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新一代網路信息內容安全技術與實踐/信息多學科交叉融合前沿技術叢書

  • 作者：編者:李邵梅//高超//張建朋//黃瑞陽|責編:張瑩//章承林|總主編:張平
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111799719
  • 出版日期：2026/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：227
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    本書圍繞網路信息內容安全面臨的新挑戰，系統構建「檢測-分析-溯源」一體化的技術體系：
    第1章剖析網路內容安全現狀、挑戰與治理框架；
    第2?4章深入探討多模態虛假信息檢測、對抗條件下文本與視覺內容的魯棒處理技術；
    第5?6章針對社交媒體，介紹細粒度情感與立場分析技術，揭示隱晦立場與觀點；
    第7?8章從傳播規律與用戶行為入手，挖掘信息擴散路徑與群體角色，突破跨平台身份識別難題。
    全書通過8章內容，層層遞進，為網路信息內容治理提供兼具前瞻性與實用性的技術參考。
作者介紹
編者:李邵梅//高超//張建朋//黃瑞陽|責編:張瑩//章承林|總主編:張平
目錄
前言
第1章  網路信息內容安全概述
  1.1  網路信息內容安全的現狀與主流技術
    1.1.1  網路信息內容安全技術
    1.1.2  我國網路信息內容安全的發展現狀
    1.1.3  國外網路信息內容安全的發展現狀
    1.1.4  網路信息內容安全的主流技術
  1.2  網路新媒體信息的特徵
    1.2.1  網路信息內容的新特徵
    1.2.2  信息傳播方面的新規律
    1.2.3  網路輿情傳播的特徵
  1.3  新一代網路信息內容安全面臨的挑戰
    1.3.1  虛假信息鑒別困難
    1.3.2  對抗信息檢測困難
    1.3.3  深層語義理解困難
    1.3.4  傳播鏈條溯源困難
  1.4  新一代網路信息內容安全的解決之道
    1.4.1  多特徵融合的虛假信息檢測
    1.4.2  基於內生安全架構的對抗信息處理
    1.4.3  融合媒體的細粒度情感分析
    1.4.4  面向社會和政治問題的立場分析
    1.4.5  複雜條件下的傳播關係挖掘
  1.5  本章小結
  參考文獻
第2章  融合多特徵的虛假信息檢測
  2.1  虛假信息檢測及其影響
    2.1.1  虛假信息的基本概念
    2.1.2  虛假信息對網路信息內容安全的影響
  2.2  虛假信息檢測技術
    2.2.1  謠言檢測技術
    2.2.2  虛假圖像檢測技術
    2.2.3  深度偽造視頻檢測技術
    2.2.4  深度偽造語音檢測技術
  2.3  應用實踐
    2.3.1  圖文融合的中文謠言檢測
    2.3.2  融合多模態信息的中文謠言檢測
    2.3.3  融合多域信息的偽造視頻檢測
  2.4  本章小結
  參考文獻
第3章  對抗條件下的文本信息內容處理
  3.1  對抗文本及其影響
    3.1.1  對抗文本的概念
    3.1.2  對抗文本對網路信息內容安全的影響
  3.2  對抗文本防禦技術
    3.2.1  英文對抗文本防禦技術
    3.2.2  中文對抗文本防禦技術
  3.3  應用實踐
    3.3.1  基於多模型集成的魯棒英文謠言檢測
    3.3.2  基於文本糾錯的魯棒中文謠言檢測
    3.3.3  融合圖編碼的魯棒中文命名實體識別

