检索结果-南通市图书馆

针对Tor暗网流量的MorViT指纹识别模型

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计算机工程与应用 2024年第24期60卷 270-281页

作者：朱懿蔡满春姚利峰张溢文陈咏豪中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038

网络攻击日趋频繁,为保护用户隐私,匿名通信系统不断涌现。但这也被不法分子利用,进行各类违法活动而形成暗网。监测和识别暗网流量对维护网络安全具有重要意义。针对上述问题,提出了用于Tor暗网流量的MorViT指纹识别模型。该模型将流... 详细信息

网络攻击日趋频繁,为保护用户隐私,匿名通信系统不断涌现。但这也被不法分子利用,进行各类违法活动而形成暗网。监测和识别暗网流量对维护网络安全具有重要意义。针对上述问题,提出了用于Tor暗网流量的MorViT指纹识别模型。该模型将流量数据转换为图像以便于可视化和模型输入,并融合一维倒残差结构、二维倒残差结构和MobileViT模块,用以同时提取流量局部特征以及整体流量的全局特征和长距离依赖关系。为弥补Transformer在小数据集上的不足,引入可学习的温度系数和对角掩码增强局部归纳能力。实验结果表明,MorViT模型在封闭世界和开放世界场景下的分类准确率、召回率、AUC等指标上均优于既有模型,能够有效完成Tor暗网流量指纹识别任务。

关键词：洋葱路由网站指纹识别暗网倒残差结构 ViT模型

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基于ChatGPT的电信诈骗案件类型影响力评估

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计算机科学与探索 2023年第10期17卷 2413-2425页

作者：裴炳森李欣吴越中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038

当前电信诈骗犯罪呈高发态势,严重威胁人民群众财产安全,为了优化反诈策略、客观准确分析不同类型电信诈骗案件的发案趋势和发案特征,确定影响力较大的犯罪手段和方式,提出一种基于ChatGPT的电信诈骗案件类型影响力评估方法。借助知识... 详细信息

当前电信诈骗犯罪呈高发态势,严重威胁人民群众财产安全,为了优化反诈策略、客观准确分析不同类型电信诈骗案件的发案趋势和发案特征,确定影响力较大的犯罪手段和方式,提出一种基于ChatGPT的电信诈骗案件类型影响力评估方法。借助知识图谱使案件文本内容结构化,并将案发时间、涉案金额、涉案事主人数作为评估案件影响力的因素,对电信诈骗方式进行量化。首先利用ChatGPT通过多轮问答的形式对电信诈骗案件文本语料进行数据预处理和知识抽取,低资源、快速及时地构建电信诈骗领域的案件知识图谱,并基于知识图谱统计分析案发时间、涉案金额、涉案事主人数等各类因素,把不同案件类型的影响抽象为影响因子,用影响因子刻画案发趋势与发案特征,以进行综合分析研判。通过对现有案例数据进行分析,计算案件类型影响因子,得到了不同案件类型的影响因子变化,验证了影响因子计算方法的科学性与有效性,为电信诈骗类型的评估提供了一种新的方法和思路。结合ChatGPT与知识图谱的优势,有助于及时把握案件发展变化趋势,为打击电信诈骗提供有力的支持和指导,对于保护公众的财产安全和社会的稳定具有重要意义。

关键词：电信诈骗 ChatGPT 知识图谱影响评估

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基于大语言模型的公安专业小样本知识抽取方法研究

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计算机科学与探索 2024年第10期18卷 2630-2642页

作者：裴炳森李欣蒋章涛刘明帅中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038

当前公安业务工作信息化、数字化飞速发展,在公安工作中产生了大量执法办案数据,但是其文本种类较多、信息量较大,导致一线民警在阅卷工作中常面临阅读效率低、信息难以聚合等问题。为更进一步利用执法办案文本,需要对其进行智能分析、... 详细信息

当前公安业务工作信息化、数字化飞速发展,在公安工作中产生了大量执法办案数据,但是其文本种类较多、信息量较大,导致一线民警在阅卷工作中常面临阅读效率低、信息难以聚合等问题。为更进一步利用执法办案文本,需要对其进行智能分析、知识抽取,但受限于公安专业执法办案文本的专业性、数据敏感性、保密性,以及公安数据出网要求等,仅能获取到少量学习训练样本,使用传统的深度学习模型抽取效果不尽如人意。因此提出使用较少资源和数据构建垂直领域大语言模型,实现模型对公安专业适配的方法,利用知识编辑技术MEMIT、低资源微调技术LoRA、提示模板,提高模型对警务术语、警务常识等公安知识的理解能力。为进一步提高模型的知识抽取效果,设计小样本执法办案文本数据抽取流程,以更好结合模型中的相关案别专业知识。实验结果表明,融合抽取流程的公安专业垂直领域大语言模型在各类知识抽取任务中准确率较之传统方法显著提高,有助于帮助一线民警快速、客观、准确分析执法办案文本,挖掘案件潜在信息,支撑公安工作智能化发展。

