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<title cf:type="text"><![CDATA[《情报工程》编辑部 -->舆情安全]]></title>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于 SIsnoR 的网络舆情传播动力学建模与仿真]]></title>
<link><![CDATA[http://tie.istic.ac.cn/qbgc/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202205007&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[[ 目的 / 意义 ] 随着智能化时代网络空间信息辐射方式的改变以及政府、媒体与民众等的大量介入，网络舆情社会治理难度日益加大，如何有效提升突发舆情事件的应对和处理能力，研究舆情主体的传播动力学特性就凸显其重要意义。[ 方法 / 过程 ] 基于经典 SIR 模型，突破现有单一主体作用或单一传播群体分化现状，构建了由政府、媒体和网民多主体作用的新型 SIsnoR 模型，并以 2021 年“东北限电事件”为例研究了互联网环境下舆情传播的影响机理。[ 结果/ 结论 ] 基于 SIsnoR 的网络舆情传播动力学模型能够很好地刻画多主体作用下的网络舆情传播特征，为政府和媒体对于新时代的网络舆情协同治理提供理论依据。]]></description>
<pubDate>2022/11/18 9:05:15</pubDate>
<category><![CDATA[舆情安全]]></category>
<author><![CDATA[张志霞，苏丙康]]></author>
<guid><![CDATA[http://tie.istic.ac.cn/qbgc/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202205007&flag=1]]></guid><cfi:id>4</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于深度学习的互联网虚假信息识别研究]]></title>
<link><![CDATA[http://tie.istic.ac.cn/qbgc/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202205008&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[[ 目的 / 意义 ] 随着互联网技术的高速发展，虚假信息混杂成为近些年来在高新科技领域凸显出的网络舆情样式。虚假信息可作为影响科技战略态势的重要“武器”，会阻碍我国正确高效获取有价值的各类数据，从而给国家和社会造成不可估量的损失。[ 方法 / 过程 ] 本文针对互联网虚假信息的基本概念进行梳理，并结合近年相关研究工作，提出一套针对虚假信息识别的软件平台设计。同时，为提升软件平台虚假信息识别的准确度、加快算法收敛，提出一种基于生成对抗网络的虚假信息筛选算法。[ 结果 / 结论 ] 提出的虚假信息识别平台有效提升了信息识别的精准度。]]></description>
<pubDate>2022/11/18 9:05:15</pubDate>
<category><![CDATA[舆情安全]]></category>
<author><![CDATA[刘建强，卢为党，黄国兴，马宁]]></author>
<guid><![CDATA[http://tie.istic.ac.cn/qbgc/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202205008&flag=1]]></guid><cfi:id>3</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[“政策流变”事件中网民负面情绪传播研究——以沈阳大学生零首付买房新政紧急叫停为例]]></title>
<link><![CDATA[http://tie.istic.ac.cn/qbgc/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202205009&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[[ 目的 / 意义 ] 本研究旨在分析政策流变事件中网民负面情绪的传播，为政府及时控制此类公共政策流变舆论走向并稳定舆情的走势提供参考。[ 方法 / 过程 ] 本文基于“沈阳大学生零首付买房新政紧急叫停事件”相关微博的评论与转发数据，采用转移熵法计算政策流变事件中的网民负面情绪传播矩阵，并利用社会网络分析方法对政策流变事件中网民负面情绪传播效应进行实证研究，刻画了“沈阳大学生零首付买房新政紧急叫停事件”网民负面情绪传播的网络结构。[ 结果 / 结论 ] 从政策流变事件中的网民负面情绪传播矩阵来看，政策流变事件中网民负面情绪传播效应并不一定是对称的。从网民负面情绪传播的有向网络图来看，当网民负面情绪出现后，会通过网络链条进行传播，并且网民负面情绪传播的关键节点会发生变化。因此，有关监管部门可以通过找出网络中的主要链条与关键节点，从其主要传播路径上进行控制，防止政策流变事件中网民负面情绪的进一步扩散。]]></description>
<pubDate>2022/11/18 9:05:15</pubDate>
<category><![CDATA[舆情安全]]></category>
<author><![CDATA[王益君，张瑜]]></author>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[可编程网络中一种轻量级 DDoS 攻击缓解机制研究]]></title>
<link><![CDATA[http://tie.istic.ac.cn/qbgc/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202205010&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[[ 目的 / 意义 ] 分布式拒绝服务（DDoS）攻击是互联网中威胁性最大且较难防御的攻击之一。针对传统的 DDoS攻击缓解机制检测较为复杂且缓解策略生成较慢的问题，文中提出了一种基于带内遥测的轻量级 DDoS 攻击缓解机制。[ 方法 / 过程 ] 首先，本文将 DDoS 攻击事件视为一种威胁情报，通过情报学方法研究提取普遍的 DDoS 攻击特征；然后，在数据平面利用带内遥测技术检测 DDoS 攻击，从而有效降低网络开销，实现轻量化；最后，控制平面生成限速策略并下发到数据平面交换机，通过源端限速的方法减小攻击流量对网络的影响。[ 结果 / 结论 ] 该机制能够及时检测到 DDoS攻击并有效缓解 DDoS 攻击造成的网络拥塞，并且通过缩短限速阈值中数据包的统计周期可以提高缓解机制的灵敏性，对 DDoS 攻击做出更快的反应。]]></description>
<pubDate>2022/11/18 9:05:16</pubDate>
<category><![CDATA[舆情安全]]></category>
<author><![CDATA[王卓昊，方琦，尹建辉，刘颖，董平]]></author>
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