  3.4  本章小結
  參考文獻
第4章  對抗條件下的視覺信息內容處理
  4.1  對抗樣本及其影響
    4.1.1  對抗樣本的概念
    4.1.2  對抗樣本對網路信息內容安全的影響
  4.2  對抗樣本防禦技術
    4.2.1  對抗樣本的檢測防禦方法
    4.2.2  對抗樣本的完全防禦方法
    4.2.3  基於集成的對抗樣本主動防禦方法
  4.3  應用實踐
    4.3.1  基於相位譜的偽造視頻對抗樣本檢測
    4.3.2  基於DHR架構的對抗偽造視頻魯棒檢測
  4.4  本章小結
  參考文獻
第5章  社交媒體方面級細粒度情感分析
  5.1  細粒度情感分析及其影響
    5.1.1  細粒度情感分析相關定義
    5.1.2  與相關任務的關係
    5.1.3  對網路信息內容安全的影響
  5.2  相關研究發展歷程
    5.2.1  發展脈絡
    5.2.2  問題建模範例
    5.2.3  數據集與評價方法
  5.3  社交媒體細粒度情感分析方法
    5.3.1  文本單任務細粒度情感分析
    5.3.2  文本複合任務細粒度情感分析
    5.3.3  融合外部知識的細粒度情感分析
    5.3.4  多模態細粒度情感分析
  5.4  社交媒體細粒度情感分析的可遷移性
    5.4.1  跨方面細粒度情感分析
    5.4.2  跨語言方面細粒度情感分析
    5.4.3  方面情感分析的魯棒性
  5.5  應用實踐
    5.5.1  社交網路融合媒體細粒度情感分析
    5.5.2  社交媒體細粒度情感分析的魯棒性
  5.6  本章小結
  參考文獻
第6章  社交媒體立場分析
  6.1  立場分析概述
    6.1.1  立場分析定義
    6.1.2  與相關任務的關係
    6.1.3  與信息內容安全的關係
  6.2  社交媒體立場分析現狀及進展
    6.2.1  主要研究進展
    6.2.2  主要數據集
    6.2.3  立場標籤與性能評估
  6.3  立場分析的任務分類
    6.3.1  立場分析的級別
    6.3.2  基於目標的立場分析

    6.3.3  立場分析與立場預測
  6.4  立場分析演算法
    6.4.1  用於立場分析的特徵
    6.4.2  用於立場分析的機器學習方法
  6.5  立場分析典型應用
    6.5.1  分析性研究
    6.5.2  基於社會現象的相關應用
    6.5.3  事實準確性檢查
  6.6  應用實踐
    6.6.1  立場與情感正交性的驗證
    6.6.2  基於知識指導的零樣本立場分析
  6.7  本章小結
  參考文獻
第7章  社交網路用戶行為及信息傳播規律分析
  7.1  社交網路用戶行為、傳播及關係
    7.1.1  社交網路用戶行為
    7.1.2  社交網路信息傳播規律
    7.1.3  與網路信息內容安全的關係
  7.2  社交網路用戶行為分析
    7.2.1  社交網路用戶個體行為分析
    7.2.2  社交網路用戶群體行為分析
  7.3  信息傳播規律分析
    7.3.1  信息傳播關鍵點
    7.3.2  信息傳播路徑
    7.3.3  經典的傳播模型
    7.3.4  信息傳播的研究內容
  7.4  應用實踐
    7.4.1  基於節點信息熵的重要傳播節點發現
    7.4.2  融合結構和內容特徵的群體演化分析
    7.4.3  基於轉發行為分析的微博傳播效果預測模型
  7.5  本章小結
  參考文獻
第8章  網路用戶身份識別技術
  8.1  網路用戶身份識別的基本內涵
    8.1.1  網路實名制新要求下的網路黑灰產現狀剖析
    8.1.2  網路用戶身份識別的數學形式表示
    8.1.3  網路用戶身份識別面臨的挑戰
  8.2  網路用戶身份識別技術體系
    8.2.1  基於賬號標籤的網路用戶身份識別技術
    8.2.2  基於生物特徵的網路用戶身份識別技術
    8.2.3  基於指紋特徵的網路用戶身份識別技術
    8.2.4  基於拓撲特徵的網路用戶身份識別技術
    8.2.5  基於內容特徵的網路用戶身份識別技術
  8.3  網路用戶身份識別實踐
    8.3.1  基於人臉圖像補全的網路用戶身份識別技術
    8.3.2  融合多模態信息的網路用戶身份匹配對齊方法
  8.4  本章小結
  參考文獻

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