基于深度学习的网页篡改远程检测研究

为了更为精确和全面地对网页篡改攻击进行远程检测,基于语料库建设和深度学习方法改进了检测过程。大规模获取了可能被篡改攻击的网页,并基于语料库建设方法,人工建立了网页篡改数据库。基于深度神经网络,提出了融合文本特征、结构特征和网络特征的自动检测算法。该文提出的方法可以判断网页是否被篡改和被篡改的类型。经过实验,该文提出的方法在测试数据集上的精确率、召回率和F值分别为为95.6%、96.7%和96.1%,显著超过基准方法。

互联网涉警舆情传播模式分析及应对研究

当前，我国处于人民内部矛盾凸显期，警民间的信任危机日益严峻，公安机关在执法过程中被媒体炒作和网民恶意攻击的互联网涉警舆情事件时有发生。自媒体时代，涉警舆情的应对与处理成为公安机关面临的新挑战。本文以公安机关处置涉警舆情事件为例，研究互联网涉警舆情的传播模式，分析互联网涉警舆情传播特点、传播过程、传播影响，并在此基础上提出基于高传播影响力用户的舆情引导策略。