关键词：大语言模型知识抽取小样本数据公安执法办案

融合动态传播和社区结构的社交媒体谣言检测模型

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计算机工程与应用 2024年第18期60卷 198-207页

作者：强子珊顾益军中国人民公安大学信息网络安全学院北京100032

为解决现有谣言检测模型对时间信息利用不充分的问题,同时验证利用谣言传播的社区结构特征可以提高谣言检测模型的性能,提出一种融合动态传播和社区结构的社交媒体谣言检测模型Dy_PCRD(rumor detection model based on dynamic propagat... 详细信息

为解决现有谣言检测模型对时间信息利用不充分的问题,同时验证利用谣言传播的社区结构特征可以提高谣言检测模型的性能,提出一种融合动态传播和社区结构的社交媒体谣言检测模型Dy_PCRD(rumor detection model based on dynamic propagation and community structure),一方面使用图卷积网络提取谣言传播的结构特征,另一方面先根据谣言内容和传播结构划分话题社区,再使用一种新型的注意力计算方法提取谣言的社区结构特征,将二者分别输入时间注意力单元对其动态变化规律进行建模,最后基于所获得的嵌入表示对谣言进行分类。三个公开数据集上的实验结果表明,在相同条件下,相较于基线模型,其准确率及其他各评价指标均有所提升,验证了社区结构特征、动态性特征以及相关注意力计算方法对提升谣言检测模型性能的有效性。

关键词：谣言检测动态图社区结构传播注意力机制

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社交平台不平衡文本数据处理与应用研究

计算机科学与探索 2024年第9期18卷 2370-2383页

作者：姜钰棋侯智文王一帆翟晗名卜凡亮中国人民公安大学信息网络安全学院北京100240

随着社会信息化程度加深,运用自然语言处理技术从海量网络数据中筛选提取有效信息,具有重要的实用价值。然而,从社交平台收集的文本数据存在有效信息类别数据量少、类别不平衡等问题。因此,提出SimDyFeFL方法解决中文应急关联文本识别... 详细信息

随着社会信息化程度加深,运用自然语言处理技术从海量网络数据中筛选提取有效信息,具有重要的实用价值。然而,从社交平台收集的文本数据存在有效信息类别数据量少、类别不平衡等问题。因此,提出SimDyFeFL方法解决中文应急关联文本识别任务的数据不均衡问题,EdaDyFeFL方法解决英文网络暴力检测任务的数据不均衡问题。采用SimBERT与EDA方法将类间差异较大的原始数据增强至类间数量相近后,融合加入动态反馈过程的Focal Loss函数对各类别加权,并设计BERT、RoBERTa与BERT_DPCNN作为文本分类模型进行三个阶段的对比实验,证明提出方法的有效性。在中、英文两个真实数据集上的大量实验表明,使用SimDyFeFL与EdaDyFeFL改进后的文本分类模型综合性能提升显著,中文模型准确率最高提升7.70个百分点,英文模型准确率最高提升5.15个百分点。与Kaggle平台已有研究取得的最好成绩相比,英文模型准确率高出了2.92个百分点,Macro F1值与Weighted F1值分别高出2.83个百分点与2.95个百分点。

关键词：社交平台文本分类不平衡数据处理 SimBERT EDA Focal Loss

GRU和Involution改进的深度伪造视频检测方法

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计算机工程与应用 2023年第22期59卷 276-283页

作者：刘亚琳芦天亮中国人民公安大学信息网络安全学院北京 100038

近年来深度伪造视频在网络上广泛传播,造成了负面影响。针对现有检测模型准确率低和信息提取不够充分和全面的问题,提出了一种GRU(gated recurrent unit)和Involution改进的深度伪造视频检测方法。首先使用VGG19作为主干网络提取空间特... 详细信息

近年来深度伪造视频在网络上广泛传播,造成了负面影响。针对现有检测模型准确率低和信息提取不够充分和全面的问题,提出了一种GRU(gated recurrent unit)和Involution改进的深度伪造视频检测方法。首先使用VGG19作为主干网络提取空间特征,并将Involution算子嵌入主干网络,从空间和通道信息两方面加强了人脸图像的空间建模能力。然后通过主胶囊层关注特征的位置信息和使用GRU提取帧间的时序特征。最后在训练模型阶段使用focalloss作为损失函数来平衡样本。在Deepfakes、FaceSwap和Celeb-DF数据集中进行测试,实验结果表明该方法优于主流检测方法,改进对比实验进一步证明了检测方法的有效性。

关键词：深度伪造门控循环单元(GRU) Involution 胶囊网络 focalloss

融合多种参数高效微调技术的深度伪造检测方法

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计算机科学与探索 2024年第12期18卷 3335-3347页

作者：张溢文蔡满春陈咏豪朱懿姚利峰中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038

近年来,随着深度伪造技术趋于成熟,换脸软件、合成视频已经随处可见。尽管深度伪造技术为人们带来了娱乐,但同时也为不法分子提供了滥用的机会。因此,深度伪造检测技术的重要性也日益凸显。现有的深度伪造检测方法普遍存在跨压缩率鲁棒... 详细信息

