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题名集群式深度伪造信息攻击情报感知方法研究
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作者
周林兴
王帅
苏君华
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机构
上海大学文化遗产与信息管理学院
上海大学信息资源开发与利用研究中心
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出处
《情报理论与实践》
北大核心
2024年第9期33-44,共12页
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基金
国家社会科学基金项目“国家大数据战略背景下档案数据质量优化控制研究”的成果,项目编号:21BTQ016。
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文摘
[目的/意义]AIGC背景产物之一的集群式深度伪造信息由于主观恶性及难发现、难识别与难控制特点而易引发剧烈现实危害,其攻击情报感知尤为重要。[方法/过程]以GJK算法为基座设计深度伪造信息识别方案、以曼哈顿距离为依据建立集群式特征分析模型、以画像技术为框架提供情报结构化体系,实现攻击意图判定下的感知方法设计。为检验方法有效性,将其纳入以兵棋推演为支撑、以CMO软件为工具的仿真过程,在环境配置、交互式想定单元给定与应用匹配基础上予以执行。[结果/结论]仿真结果表明,方法设计能够有效实现深度伪造信息识别、集群式特征分析与情报画像提取功能。为使研究发挥更大效益,结合仿真结果探讨情报感知能力建设策略。[创新/局限]创新在于提供一套完整的集群式深度伪造信息攻击情报感知方法;不足在于,内容侧重于方法研究,未对理论问题进行过多论述。
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关键词
深度伪造信息
集群式特征
信息攻击
情报感知
兵棋推演
人工智能生成内容
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Keywords
deepfake information
clustered features
information attacks
information perception
wargame deduction
AIGC
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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