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以太坊非法交易检测方法综述

信息安全学报 2024年第5期9卷 189-216页

作者：李梦梁广俊印杰马卓张祎江苏警官学院基础课教研部南京210031 江苏警官学院计算机信息与网络安全系南京210031 江苏省公安厅南京210024

以太坊基于智能合约创造了一个交易生态系统,参与者可以通过部署智能合约实现交易多元化。然而交易实体的隐蔽性为非法交易提供“便利”,诸如传销、诈骗、蜜罐合约、洗钱、赌博和恐怖主义等违法犯罪活动频发。其中前三种是犯罪分子对正... 详细信息

以太坊基于智能合约创造了一个交易生态系统,参与者可以通过部署智能合约实现交易多元化。然而交易实体的隐蔽性为非法交易提供“便利”,诸如传销、诈骗、蜜罐合约、洗钱、赌博和恐怖主义等违法犯罪活动频发。其中前三种是犯罪分子对正常用户单方面实施违法行为,相较后三种而言辐射范围更广、潜在危险性更强,故本文针对前三种非法交易行为展开研究。全文从通用检测和特殊检测两个角度对其交易特点、检测方法进行总结。首先进行通用检测研究,通用检测关注从数据角度整理以太坊非法交易的检测方法,发现采用监督算法(用于用户地址分类)+无监督算法(发现潜在非法用户)可实现高精度检测。然后进行特殊检测研究,特殊检测关注特定的非法交易类型,针对以网络钓鱼为代表的诈骗、以庞氏骗局为代表的传销和蜜罐合约交易,分别总结其在以太坊平台上体现出的“新特点”与“新方法”。再从数据收集、特征提取、异常检测3个阶段综述检测技术的研究进展,借助准确率、精度、召回率、F1-score等评价指标进行交易类型内部和类间的比较分析,发现在数据收集阶段采用混合采样等数据增强技术、在特征提取阶段采用图嵌入和深度学习等机器学习算法、在异常检测阶段采用集成方法等现代机器学习算法可有效提高检测精度。最后,将视角扩展到区块链平台,进行区块链间非法交易检测技术比较分析,进一步给出以太坊非法交易检测未来的研究方向。

关键词：以太坊非法检测机器学习庞氏骗局蜜罐合约网络钓鱼诈骗

LC-MS/MS法研究酒精对人体血液中内源性GHB的影响

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昆明医科大学学报 2024年第5期45卷 170-177页

作者：罗芳赵瑞斌李国军付旭宪范贤谋苏少明文云波黄齐林李斌昆明市公安局刑事科学技术研究所云南昆明650500 昆明医科大学法医学院云南昆明650500 云南省警官学院云南昆明650221

目的运用LC-MS/MS法研究酒精对人体血液中内源性GHB含量的影响。方法建立血液中γ-羟基丁酸(GHB)、γ-丁内酯(GBL)和1,4-丁二醇(1,4-BD)的LC-MS/MS法,以22名健康受试者为研究对象,模拟真实案例饮酒,测定研究对象饮酒前、饮酒7 h后血液... 详细信息

目的运用LC-MS/MS法研究酒精对人体血液中内源性GHB含量的影响。方法建立血液中γ-羟基丁酸(GHB)、γ-丁内酯(GBL)和1,4-丁二醇(1,4-BD)的LC-MS/MS法,以22名健康受试者为研究对象,模拟真实案例饮酒,测定研究对象饮酒前、饮酒7 h后血液中内源性GHB的含量,比较饮酒前后血液中内源性GHB的含量。结果GHB在0.1~50μg/mL浓度范围、GBL和1,4-BD在0.15~50μg/mL浓度范围内,线性关系良好(R2>0.999),GHB、GBL和1,4-BD的检出限分别为0.015μg/mL,0.025μg/mL和0.01μg/mL,定量限分别为0.1μg/mL,0.15μg/mL和0.15μg/mL。3种目标物的基质效应在18.2%~20.1%之间,回收率为81.6%~92.3%,日内和日间精密度RSD均小于10%,准确度为-5.8%~7.0%。饮酒7 h后血液中内源性GHB浓度范围为0.71~3.81μg/mL,相比饮酒前GHB含量升高,差异有统计学意义(P<0.05)。结论饮酒7 h后人体血液中内源性GHB含量增高,但浓度低于4μg/mL,为真实案例涉及的内外源性GHB的判定提供数据支持,丰富了GHB的法医毒物学数据。

关键词： γ-羟基丁酸 γ-丁内酯 1,4-丁二醇酒精 LC-MS/MS法

基于动作单元强度曲线相似性的深度伪造人脸视频检测

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中国人民公安大学学报(自然科学版) 2024年第1期30卷 95-104页

作者：廖广军陈天朗王宇飞广东警官学院刑事技术系广州市公安局越秀分局

通过分析现阶段换脸视频的合成效果和不同语者说话时独特的面部运动模式，提出一种的深度的造人脸视频的检测方法。实验分成训练和测试两部分，训练阶段包括面部动作单元的选择、Savitzky-Golay滤波器拟合去噪、分类器的训练等。测试阶... 详细信息

