基于梯度提升决策树的微博虚假消息检测

微博是信息共享的重要平台,同时,也成为虚假消息产生和推广的重要平台,虚假消息的传播严重扰乱了社会秩序。为了快速、有效地识别微博虚假消息,提出一种基于梯度提升决策树(GBDT)的虚假消息检测方法。首先,从评论的角度分析微博虚假消息和真实消息之间存在的差异,在此基础上提取评论中的文本内容、用户属性,信息传播和时间特性的分类特征;然后,基于分类特征,采用GBDT算法实现微博虚假消息识别模型;最后,在两个真实的微博数据集上进行验证。实验结果表明,基于GBDT的识别模型能有效提高微博虚假消息检测的准确率。

基于神经网络的微博虚假消息识别模型

文章提出一种融合博主属性和微博消息文本特征的神经网络识别模型。首先根据博主信息获取博主特征:博主类别、博主活跃度、博主好友值、博主粉丝值、博主消息原创比;接着基于word2vec得到微博文本表征向量,并利用并行卷积人工神经网络提取文本特征,根据语义内容得到文本的特征表示;最后构建BP神经网络识别模型,融合微博文本的语义属性和微博博主的自身属性,作为识别模型的多元特征输入,利用BP神经网络识别微博消息。

基于影响力最大化策略的抑制虚假消息传播的方法

随着各种社交媒体不断兴起,社交网络中消息传播所带来的安全问题显得愈发突出。其中,虚假消息的传播给网络空间的安全带来了极大威胁。为了在尽可能小地改变网络拓扑结构的前提下抑制虚假消息在网络空间的肆意传播,提出了一种基于影响力最大化的抑制虚假消息传播的方法。首先基于信息级联预测模型对消息传播进行预测,提出基于节点影响力最大化思想的两种算法Louvain Clustered Local Degree Centrality(LCLD)和Random Maximum Degree(RMD),得到影响力最大的节点集合;然后利用TextCNN对虚假消息进行分类识别,过滤掉节点集合中的少量关键节点。修改后的传播网络重新通过预测模型进行消息传播预测,结果虚假消息的传播相比于网络修改前得到了明显抑制。最后在真实数据集BuzzFeedNews上展开验证,首先通过实验验证基于信息级联的预测模型可以较准确地拟合实际传播;再将修改后的网络输入预测模型进行预测,结果显示虚假消息传播可得到抑制,表明采用影响力最大化算法删减少量包含虚假消息的节点可有效抑制虚假消息的传播,从而验证了所提方法的有效性。

基于空间推理的车联网虚假消息检测方法

车联网中内部敌手发送伪造的紧急消息,声称虚假的交通事故、拥堵等紧急事件,误导车辆做出错误反应,对系统可靠性和交通安全造成威胁。提出一种空间推理的分布式检测方法,位于现场上、下游位置的车辆通过车载传感器测量实时交通参数,基于C4.5决策树建立空间推理模型,对交通参数进行分类,评价现场实际交通状态。实验结果表明,该方法的检测率和误检率均优于现有的基于心跳消息的检测方法,获得了更强的抗合谋攻击性能。

基于交通流理论的VANET多场景虚假消息攻击检测方案

车载自组织网络(vehicular ad-hoc network,VANET)通过无线通信方式进行交通信息的交互,但因其开放性,存在针对信息真实性的攻击。一些攻击者企图通过传播虚假消息,降低交通效率,危害交通安全。针对VANET中多种场景下的虚假消息攻击,提出基于交通流理论的虚假告警消息检测方案。首先,对于告警消息与源节点的信标消息,通过提取两者的综合特征,判断告警消息的合理性,然后,对实际车流与预期波动存在的冲突进行判别,得出对该告警消息真实性的最终判定。实验结果表明,与基于投票和基于消息特征的检测方案相比,提出的方案对多场景下的虚假消息攻击表现出更好的检测性能。

基于SVM的VANET虚假消息检测机制

VANET依赖于节点间频繁的信息交互,消息的真实性和时效性至关重要。传统的身份认证和加密机制只能确保用户身份合法,但无法识别内部不端节点。内部不端节点可能发送虚假的交通告警信息来干扰其他用户的正常驾驶,严重时造成人员伤亡。针对虚假消息攻击,本文通过提取交通告警信息中的多维特征,采用支持向量机(SVM)来实现消息的识别与分类,仿真结果表明:SVM在VANET交通信息分类方面具有优良性能,在小样本情况也具有较好的泛化性能,实现了较高的虚假消息的检测率。

浅谈春节期间三则网络虚假消息

春节前后,"上海女孩一顿饭分手"、"城里媳妇怒掀桌"、"东北返乡日记"这三则网络虚假消息被广传广议。虚假消息的广泛传播不仅损坏了新闻工作者的形象,影响了媒体公信力,而且也给当事人带来了极大的负面影响。虚假消息引起广泛关注的原因是其利用社会关注的热点来吸引眼球,而网站和媒体在转载刊发时未经核实,从而让虚假消息愈演愈烈。要想有效杜绝虚假消息,新闻工作者就要严守职业操守,媒体要坚守新闻真实的生命线,另外,新闻立法也已迫在眉睫。

