【摘 要】
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本文针对社交类网游中敏感信息识别处理体系展开研究,提出了区块链模式下网游敏感信息即时数据挖掘框架.选取某大型社交网游聊天室数据库进行测试,采用基于Python的SKLearn库进行数据预处理,通过TensorFlow实现模型训练和验证.结果表明:针对网游语境中的短文本识别,TextCNN的准确率高于朴素贝叶斯、CNN两种模型5％ 以上,因此在模型数据层中引入TextCNN模型能够满足大型网游中敏感信息识别高效、精准的要求.结论证明,区块链模式下的网游敏感信息挖掘框架具有联盟链的层级管理优势、分布式账本对信
【机 构】
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中国人民公安大学信息网络安全学院,北京100038;温州大学国际教育学院,浙江温州325035;中国人民公安大学信息网络安全学院,北京100038
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本文针对社交类网游中敏感信息识别处理体系展开研究,提出了区块链模式下网游敏感信息即时数据挖掘框架.选取某大型社交网游聊天室数据库进行测试,采用基于Python的SKLearn库进行数据预处理,通过TensorFlow实现模型训练和验证.结果表明:针对网游语境中的短文本识别,TextCNN的准确率高于朴素贝叶斯、CNN两种模型5％ 以上,因此在模型数据层中引入TextCNN模型能够满足大型网游中敏感信息识别高效、精准的要求.结论证明,区块链模式下的网游敏感信息挖掘框架具有联盟链的层级管理优势、分布式账本对信息传播全程留痕的特性,并能通过智能合约和共识机制提升合约执行力.
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