通过分析现阶段换脸视频的合成效果和不同语者说话时独特的面部运动模式，提出一种的深度的造人脸视频的检测方法。实验分成训练和测试两部分，训练阶段包括面部动作单元的选择、Savitzky-Golay滤波器拟合去噪、分类器的训练等。测试阶段先使用Openface2.0提取待测视频中面部动作单元数据，然后截取有效讲话时间段的面部动作单元强度曲线，对曲线进行拟合，计算出同一语者的待测视频和样本视频中同类动作单元的曲线相似值，提供分类器检测，为选取代表性的动作单元，采用了随机森林法，并用消融实验验证其有效性，最后以ROC曲线评价该方法检测效果。在私有数据库中，该方法的检测效果较好，AUC值为0.953。研究表明，针对视频内容为人说话时的换脸视频，采用基于动作单元强度曲线相似值的检测方法，能有效检测出视频的真伪。

关键词：深度伪造人脸面部动作单元 Savitzky-Golay滤波器 FastDTW ROC曲线

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基于多目标优化的网络焦点事件社区发现算法

警察技术 2024年第3期 81-86页

作者：高光亮伏家乐展智炜王群江苏警官学院

运用社会网络理论对网络焦点事件建模,提出一种基于多目标优化的重叠社区发现算法,基于找到的重叠社区结构捕获事件中的核心子群。在一系列合成和真实网络数据集上的实验结果表明,所提算法相较于对比算法表现出更优的有效性和稳定性。... 详细信息

运用社会网络理论对网络焦点事件建模,提出一种基于多目标优化的重叠社区发现算法,基于找到的重叠社区结构捕获事件中的核心子群。在一系列合成和真实网络数据集上的实验结果表明,所提算法相较于对比算法表现出更优的有效性和稳定性。为公安机关进一步提高事件组织结构解析成效,分析同类事件的关键要素和共性特征提供了理论指引和数据支撑。

关键词：网络分析社区发现多目标优化演化计算

基于帧间量化参数强度值检测深度伪造人像视频

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刑事技术 2024年第1期49卷 1-10页

作者：李梓楷王宇飞廖广军郭晶晶刘光尧广东警官学院刑事技术系广州510440 公安部鉴定中心北京100038

深度学习算法的发展为伪造人像视频的创作增添了“助力”,应运而生的深度伪造检测成为学界和业界关注的焦点。基于深度学习的伪造视频检测技术需要耗费大量时间与算力训练分类器,深度学习网络的黑盒性和不可解释性也困扰着深度伪造人像... 详细信息

深度学习算法的发展为伪造人像视频的创作增添了“助力”,应运而生的深度伪造检测成为学界和业界关注的焦点。基于深度学习的伪造视频检测技术需要耗费大量时间与算力训练分类器,深度学习网络的黑盒性和不可解释性也困扰着深度伪造人像视频取证研究。围绕深度伪造人像视频的真实性取证问题,本文提出一种基于视频帧间量化参数强度值的检测方法,并通过二元Logistic回归方程给出参考阈值。实验结果表明:本文的方法在检测利用DeepFaceLab换脸平台合成的深度伪造人像视频中表现出良好的准确率和鲁棒性。所提方法有助于对可疑人像视频真实性进行判断,为涉案人像视频提供取证依据。

关键词：视频侦查深度伪造人像视频帧间关系量化参数二元Logistic回归方程

基于噪声破坏和波形重建的声纹对抗样本防御方法

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信息安全学报 2024年第1期9卷 71-83页

作者：魏春雨孙蒙张雄伟邹霞印杰陆军工程大学指挥控制工程学院南京210007 江苏警官学院南京210031

语音是人类最重要的交流方式之一。语音信号中除了文本内容外,还包含了说话人的身份、种族、年龄、性别和情感等丰富的信息,其中说话人身份的识别也被称为声纹识别,是一种生物特征识别技术。声纹具有获取方便、容易保存、使用简单等特点... 详细信息

语音是人类最重要的交流方式之一。语音信号中除了文本内容外,还包含了说话人的身份、种族、年龄、性别和情感等丰富的信息,其中说话人身份的识别也被称为声纹识别,是一种生物特征识别技术。声纹具有获取方便、容易保存、使用简单等特点,而深度学习技术的进步也极大地促进了识别准确率的提升,因此,声纹识别已被应用于智慧金融、智能家居、语音助手和司法调查等领域。另一方面,针对深度学习模型的对抗样本攻击受到了广泛关注,在输入信号中添加不可感知的微小扰动即可导致模型预测结果错误。对抗样本的出现对基于深度学习的声纹识别也将造成巨大的安全威胁。现有声纹对抗样本防御方法会不同程度地影响正常样本的识别,并且局限于特定的攻击方法或识别模型,鲁棒性较差。为了使对抗防御能够兼顾纠正错误输出和准确识别正常样本两个方面,本文提出一种“破坏+重建”的两阶段对抗样本防御方法。第一阶段,在对抗样本中添加具有一定信噪比幅度限制的高斯白噪声,破坏对抗扰动的结构进而消除样本的对抗性。第二阶段,利用提出的名为SCAT-Wave-U-Net的语音增强模型重建原始语音样本,通过在Wave-U-Net模型结构中引入Transformer全局多头自注意力和层间交叉注意力机制,使改进后的模型更有助于防御声纹对抗样本攻击。实验表明,提出的防御方法不依赖于特定声纹识别系统和对抗样本攻击方式,在两种典型的声纹识别系统下对多种类型对抗样本攻击的防御效果均优于其他预处理防御方法。

