网络水军与AIGC结合应用场景及风险研究

网络水军作为网络时代下的新型影响力工具应运而生,并通过大规模的网络活动来制造热度提升影响力。AIGC生成服务通常具有文本生成、风格迁移、摘要、翻译等多种能力,生成效率高,未来还可能出现能力上的新突破。因此,需要高度重视人工智能技术可能与网络水军结合的风险隐患,特别是需要重视网络水军与AIGC深度结合之后,可能导致现有对网络水军的识别防范手段失效。

基于Ethereum全链构建的大数据测量分析与研究

Ethereum区块链作为分布式数据存储、点对点网络、共识算法、密码学科、智能合约等传统技术的集成创新,在全球数字经济发展中扮演重要角色的同时也带来了新的风险与挑战。通过建立本地节点实现Ethereum大数据构建,从而实现对Ethereum全链数据进行测量与分析,包括交易数据、区块数据、去中心化程度、TPS等维度分析。在风险内容分析方面,对相关内容风险内容实现了精确定位,并进行定性和定量分析。

贷款类诈骗网站识别方法研究

近年来电信网络诈骗案件数持续攀升,严重威胁人民群众的财产安全。贷款类诈骗是一种典型的电信网络诈骗,犯罪团伙通常将诈骗网站伪装为正规借贷平台网站欺骗用户。贷款类诈骗网站可通过各类网站模板和小众域名进行快速搭建部署,这给公安、运营商等部门的防范打击工作带来了重大挑战。为了解决此问题,提出了一种贷款类诈骗网站识别框架,该框架通过白名单过滤和三类关键特征实现了基于规则和基于机器学习的识别方法的有效结合。通过基于真实数据的多种分类算法对比实验验证了提出算法的有效性。