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信息网络安全公安部重点实验室暨网络事件预警与防控技术国家工程实验室(公安部第三研究所)2018年度开放课题指南

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信息网络安全 2018年第3期 5-5页

一实验室简介信息网络安全公安部重点实验室(公安部第(研究所),以下简称"实验室",以信息网络安全技术为主要研究领域,以电子数据取证、网络犯罪侦查、信息系统安全管理为三个主要研究方向,以应用综合研究为特色,以信息网络安全科学的重... 详细信息

一实验室简介信息网络安全公安部重点实验室(公安部第(研究所),以下简称"实验室",以信息网络安全技术为主要研究领域,以电子数据取证、网络犯罪侦查、信息系统安全管理为三个主要研究方向,以应用综合研究为特色,以信息网络安全科学的重大理论问题、科技前沿问题和公安部重大需求为主要研究内容,以获取原始创新成果和自主知识产权为主要研究目标,实行"开放、联合、流动、竞争"的运行机制,为科学研究提供良好的科研环境和实验条件。网络事件预警与防控技术国家工程实验室主要针对数字化、网络化违法犯罪活动发现、预警、处置、取证较难等问题,围绕防范打击涉网犯罪信息精确感知、深度溯源和快速处置的迫切需求,建设网络事件监测预警与防控应用研究平台,支撑开展网络事件监测预警、在线活动追踪溯源、电子数据取证勘验等技术、装备的研发和工程化。

关键词：公安部网络事件事件预警网络安全国家工程实验室防控技术

公安部第三研究所“信息网络安全公安部重点实验室”被确定为第一批公安部重点实验室

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信息网络安全 2008年第9期 3-3页

作者：马华《信息网络安全》记者

近日,公安部公布了第一批公安部重点实验室名单,经过专家评审和综合评议后,公安部第三研究所“信息网络安全公安部重点实验室”等11家实验室名列其中。

关键词：重点实验室信息网络安全公安部研究所专家评审

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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

多尺度融合与FMB改进的YOLOv8异常行为检测方法

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计算机工程与应用 2024年第9期60卷 101-110页

作者：石洋宇左景谢承杰郑棣文卢树华中国人民公安大学信息网络安全学院北京102600 公安部安全防范技术与风险评估重点实验室北京102600

针对异常行为检测目标面临多尺度变化、易漏检误检以及复杂背景干扰等问题,提出了一种多尺度特征融合与快速多交叉结构改进的行人异常行为检测方法。该方法以YOLOv8为基线网络,在模型主干部分设计了快速多交叉结构提升上下文信息感知能... 详细信息

针对异常行为检测目标面临多尺度变化、易漏检误检以及复杂背景干扰等问题,提出了一种多尺度特征融合与快速多交叉结构改进的行人异常行为检测方法。该方法以YOLOv8为基线网络,在模型主干部分设计了快速多交叉结构提升上下文信息感知能力并减少网络参数,提出空间递进卷积池化模块实现多尺度信息融合,降低尺度差异带来的易漏检误检问题,提高检测的准确度;在模型颈部中引入SimAM注意力机制抑制复杂背景干扰,提升目标检测性能;最后采用WIoU损失函数平衡检测锚框的惩戒力度增强模型泛化性能。所提方法在UCSD-Ped1、UCSD-Ped2数据集进行验证,并在OPIXray数据集进行了泛化性测试。结果表明,所提方法异常行为识别精度较诸多先进检测算法均有不同程度的提升,且参数量更小,是一种性能较为优异的行人异常行为检测方法。

关键词：异常行为检测 YOLOv8 空间递进卷积池化(S-PCP) 快速多交叉结构(FMB)

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自适应与多尺度特征融合的X光违禁品检测

计算机工程与应用 2024年第2期60卷 96-102页

作者：孙嘉傲董乙杉郭靖圆李明泽李帅超卢树华中国人民公安大学信息网络安全学院北京102600 公安部安全防范技术与风险评估重点实验室北京102600

针对X光安检违禁品图像空间多尺度变化、背景干扰及模型复杂等问题,提出了空间自适应与多尺度特征融合的YOLOv5轻量模型。以YOLOv5为基本框架,引入自适应空间特征融合机制抑制特征尺度差异的影响,结合双向特征金字塔网络集成了特征双向... 详细信息

针对X光安检违禁品图像空间多尺度变化、背景干扰及模型复杂等问题,提出了空间自适应与多尺度特征融合的YOLOv5轻量模型。以YOLOv5为基本框架,引入自适应空间特征融合机制抑制特征尺度差异的影响,结合双向特征金字塔网络集成了特征双向加权融合;采用轻量化通道注意力机制获得编码的位置信息,增强有效特征的表达;同时利用GhostConv替换部分Conv降低网络计算复杂度。此模型在OPIXray、SIXray、HiXray等3个公开数据集上mAP分别达到94.2%、92.8%、83.3%,比基线模型分别提高了5.4、0.5、1.7个百分点,且未明显改变推理效率,较好兼顾了模型检测精度与速度,优于当前诸多先进算法。

