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

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。

跨境电信网络诈骗犯罪运作流程及治理路径研究

当前电信网络诈骗犯罪高发多发,已成为影响社会和谐稳定的突出犯罪问题。电信网络诈骗犯罪地点由点向面扩散,向境外转移趋势明显,“跨境”成为此类犯罪重要的行为特征和治理难点。因此,有必要分析此类犯罪的跨境演变特点及运作流程,在此基础上提出深化境内外跨地域警务合作交流、斩断跨境网络黑产犯罪产业链、加强基层公安机关反诈技术建设、压实行业主管部门治理责任、推进电话卡银行卡断卡治理等治理跨境电信网络诈骗犯罪的有效路径。

基于区块链智能合约的存证与取证方法的设计与实现

近年来,公安工作中会接触到越来越多的电子证据,如果存储于中心化的数据库中,会存在着数据丢失与被篡改的风险。为了保证数据的完整性和有效性,本文提出一种基于区块链智能合约方式的电子证据存证取证方法。通过搭建私链,运用solidity语言编写智能合约,利用加解密获取存取索引,以实现公安机关能够在没有第三方的情况下,完成证据交易的上传与下载。在存取证的过程中验证交易数据是否有效、合法以及完整,完成去中心化,避免了数据丢失与被篡改伪造的风险,解决了存储证据的安全性与可信性的问题。