关键词：声纹识别噪声破坏语音增强对抗样本防御

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网络舆情监测综合实验设计

实验技术与管理 2024年第2期41卷 56-64页

作者：朱涛夏玲玲陈顺超徐宸江苏警官学院计算机信息与网络安全系江苏南京210031

网络自媒体海量舆论信息转发、情感两极分化、谣言混杂等极易引发网络舆情事件,对网络舆情监测综合能力的培养提出了更高的要求。针对现有教学中普遍缺乏综合实验这一实际情况,设计了一套网络舆情监测综合实验方案。首先,以成果导向教... 详细信息

网络自媒体海量舆论信息转发、情感两极分化、谣言混杂等极易引发网络舆情事件,对网络舆情监测综合能力的培养提出了更高的要求。针对现有教学中普遍缺乏综合实验这一实际情况,设计了一套网络舆情监测综合实验方案。首先,以成果导向教育理念为引导,确立了实验教学目标,规划了实验内容框架。然后,详细设计了从舆情文本获取到预处理,从主题挖掘到以基于变换器的双向编码器表征(bidirectional encoder representation from transformers, BERT)大模型为核心的情感分析、谣言检测等一系列实验模块。最后,使用网络舆情监测实例展示了实验效果。教学实践表明,实验方案能够使学生深入掌握网络舆情监测基本流程和实操技能。

关键词：网络舆情监测实验设计 BERT大模型主题挖掘

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完美偏振奇异光场的模拟生成

激光与光电子学进展 2023年第7期60卷 305-310页

作者：叶东李宗辰张颐李俊瑶马艺宁江苏警官学院刑事科学技术系江苏南京210031

近年来,完美涡旋光束被提出并得到了研究。结合完美涡旋光束和偏振奇异以生成完美偏振奇异光场。将2束正交圆偏振的拓扑荷数不同的完美拉盖尔-高斯光束叠加,得到完美偏振奇异光场,实验结果表明:完美偏振奇异光场的半径比传统的偏振奇异... 详细信息

近年来,完美涡旋光束被提出并得到了研究。结合完美涡旋光束和偏振奇异以生成完美偏振奇异光场。将2束正交圆偏振的拓扑荷数不同的完美拉盖尔-高斯光束叠加,得到完美偏振奇异光场,实验结果表明:完美偏振奇异光场的半径比传统的偏振奇异光场半径小得多。此外,研究了不同情形的正交圆偏振的完美拉盖尔-高斯光束与传统拉盖尔-高斯光束的叠加,其叠加光场的偏振态表现各异,并且出现了“准高阶偏振奇异”的现象。完美奇异点的模拟生成拓宽了奇异光学的理论研究范畴。

关键词：奇异光学激光光学偏振奇异完美拉盖尔-高斯光束

基于复合型BERT模型的文本检测及情感分析的校园反诈大数据综合平台开发

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网络安全技术与应用 2024年第5期 61-65页

作者：宋文哲陈宇琪强宇韬陆一凡李馥娟常正辉江苏警官学院(南京) 江苏210031

当前,校园反诈问题日益严重,给学校和学生带来了巨大的安全隐患。传统的反诈手段和方法往往难以满足复杂多变的反诈需求。因此,开发一种基于大数据和人工智能技术的校园反诈综合平台具有重要的现实意义。本研究开发了基于复合型BERT模... 详细信息

当前,校园反诈问题日益严重,给学校和学生带来了巨大的安全隐患。传统的反诈手段和方法往往难以满足复杂多变的反诈需求。因此,开发一种基于大数据和人工智能技术的校园反诈综合平台具有重要的现实意义。本研究开发了基于复合型BERT模型的校园反诈大数据综合平台,通过文本检测和情感分析等技术手段,提高校园反诈的准确性和效率。该平台采用了分层架构,包括前端展示层、业务逻辑层和数据存储层。其中,复合型BERT模型结合了BERT预训练模型、CNN和RNN,能够综合利用不同模型的优势,提取丰富的语义信息进行文本分类。BERT-BiLSTM-Att模型结合了BERT预训练模型、双向长短时记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Att),能有效实现情感分类。实验结果显示,改进模型的文本检测和情感分类方法能够有效检测诈骗信息和情感强度,与单一的BERT算法相比,在一定程度上降低了误报率,提高了准确率。通过这个平台,可以帮助学校和相关部门及时发现和应对反诈事件,提高校园的安全和秩序。然而,还需要进一步改进和优化平台的功能和性能,以满足校园反诈工作的需求。

关键词：复合型BERT模型校园反诈大数据综合平台文本检测情感分析