关键词： X光图像违禁品检测空间特征融合 YOLOv5

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基于滑动窗口主题差异值的舆情反转预警研究

数据分析与知识发现 2024年

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

[目的]舆情反转事件的频发易引诱公众负面情绪爆发导致社会矛盾出现，为及时、准确地预警热点事件的反转，本文提出一种基于滑动窗口主题差异值的舆情反转预警模型。[方法]以社交平台上反转事件的评论为研究对象，首先在时序数据上设置... 详细信息

[目的]舆情反转事件的频发易引诱公众负面情绪爆发导致社会矛盾出现，为及时、准确地预警热点事件的反转，本文提出一种基于滑动窗口主题差异值的舆情反转预警模型。[方法]以社交平台上反转事件的评论为研究对象，首先在时序数据上设置滑动时间窗口，然后通过主题模型提取窗口的主题，构建主题差异值算法，同时将文本输入到训练好的情感分析模型中计算情绪波动，最后将两个指标输入到时间异常检测序列中判断是否发生反转。[结果]本文选取近五年发生的具有代表性的舆情反转事件的评论制作数据集并进行实验验证，结果表明，所提模型在数据集上的准确率达到99.01%，其中F1值为98.90%与99.30%。[局限]以主题相异度和情感波动两个指标难以对持续时间长、多方诱因的反转事件进行准确预警。[结论]舆情反转与评论主题和公众情感之间存在关联度，所提模型利用该特征在舆情反转检测中表现出良好的效果。

关键词：舆情反转主题模型情感分析时间异常检测序列

基于反向瓶颈和LCBAM设计的X光违禁品检测

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计算机科学与探索 2024年第5期18卷 1259-1270页

作者：董乙杉郭靖圆李明泽孙嘉傲卢树华中国人民公安大学信息网络安全学院北京102600 公安部安全防范技术与风险评估重点实验室北京102600

针对X光违禁品图像姿态与角度变化易漏检误检及困难样本检测准确率低等问题,以YOLOv5网络为基线模型,提出一种融合了反向瓶颈结构和轻量化卷积块注意力模块设计的违禁品检测模型。在主干网络采用反向瓶颈结构设计注重细节特征信息,改进... 详细信息

针对X光违禁品图像姿态与角度变化易漏检误检及困难样本检测准确率低等问题,以YOLOv5网络为基线模型,提出一种融合了反向瓶颈结构和轻量化卷积块注意力模块设计的违禁品检测模型。在主干网络采用反向瓶颈结构设计注重细节特征信息,改进网络应对检测目标大角度变化问题;采用轻量化卷积块注意力机制抑制复杂背景干扰,降低模型参数量;此外,采用高斯误差线性单元激活函数和改进的置信度损失函数增强模型的非线性表达能力,加大对置信度预测的惩罚力度,优化网络对困难样本的检测性能。所提模型在三个大型公开数据集OPIXray、SIXray、HiXray上进行训练和测试,mAP分别达到了91.9%、93.4%和82.2%。结果表明,所提模型能够有效解决基线模型应对X光违禁品角度变化问题,具有较高的检测准确性和稳健性。

关键词： X光图像违禁品检测反向瓶颈轻量化卷积块注意力模块(LCBAM)

基于SDNE嵌入表达的深度学习跨网络身份关联方法

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计算机科学与探索 2024年

作者：程佳琳袁得嵛孙泽宇陈梓彦安全防范与风险评估公安部重点实验室中国人民公安大学信息网络安全学院

挖掘海量虚拟身份之间的关联关系，确定不同虚拟身份的同一性对于用户精准推荐、异常用户检测、舆情管控等具有重要意义。为了判别多个不同虚拟网络身份是否为同一个人所拥有，提出了一种基于SDNE(Structural Deep Network Embedding)... 详细信息

挖掘海量虚拟身份之间的关联关系，确定不同虚拟身份的同一性对于用户精准推荐、异常用户检测、舆情管控等具有重要意义。为了判别多个不同虚拟网络身份是否为同一个人所拥有，提出了一种基于SDNE(Structural Deep Network Embedding)嵌入表达的深度学习算法（eSUIL）来解决跨网络用户身份关联的问题并构建了一个跨网络用户身份关联统一框架。首先，对社交网络中的用户关系进行扩展，接着借鉴SDNE模型的思想对不同网络中的用户节点进行嵌入学习，将用户节点映射到低维向量空间中。然后，使用深度神经网路构造映射函数得到用户节点的准确表达，最后，计算用户节点间的相似度以进行用户对齐，从而实现跨社交网络的用户身份关联。为了提高身份关联的准确性，还引入用户名信息作为辅助判断。通过在真实社交网络数据集和人工合成网络数据集上分别进行实验验证，实验结果对比基线算法PALE、CLF(Collective Link Fusion)以及Deeplink在准确率和F1值上均提高了8%以上，表明本文提出的eSUIL算法在身份关联方面具有优异的性能，能够准确关联不同网络中的同一用户身份。

关键词：网络嵌入社交网络深度学习身份关联