近年来,随着深度伪造技术趋于成熟,换脸软件、合成视频已经随处可见。尽管深度伪造技术为人们带来了娱乐,但同时也为不法分子提供了滥用的机会。因此,深度伪造检测技术的重要性也日益凸显。现有的深度伪造检测方法普遍存在跨压缩率鲁棒性差、跨数据集泛化性差以及模型训练开销大等问题。为解决上述问题,提出一种融合多种参数高效微调技术的深度伪造检测方法,使用以掩码图像建模(MIM)自监督方法预训练的视觉自注意力模型作为主干,使用克罗内克积改进的低秩自适应方法对预训练模型的自注意力模块参数进行微调,同时采用并行结构加入卷积适配器对图像局部纹理信息进行学习,以增强预训练模型在深度伪造检测任务中的适应能力,采用并行结构引入经典适配器对预训练模型的前馈网络微调以充分利用预训练阶段学习到的知识,使用多层感知机代替原预训练模型分类头实现深度伪造检测。在六个数据集上的实验结果表明,该模型在可训练参数仅有2×10^(7)的情况下,在六个主流数据集上实现了平均约0.996的帧水平AUC。在跨压缩率实验中,帧水平AUC的平均下降为0.135。在跨数据集泛化性实验中,帧水平AUC达到了平均0.765。

关键词：深度伪造视觉自注意力模型自监督预训练模型低秩自适应参数高效微调

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基于分割和多级掩膜学习的遮挡人脸识别方法

计算机科学与探索 2024年第7期18卷 1814-1825页

作者：张铮芦天亮曹金璇中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038

现有的人脸识别方法无法有效消除遮挡造成的损坏特征的影响,随着网络层数加深,损坏特征与用于身份分类的有效特征变得难以分离,影响识别结果。针对上述问题,设计了一种基于分割和多级掩膜学习策略的遮挡人脸识别方法,模型由遮挡检测分... 详细信息

现有的人脸识别方法无法有效消除遮挡造成的损坏特征的影响,随着网络层数加深,损坏特征与用于身份分类的有效特征变得难以分离,影响识别结果。针对上述问题,设计了一种基于分割和多级掩膜学习策略的遮挡人脸识别方法,模型由遮挡检测分割、特征提取、掩膜学习单元三大模块构成,无需依赖额外的遮挡检测器,且无论训练还是测试都只需要一次端到端的过程即可同时学习特征掩膜和深度抗遮挡特征。掩膜学习单元以不同尺寸的遮挡分割表示和不同阶段的人脸特征为输入,为特征提取的不同阶段生成对应的掩膜,通过掩膜运算在特征提取的各阶段有效消除遮挡造成的损坏特征的影响,最终构建特征金字塔融合各阶段特征进行身份分类。实验结果表明该方法可有效提高遮挡人脸识别的准确率,在经过遮挡处理的LFW数据集以及真实的口罩遮挡数据集MFR2、Mask_whn上的准确率分别达到了98.77%、96.70%、81.53%,与现有的主流方法相比分别提升了2.04、0.48、4.44个百分点。

关键词：遮挡人脸识别多级掩膜学习遮挡检测分割特征金字塔

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网络舆情预警研究综述

数据分析与知识发现 2023年第8期7卷 17-29页

作者：迪路阳钟寒施水才中国人民公安大学信息网络安全学院北京102600 北京拓尔思信息技术有限公司北京100101

【目的】综述网络舆情预警的发展态势,总结网络舆情预警的研究内容与进展。【文献范围】在Web of Science核心数据库和CNKI分别以舆情预警、网络舆情、舆情风险等相关词汇作为关键词进行检索,经阅读筛选,共选取52篇能够代表学科基础与... 详细信息

【目的】综述网络舆情预警的发展态势,总结网络舆情预警的研究内容与进展。【文献范围】在Web of Science核心数据库和CNKI分别以舆情预警、网络舆情、舆情风险等相关词汇作为关键词进行检索,经阅读筛选,共选取52篇能够代表学科基础与前沿发展态势的文献进行综合述评。【方法】从网络舆情特性与风险评价指标的角度归纳网络舆情预警的基础,总结当前网络舆情预警的研究进展与不足之处。【结果】目前主要相关研究分别基于专家赋权、机器学习、传播过程、情感分析4个方法类别,均能在适用场景下准确预警网络舆情的风险等级,这对网络环境以及社会安定具有重要意义。【局限】网络舆情风险应对研究中,针对政府管控对策的文献较多,出于对预警的侧重,只选择部分有关预警技术的文献进行分析。【结论】目前相关工作对网络舆情的概念过于细分,不具有普适性;风险评价指标尚需完善;验证过程相对片面,缺乏权威统一的标准来比较不同监测系统的优劣。

关键词：网络舆情舆情监测风险评估舆情预警