【摘 要】
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面向文本的自动化众包攻击具有攻击成本低、隐蔽性强等特点,这种攻击可以自动生成大量虚假评论,影响用户评论社区的健康发展。近些年来,有学者研究面向英文评论社区的文本自动化众包攻击,但是鲜有针对中文评论社区的自动化众包攻击的研究,针对这一不足,提出了基于汉字嵌入LSTM模型的中文文本自动化生成攻击方法。通过训练由汉字嵌入网络、LSTM网络和Softmax全连接网络组成的多层网络模型,并引入温度参数T构建
【机 构】
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武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室,武汉大学国家网络安全学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61876134,No.U183610015),中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(No.2042018kf1028).
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面向文本的自动化众包攻击具有攻击成本低、隐蔽性强等特点,这种攻击可以自动生成大量虚假评论,影响用户评论社区的健康发展。近些年来,有学者研究面向英文评论社区的文本自动化众包攻击,但是鲜有针对中文评论社区的自动化众包攻击的研究,针对这一不足,提出了基于汉字嵌入LSTM模型的中文文本自动化生成攻击方法。通过训练由汉字嵌入网络、LSTM网络和Softmax全连接网络组成的多层网络模型,并引入温度参数T构建攻击模型。实验中,从淘宝网的在线用户评论中抓取了超过5万条真实的用户评论数据,验证所提攻击方法的有效性。
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