检索结果-南通市图书馆

融合用户传播倾向信息的超图网络谣言检测模型

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数据分析与知识发现 2024年第6期8卷 82-94页

作者：彭竞杰顾益军张岚泽中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038

【目的】构造融合用户传播倾向信息的推文交互超图谣言检测模型,提高谣言检测准确率。【方法】提出一种名为UPBI_HGRD的谣言检测模型。该模型在获取推文节点嵌入表示时融合了用户传播倾向信息,并根据用户ID构造超边,形成能够反映推文交... 详细信息

【目的】构造融合用户传播倾向信息的推文交互超图谣言检测模型,提高谣言检测准确率。【方法】提出一种名为UPBI_HGRD的谣言检测模型。该模型在获取推文节点嵌入表示时融合了用户传播倾向信息,并根据用户ID构造超边,形成能够反映推文交互关系的超图。此外,提出推文节点-用户超边级多层双级多头注意力机制关注重要的推文关系,从而有效学习节点的嵌入表示,最后将其输入分类器中判断是否是谣言。【结果】在三个公开数据集上的实验结果表明,所提模型的准确率分别达到了94.57%、97.82%和94.76%,优于基线模型,并具有优秀的谣言早期检测性能,证明了模型的有效性。【局限】获取融合用户传播倾向信息的推文嵌入表示以及构建超图的过程有一定时间开销,未来将从提高模型的时间效率等方面开展进一步研究。【结论】UPBI_HGRD模型可以有效提高谣言检测的准确率,为网络谣言的识别提供了新思路。

关键词：谣言检测节点嵌入用户传播倾向信息超图多层双级多头注意力机制

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语言引导的多粒度特征融合目标分割方法

北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 542-550页

作者：谭荃戈王蓉吴澳中国人民公安大学信息网络安全学院北京100091

语言引导的目标分割旨在将文本描述的目标与其所指代的实体进行匹配,从而实现对文本、实体之间关系的理解与指代目标的定位。该任务在信息抽取、文本分类、机器翻译等应用场景中具有重要的应用价值。基于Refvos模型提出一种语言引导的... 详细信息

语言引导的目标分割旨在将文本描述的目标与其所指代的实体进行匹配,从而实现对文本、实体之间关系的理解与指代目标的定位。该任务在信息抽取、文本分类、机器翻译等应用场景中具有重要的应用价值。基于Refvos模型提出一种语言引导的多粒度特征融合目标分割方法,能够对特定目标精准定位。利用Swin Transformer和Bert网络,分别提取多粒度的视觉特征和文本特征,提高对整体与细节的表征能力;将文本特征分别与不同粒度视觉特征进行融合,通过语言引导增强特定目标表达;通过卷积长短期记忆网络对多粒度融合特征进行优化,在不同粒度特征间进行信息交流,得到更精细化的分割结果。在UNC、UNC+、G-Ref、ReferIt数据集上进行训练并测试所提方法。实验结果表明:相比Refvos,所提方法在UNC数据集的val、testB子集中IoU结果分别提升0.92%、4.1%,在UNC+数据集的val、testA、testB子集中IoU结果分别提升1.83%、0.63%、1.75%。所提方法在G-Ref、ReferIt数据集的IoU结果分别为40.16%和64.37%,达到前沿水平,证明所提方法的有效性与先进性。

关键词：目标分割指代分割特征融合跨模态文本理解

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基于注意力机制与条件卷积的行人重识别方法

北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 655-662页

作者：姬广凯王蓉彭舒凡中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038

行人重识别是计算机视觉领域的一个重要部分,但是容易受到行人图片实际采集环境的影响,导致行人特征表达不充分,进一步导致模型精度不高。提出一种基于注意力机制和条件卷积改进的行人重识别方法,使行人特征得到更充分的表达。将注意力... 详细信息

行人重识别是计算机视觉领域的一个重要部分,但是容易受到行人图片实际采集环境的影响,导致行人特征表达不充分,进一步导致模型精度不高。提出一种基于注意力机制和条件卷积改进的行人重识别方法,使行人特征得到更充分的表达。将注意力机制引入特征提取网络ResNet50中,对输入图像空间和通道上的关键信息进行加权强化,同时抑制可能的噪声;将条件卷积模块引入主干网络,动态调整卷积核参数,使模型能够在保持高效推理的同时提高容量和性能;利用Market1501、MSMT17和DukeMTMC-ReID主流数据集对改进方法进行评估,Rank1分别提升1.1%、2.4%、1.3%,mAP分别提升0.5%、2.3%、1.3%,结果表明:改进方法能够使行人特征得到更好的表达,识别精度得到提升。

