时,为国家安全与社会稳定带来了极大的潜在威胁。诸多学者聚焦于深度伪造图像的检测,但现有深度学习检测模型大多需在大规模数据集上训练参数、对数据集存在依赖性、泛化性弱,且CNN模型通常会忽略图像的传统特征,导致检测效果较差。针对以上问题,本研究通过分析GAN生成虚假图片过程,研究真伪图片在传统特征中的差异,实现GAN造假痕迹挖掘。首先从图像像素高度相关性角度出发,引入皮尔森系数和卷积运算构建人脸图片特征向量提取模型,以图像RGB三通道提取的卷积核作为特征向量;再利用粒子群算法的全局寻优克服梯度下降易陷入局部最优的缺陷,优化图片特征向量求解过程;最后基于特征向量结构特点,选择合适算法完成虚假人脸检测模型的构建。为验证模型有效性,在FFHQ数据集中选取真实人脸图片,并选取最新生成技术Style GAN和Style GAN2生成的虚假人脸图片构成高清图片数据集进行模型实例验证,实验结果表明:改进后的算法能更有效地提取图片特征向量,检测模型准确率为92%左右,AUC值为0.99,且模型对Style GAN2的检测效果略优于Style GAN,验证了模型的可行性。本文设计的基于卷积痕迹挖掘的虚假人脸检测模型,通过在实验数据集上进行算例分析,能够实现不同生成技术生成虚假人脸的有效检测,说明在一定程度上,本文构建的模型对于此类问题是有效的。

关键词： GAN 对抗生成网络虚假检测卷积痕迹假脸图片

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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福建省桩基常见质量问题管控分析

福建建筑 2024年第8期 42-44页

作者：廖胜贤福建省建设工程质量安全总站福建福州350000

桩基工程作为单位工程的重要组成部分,支撑了整个上部建筑,其质量好坏,直接影响整个建筑物的结构安全。在建筑业不景气的大环境下,部分检测机构为承揽业务,相互之间恶性竞争,出现了违规出具虚假检测报告的现象,严重影响工程质量。近几年... 详细信息

桩基工程作为单位工程的重要组成部分,支撑了整个上部建筑,其质量好坏,直接影响整个建筑物的结构安全。在建筑业不景气的大环境下,部分检测机构为承揽业务,相互之间恶性竞争,出现了违规出具虚假检测报告的现象,严重影响工程质量。近几年,福建省为进一步规范桩基检测,出台了相关文件,并对正在进行静载检测的桩基进行现场监督复核。现从福建省桩基静载检测常见问题入手,对桩基检测管控及监督复核措施进行梳理分析,并就现阶段的管控成效进行总结,供其他省市从事建设工程桩基检测质量管控的相关人员参考。

关键词：基桩检测监督复核虚假检测质量管控

一种融合行为与结构特征推理的造假群组检测算法

维普期刊数据库评论

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维普期刊数据库

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计算机工程与科学 2021年第5期43卷 926-935页

作者：张怡睿宸李云峰顾旭阳纪淑娟山东科技大学山东省智慧矿山信息技术重点实验室山东青岛266590 中国银保监会衡水监管分局河北衡水053000

在线评论对用户的购物决策有重要的影响作用,这导致一些不良商家雇佣大量水军有组织、有策略地给自己刷好评,以提高销量赚取更大利润,给竞争对手刷差评来抹黑对手,以降低其销量。为了检测这种有组织的水军群组,提出一种融合行为与结构... 详细信息

在线评论对用户的购物决策有重要的影响作用,这导致一些不良商家雇佣大量水军有组织、有策略地给自己刷好评,以提高销量赚取更大利润,给竞争对手刷差评来抹黑对手,以降低其销量。为了检测这种有组织的水军群组,提出一种融合行为与结构特征推理的造假群组检测算法。该算法包含2部分:第1部分用频繁项挖掘方法产生候选群组,然后使用行为指标来计算群组中每个成员的协同造假可疑度,将该可疑度看作先验概率;第2部分先为每个群组建立加权评论者-商品二部图,然后使用循环信念传播算法推理后验概率,将推理后得到的后验概率值作为该成员的最终协同造假可疑度,最后使用熵值法来判定是否为共谋群组。在真实数据集上的实验结果表明,所提算法性能优于比较算法。

关键词：共谋群组虚假检测频繁项挖掘行为推理结构推理

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基于卷积痕迹挖掘的GAN生成假脸图片检测

计算机技术与发展 2022年第7期32卷 52-57页

作者：罗正军张丽丽南京航空航天大学经济与管理学院江苏南京211106

虚假人脸的生成与篡改带来的安全威胁已引起广泛关注。针对目前大部分研究需分别对不同GAN(生成对抗网络)生成的虚假图片训练检测模型,很难提取通用特征检测虚假图片,导致模型泛化能力不足的问题,提出了一种基于虚假图片生成过程中转置... 详细信息

虚假人脸的生成与篡改带来的安全威胁已引起广泛关注。针对目前大部分研究需分别对不同GAN(生成对抗网络)生成的虚假图片训练检测模型,很难提取通用特征检测虚假图片,导致模型泛化能力不足的问题,提出了一种基于虚假图片生成过程中转置卷积层造假痕迹挖掘的GAN生成人脸虚假图片检测模型。首先基于虚假图片像素局部相关性和对比损失函数改进图片特征向量提取框架,再利用粒子群算法改进最大期望算法构成EM-PSO(最大期望-粒子群)算法优化特征向量求解过程,进而获取模型在图片RGB三通道计算得到的特征向量。通过支持向量机和图片特征向量实现虚假图片检测。实验结果表明:在由FFHQ真实人脸数据、StyleGAN和StyleGAN2生成的假脸数据构成的模型训练数据集上,模型检测准确率最高可达94.25%,AUC值可达0.99,模型检测准确率明显优于VGG16模型在此数据集上的检测准确率,由此验证了该模型的有效性。

关键词：生成对抗网络对比损失卷积痕迹假脸图片特征提取虚假检测

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虚假新闻内容评估场景中的人工智能技术研究

虚假新闻内容评估场景中的人工智能技术研究