俄或将屏蔽传播新冠病毒疫情虚假消息的媒体

3月18日,俄罗斯联邦电信、信息技术和大众传媒监督局发布消息称,准备采取屏蔽、吊销媒体执照等严格手段处罚传播新冠肺炎疫情虚假消息的媒体。消息说,该局对社交网络、广播、电视等所有的大众传媒实施了全天候监控,以识别引起民众恐慌的虚假消息。

学习--面向更好的未来

历史的车轮已经驶过2023年、进入2024年了。迈入新年,我们既为时代的进步而感慨,也为世界的复杂多变而思虑。过去一段时间,新冠疫情、气候变化、经济起落、生成性人工智能等等,始终伴随着人类的生活轨迹,对于人类而言挑战陡增,世界的不确定性加剧。一方面,生成性人工智能技术蓬勃发展;另一方面,人们处于信息海啸的时代,井喷式的虚假消息纷至沓来,人们会担心新技术会不会促使网络虚假信息的加速生成,担心教育在这方面的反应是否有滞后,其中既有对社会的担忧,也有对教育的担忧。

景观的激进批评与景观文化的发展——德波《景观社会评论》要义

在《景观社会评论》中,德波从“景观”的概念出发对当代西方社会展开批判,他分析了景观权力以及景观统治的实质,并借此对当代资本主义制度带给人们的幻想予以揭露。

假新闻研究的知识图谱——基于web of science的可视化分析

假新闻的研究已经成为不可忽视的重要学术领域。通过可视化分析发现,假新闻的研究具有明显的跨学科特点。近年来社交媒体上假新闻泛滥的现象,引起了传播学者们的高度重视,成为新的研究热点。今后国内的假新闻研究,应该考虑突破学科界限,重视研究方法,同时在针对社交媒体的假新闻治理、假新闻的认知心理机制以及对外传播中的假新闻监管机制等方面开展深入研究。

AWGN信道下冲激无线电信号能量的优化

冲激无线电,又称超宽带无线电,作为一项新研发的通常利用经脉位调制的跳时扩频脉冲列携带数据信息的无线射频技术,拥有诸多优点而成为一项应用于未来超高速短程无线通信的可行技术。在文中,首次研究白高斯噪声信道下冲激无线电通信系统中单个数据包单元发射信号能量的优化。对基本脉冲波形、有效用户数量和每个符号包含的脉冲数对单个数据包单元发射信号能量的影响进行分析和评估。结果被表达并且展示,在白高斯噪声信道下,这些参数对该发射信号能量有相当大的影响,而且,在固定虚假消息概率门限值的条件下,通过合理调整这些参数能够很好地实现单个数据包单元发射信号能量的优化。

智能化时代西方舆论战新特点与新手法研究

随着人工智能技术的发展,社交媒体成为各国开展舆论战的主战场。西方国家一些政治势力运用行为追踪识别技术,以运算法则作为推手,建立个人性格档案,精准锁定受众;部署"机器人水军",影响或控制舆论;以超链接的形式有机"播种"虚假消息。对此,我国应该从战略上高度重视国际舆论战,加大人工智能技术研发,完善社交平台的预警监测机制,对敌对势力部署的"机器人水军"进行精准拦截与反制。

距离矢量路由协议的网络可生存性研究

研究了距离矢量路由协议对网络可生存性的影响,给出了网络可生存性的定义和计算方法,为了有效的提高距离矢量路由协议的网络生存性,提出了一种能够对消息真实性的度量方法,分析结果显示该方法能够抵御网络中攻击节点发起的虚假路由消息攻击,可以有效提高距离矢量路由协议的网络可生存性。

科学修辞视角下假科学消息的话语策略研究

全球新冠肺炎疫情中,虚假科学信息传播速度快、危害大的现象引发学者关注。本文借鉴科学话语的再语境化策略研究成果,探究了美国反疫苗接种运动的话语修辞策略,完善了科学话语传播的话语策略分析框架,并对如何减少虚假科学信息传播提出了建议。

超宽带无线电系统发射信号能量的优化

首次研究白高斯噪声(AWGN)信道下超宽带无线电通信系统中单个数据包单元发射信号能量的优化。对每个符号包含的脉冲数、基本脉冲波形、有效用户数量和帧持续对单个数据包单元发射信号能量的影响进行分析和评估。结果被阐述并且显示,在白高斯噪声信道下,这些参数对发射信号能量有相当的影响,而且,在固定虚假消息概率门限值的条件下,通过合理选取它们能够很好地实现单个数据包单元发射信号能量的优化。

声音

推特上有很多关于中国的虚假消息,他们戴着西方的有色眼镜看中国,所以我要站出来纠正他们。澳大利亚爷爷杰瑞·格雷在中国生活了18年,他多次骑行穿越中国,想通过分享亲身经历纠正外媒对中国的偏见。钓鱼是我的一大爱好,我参加过不少钓鱼比赛,还获得了各种奖项,原因就是我自己琢磨,做了个“声呐探鱼器”。