关键词：注意力机制条件卷积 ResNet50 行人重识别深度学习

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改进深度残差收缩网络的端到端合成语音检测

计算机科学与探索 2024年

作者：曾高俊芦天亮任英杰李御瑾彭舒凡中国人民公安大学信息网络安全学院公安部网络安全保卫局

合成语音的滥用导致了诸多现实问题，研究相应的鉴伪技术对于保护公民人身财产安全、保障社会与国家安全具有重大意义。传统的合成语音检测多采用手工设计特征与后端分类器相结合的方式，前端手工特征设计涉及复杂的先验知识，使用单一... 详细信息

合成语音的滥用导致了诸多现实问题，研究相应的鉴伪技术对于保护公民人身财产安全、保障社会与国家安全具有重大意义。传统的合成语音检测多采用手工设计特征与后端分类器相结合的方式，前端手工特征设计涉及复杂的先验知识，使用单一手工特征模型检测效果不理想，而进行多特征融合则导致模型参数量较大。同时，目前多数检测方法还存在跨数据集泛化性差的问题。为解决上述问题，提出了一种基于改进深度残差收缩网络的端到端合成语音检测方法。首先融合通道注意力机制重新设计自适应阈值学习模块，提高了阈值学习的精度；其次设计并引入帧注意力机制模块，为不同的帧赋予不同的关注程度，提高了模型的特征选择能力；然后设计并引入了具有两种超参数的改进小波阈值函数，增强阈值化模块抑制无关特征的能力；最后设计了一种基于改进深度残差收缩网络端到端合成语音检测网络，输入原始语音即可判别其是否为合成语音。基于ASVspoof2019 LA数据集的对比实验结果显示，所提方法将基线模型的等错误率与最小串联检测成本函数分别降低了85%与84%。基于ASVspoof2015 LA数据集的跨库测试结果验证了所提方法的泛化性能。

关键词：合成语音检测深度残差收缩网络帧注意力小波阈值函数

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基于流量分割与填充的网站指纹防御技术

北京理工大学学报 2024年第7期44卷 750-760页

作者：黄斌杜彦辉中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038

Tor匿名网络是一种用于保护用户通信隐私的匿名通信系统.网站指纹攻击算法通过分析用户的流量数据来破坏用户通信隐私的匿名性.为防范网站指纹攻击,研究人员提出各种网站指纹防御算法.现阶段,这些防御方法存在着防御开销高、防御性能差... 详细信息

Tor匿名网络是一种用于保护用户通信隐私的匿名通信系统.网站指纹攻击算法通过分析用户的流量数据来破坏用户通信隐私的匿名性.为防范网站指纹攻击,研究人员提出各种网站指纹防御算法.现阶段,这些防御方法存在着防御开销高、防御性能差的问题.为此提出了一种基于流量分割与填充的网站指纹防御算法.该算法由流量分割和数据单元填充这两个模块组成.流量分割模块通过使用随机数量的链路和基于数据单元间隔时间的链路切换策略,将网站流量分割并发送到不同的链路上.数据单元填充模块通过使用Break Burst和Extend Burst两个子模块,分别在传入和传出burst中注入填充数据单元,进一步混淆各个链路上的网站流量模式.在封闭世界场景下,相较于同类算法HyWF,所提算法进一步降低了最优攻击算法RF的精确率18.54%和召回率20.25%;而相较于CoMPS算法,在使用更少链路的情况下,所提算法能够进一步降低RF算法的精确率2.72%和召回率5.23%.实验结果表明,所提算法在防御性能方面优于其他同类算法,并且带来了更低的防御开销.

关键词：网络安全 Tor匿名网络网站指纹防御

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多文档摘要研究综述

数据分析与知识发现 2024年第2期8卷 17-32页

作者：宝日彤孙海春中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038 安全防范技术与风险评估公安部重点实验室北京100026

【目的】调研和梳理相关文献,总结多文档摘要研究框架和主流模型。【文献范围】以“Multi-Document Summarization”、“多文档摘要”为检索词,分别在AI Open Index、Paper with Code和CNKI数据库中进行检索,共筛选出76篇文献。【方法... 详细信息

【目的】调研和梳理相关文献,总结多文档摘要研究框架和主流模型。【文献范围】以“Multi-Document Summarization”、“多文档摘要”为检索词,分别在AI Open Index、Paper with Code和CNKI数据库中进行检索,共筛选出76篇文献。【方法】归纳多文档摘要技术实现的主流框架,依据关键技术对近年最新模型和算法进行分类概述,并对未来研究提出展望。【结果】对比阐述了多文档摘要最新模型与传统方法的优缺点,并对高质量多文档摘要数据集、现阶段评价指标进行总结。【局限】在实验结果对比部分,只讨论了Multi-News等数据集上部分应用较为广泛模型的评估结果,缺乏全部模型在同一数据集上的实验结果对比。【结论】多文档摘要任务仍存在很多亟待解决的问题,如生成摘要的事实性不高、摘要模型的通用性差等。

