小世界網(wǎng)絡(luò)中謠言源檢測結(jié)果
無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中謠言源檢測結(jié)果
中安在線訊 日前，中國科技大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院張文逸課題組的博士生王朝旭和董文祥針對網(wǎng)絡(luò)謠言源識別問題開展了深入研究，首次發(fā)現(xiàn)利用多樣本觀察知識能夠為檢測方法帶來顯著的分集增益。通過對多種實際網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)值實驗研究，證實了他們提出的多樣本檢測算法在實際場合中，有潛力大幅度提高謠言源識別的精度。
在信息化時代的今日，在線社交網(wǎng)絡(luò)與個人的生活密切相關(guān)。在線社交網(wǎng)絡(luò)既能促進有益信息的傳播，同時也為惡意信息的擴散提供了溫床。如何快速而準(zhǔn)確地識別惡意信息的傳播源頭(如網(wǎng)絡(luò)謠言源、計算機病毒源)，是網(wǎng)絡(luò)科學(xué)中一個重要的基礎(chǔ)問題。
中國科大信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院張文逸課題組的博士生王朝旭和董文祥運用數(shù)理統(tǒng)計理論，他們從原理上證明，利用多樣本觀察知識，對于規(guī)則樹狀網(wǎng)絡(luò)拓撲模型，能夠?qū)⒄_檢測率由文獻中單樣本觀察時的30.7%提升到趨近100%。進一步地，通過對多種實際網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)值實驗研究，證實了他們提出的多樣本檢測算法在實際場合中，有潛力大幅度提高謠言源識別的精度。
該成果在未來可望應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)執(zhí)法機構(gòu)進行網(wǎng)絡(luò)取證等各種網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)的領(lǐng)域，通過充分挖掘利用多個數(shù)據(jù)樣本中所包含的潛在聯(lián)合信息，快速而準(zhǔn)確地識別出惡意信息的傳播源頭。
上述研究成果以正式論文的形式在ACM SIGMETRICS會議上報告。論文由王朝旭、董文祥和他們的導(dǎo)師張文逸教授，以及香港城市大學(xué)計算機科學(xué)系陳志為博士合作完成，中國科大電子工程與信息科學(xué)系是該論文的第一完成單位和通訊單位。
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