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基于Transformer架构的谣言检测系统

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简介：
本项目提出了一种基于Transformer架构的新型谣言检测系统，旨在通过深度学习技术提升对网络谣言的识别与分类能力。 基于Transformer模型的谣言检测系统代码实现及数据文件供读者个人学习使用。

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  • 基于Transformer架构的谣言检测系统
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    本项目提出了一种基于Transformer架构的新型谣言检测系统，旨在通过深度学习技术提升对网络谣言的识别与分类能力。 基于Transformer模型的谣言检测系统代码实现及数据文件供读者个人学习使用。
     
  • 谣言检测
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    本项目致力于研发高效的谣言检测技术，通过分析社交媒体上的信息流，运用机器学习算法识别虚假新闻和误导性内容，旨在减少网络空间中的不实信息传播。 论文《联合嵌入异构图的局部和全局关系以进行谣言检测》由袁纯元、马干文、周伟、韩继中及胡松林在第19届IEEE数据挖掘国际会议上（ICDM 2019）发布。该研究使用的依赖库包括：Gensim版本3.7.2，Jieba版本0.39，Scikit-learn版本0.21.2和Torch版本1.4.0。 论文提供的数据集主目录包含微博数据集以及两个Twitter数据集的子文件夹（twitter15和twitter16）。每个子文件夹中包括以下内容： - twitter.train、twitter.dev 和 twitter.test 文件：这些文件以“源tweet ID \t 源tweet内容\t 标签”的格式提供了训练、开发及测试示例。 - twitter_graph.txt 文件：该文件则按照“源tweet ID \t userID1:weight1 userID2:weigh”格式提供关于每个原始发布树的内容。
     
  • 谣言检测（rumor_detection）
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    谣言检测是指利用自然语言处理和机器学习技术来识别与分类网络上的不实信息的过程，旨在减少虚假消息的传播。 谣言检测的分支 bebug-ret 正在进行。
     
  • 使用Python和Django构建的谣言检测系统源码，提供命中参考依据并计算谣言概率
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    本项目采用Python及Django框架开发，旨在创建一个高效的谣言检测系统。通过分析文本数据来提供命中参考依据，并运用算法评估信息是否为谣言及其传播的概率。 基于Python+Django的谣言检测系统源代码可以返回谣言命中的参考依据，并计算谣言的可能性。程序部署步骤如下：1. 完成程序依赖安装；2. 运行程序，命令为manage.py runserver。
     
  • Weibo23谣言检测数据集.zip
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    本数据集包含大量来自中国社交媒体平台微博上的真实信息与谣言文本，旨在为研究者提供一个用于训练和评估机器学习模型在识别网络谣言能力的数据资源。 谣言检测数据集Weibo23包含了一系列用于识别微博平台上虚假信息的数据。该数据集旨在帮助研究人员开发更有效的算法和技术来对抗网络上的谣言传播。
     
  • 关于新浪微博谣言检测的研究
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    本研究聚焦于分析和探讨新浪微博平台上的谣言传播现象，并提出有效的检测与防控机制，旨在净化网络环境，提升信息的真实性和可靠性。 近年来，社会网络信息的可信度问题引起了广泛关注。谣言传播可能导致社会恐慌并引发信任危机。在国内，随着新浪微博用户数量的增长，它成为了谣言扩散的一个重要平台。及时清理微博上的谣言对于维护社会稳定和发展具有重要意义。本段落以新浪微博为研究背景，将谣言检测视为一个分类任务，并首次提出利用微博评论的情感倾向作为识别谣言的特征之一。实验结果显示，在引入这一情感倾向特征后，谣言检测的效果有了显著提升。
     
  • Python中文谣言检测系统+源代码+文档说明
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    本项目提供一个全面的Python工具包，专为中文环境下的谣言信息识别设计。包含详尽的源码与使用指南，助力用户快速掌握并应用该系统的各项功能，有效甄别网络虚假信息。 项目介绍：该项目源码为个人课程设计作业的代码集合，所有代码在上传前均已测试通过并成功运行。答辩评审平均分高达94.5分，请放心下载使用。 1、本资源中的项目代码均经过全面测试并在功能正常的情况下才进行上传，您可以放心下载和使用。 2、此项目适合计算机相关专业（如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等）的在校学生、教师或企业员工学习参考。同时也非常适合初学者进阶学习，可用于毕业设计项目、课程设计作业以及项目的初期演示等用途。 3、如果您有一定的编程基础，则可以在此代码基础上进行修改和扩展以实现更多功能，并将其用于毕业设计或其他相关任务中。请下载后首先查看README.md文件（如果有），仅供个人学习参考使用，请勿将这些资源用于商业目的。
     
  • 基于微强化学习的入侵检测系统架构
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    本研究提出了一种创新性的入侵检测系统架构，采用微强化学习技术优化安全策略和响应机制，显著提升了网络安全防御能力。 本段落介绍了一种基于深度强化学习（DRL）的细粒度入侵检测系统（IDS），旨在提升二进制及多类入侵分类任务的表现。该系统被称为微强化学习分类器（MRLC），并使用三个标准数据集进行了评估。MRLC架构通过采用细粒度学习方法来提高IDS的准确性。仿真研究显示，与现有最先进的基于rl的方法相比，MRLC在识别不同类型的入侵方面表现出更高的效率。具体而言，在NSL-KDD、CIC-IDS2018和UNSW-NB15数据集上，MRLC的平均准确率分别达到了99.56%、99.99%和99.01%。
     
  • 基于SDN架构的DoS/DDoS攻击检测与防御系统
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    本项目研发了一种基于软件定义网络（SDN）架构的分布式拒绝服务（DoS/DDoS）攻击检测与防御系统。该系统能够高效地识别并抵御各种DDoS攻击，保护网络安全。 现有的针对DoS/DDoS攻击的检测算法主要应用于攻击的目的端，只能实现检测效果而无法缓解实际攻击的问题。鉴于此，我们提出利用SDN架构集中控制的特点，在攻击源头进行实时流量监控，并通过源IP防伪、接入层异常检测和链路流量异常检测构建多重防御体系，以期尽早发现并过滤掉异常流量，从而在源端实现对网络层DDoS攻击的有效检测与防御。此外，我们还提出了一个概念性的防御体系框架，旨在为应用更先进的检测算法完善这一防御系统提供可能。