关键词：多文档摘要文本摘要内容选择 Transformer模型预训练模型

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基于图神经网络的知识图谱补全研究综述

数据分析与知识发现 2024年第3期8卷 10-28页

作者：吴越孙海春中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038 安全防范技术与风险评估公安部重点实验室北京100026

【目的】通过调研和梳理文献,总结基于图神经网络的知识图谱补全方法。【文献范围】以“Knowledge Graph Completion”、“知识图谱补全”作为检索词在Web of Science、DBLP和CNKI数据库中进行检索,共筛选出79篇文献。【方法】分别归纳... 详细信息

【目的】通过调研和梳理文献,总结基于图神经网络的知识图谱补全方法。【文献范围】以“Knowledge Graph Completion”、“知识图谱补全”作为检索词在Web of Science、DBLP和CNKI数据库中进行检索,共筛选出79篇文献。【方法】分别归纳总结图卷积神经网络、图注意力网络、图自动编码网络三种基于图神经网络的知识图谱补全方法类别,并对每种类别的技术脉络、典型方法、模型框架优缺点等进行对比论述。【结果】运用知识图谱补全任务的常用数据集和评价指标,从MRR、MR、Hit@k等性能评价角度对各类模型的效果进行对比分析,并对未来研究提出展望。【局限】在实验结果对比中,只讨论了FB15K-237和WN18RR数据集上部分应用较广的模型的评估结果,缺乏全部模型在同一数据集上的对比。【结论】相比基于表示学习模型和基于神经网络模型,基于图神经网络模型具有更好的图谱补全性能,但模型关系复杂性高、过平滑、可扩展性通用性差,这也是未来研究要解决的问题。

关键词：知识图谱补全图神经网络图卷积神经网络图注意力网络图自动编码网络

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基于关键节点识别算法的重点人分析

北京航空航天大学学报 2024年第7期50卷 2074-2082页

作者：韩奕孙百兵王军国杜彦辉中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038 公安部第一研究所北京100049 南京森林警察学院南京210023

关键节点识别算法是社交网络研究领域的重要分支,但现有研究成果大多对数据的多样性、完整性、可用性等依赖程度高,导致在公安机关重点人分析场景中适用性较低。因此,对静态网络拓扑结构进行量化表示,同时结合局部最优算法和全局最优算... 详细信息

关键节点识别算法是社交网络研究领域的重要分支,但现有研究成果大多对数据的多样性、完整性、可用性等依赖程度高,导致在公安机关重点人分析场景中适用性较低。因此,对静态网络拓扑结构进行量化表示,同时结合局部最优算法和全局最优算法重新定义关系度指标,再基于该指标构建特征矩阵,提出适用于公安部门重点人分析的特征向量中心性(REC)算法。依托公开数据集、2部影视剧人物关系网络、境外社交平台账号网络和国内某诈骗团伙5个数据集,从网络传播能力、抗打击弹性和重点人分析结果一致性3个维度证实所提算法的有效性,相较于其他传统挖掘算法能准确识别社交网络重要节点,具有较为广泛的应用场景。

关键词：关键节点社交网络关系度特征矩阵肯德尔

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生成对抗网络在图像修复中的应用综述

计算机科学与探索 2024年第3期18卷 553-573页

作者：龚颖许文韬赵策王斌君中国人民公安大学信息网络安全学院北京100240

随着生成对抗网络的迅猛发展,许多基于传统方法难以较好解决的图像修复问题获得了新的研究途径。生成对抗网络凭借强大的生成能力,能从受损图像中恢复出完好的图像,故而在图像修复中得到较为广泛的应用。总结了近年来利用生成对抗网络... 详细信息

随着生成对抗网络的迅猛发展,许多基于传统方法难以较好解决的图像修复问题获得了新的研究途径。生成对抗网络凭借强大的生成能力,能从受损图像中恢复出完好的图像,故而在图像修复中得到较为广泛的应用。总结了近年来利用生成对抗网络修复受损图像问题的相关理论与研究,以受损图像的类别及其所适配的修复方法为主要划分依据,将图像修复的应用划分为图像补全、图像去模糊、图像去噪三个主要方面。针对每一方面,通过技术原理、应用对象等维度对图像修复的应用进一步细分。对于图像补全领域,从使用条件引导与潜在编码等角度探讨了基于生成对抗网络的不同图像补全方法;对于图像去模糊领域,阐释了运动模糊图像与静态模糊图像的本质不同及其修复方法;对于图像去噪领域,归纳了不同类别图像的个性化去噪方法。同时,对于每一类应用,分析了所采用的具体生成对抗网络模型的特点及其贡献。最后,总结了生成对抗网络应用于图像修复的优势与不足,并对未来应用场景进行了展望。

关键词：图像修复生成对抗网络图像补全图像去模糊图像去噪