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			加急見(jiàn)刊
		
        
		

		
		
        
			
        
				
				
				
        
					
					
        
						
						
        面向中文用戶(hù)評論的自動(dòng)化眾包攻擊方法
        
						
        王麗娜; 郭曉東; 汪潤  武漢大學(xué)空天信息安全與可信計算教育部重點(diǎn)實(shí)驗室; 湖北武漢430072; 武漢大學(xué)國家網(wǎng)絡(luò )安全學(xué)院; 湖北武漢430072
        

					
        
					
        摘要：面向文本的自動(dòng)化眾包攻擊具有攻擊成本低、隱蔽性強等特點(diǎn),這種攻擊可以自動(dòng)生成大量虛假評論,影響用戶(hù)評論社區的健康發(fā)展。近些年來(lái),有學(xué)者研究面向英文評論社區的文本自動(dòng)化眾包攻擊,但是鮮有針對中文評論社區的自動(dòng)化眾包攻擊的研究,針對這一不足,提出了基于漢字嵌入LSTM模型的中文文本自動(dòng)化生成攻擊方法。通過(guò)訓練由漢字嵌入網(wǎng)絡(luò )、LSTM網(wǎng)絡(luò )和Softmax全連接網(wǎng)絡(luò )組成的多層網(wǎng)絡(luò )模型,并引入溫度參數T構建攻擊模型。實(shí)驗中,從淘寶網(wǎng)的在線(xiàn)用戶(hù)評論中抓取了超過(guò)5萬(wàn)條真實(shí)的用戶(hù)評論數據,驗證所提攻擊方法的有效性。實(shí)驗結果表明,生成的虛假評論可以有效地欺騙基于語(yǔ)言學(xué)分析的分類(lèi)檢測方法和基本文本拷貝檢測等方法,并且通過(guò)大量的人工評估實(shí)驗發(fā)現所生成的文本具有真實(shí)性強、類(lèi)型廣等特點(diǎn)。
        
					
        注: 保護知識產(chǎn)權,如需閱讀全文請聯(lián)系通信學(xué)報雜志社
        
				
        
				

			
        
		
        

		
		

	
        

	
	
	
	
	
	
	
	


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