融合元路径学习和胶囊网络的社交媒体谣言检测方法

以源推特文本为研究对象,深度挖掘推特正文内容的语义信息,并强调谣言在具有异质性的社交网络传播过程中存在的结构特征,以达到提升谣言检测效果的目的。采取基于One-Hot Encoding的词嵌入方法,结合Multi-head attention机制实现推特正文内容初级语义特征的提取,并进一步基于胶囊网络(CapsNet)构建内容胶囊(content-capsule)模块实现对正文内容深度语义特征的提取,结合图卷积胶囊(GCN-Capsule)模块实现谣言在社交网络中传播结构特征的提取,将两种胶囊向量采用一种动态路由机制进行融合,进一步丰富输入特征,之后输出源推特的分类结果,进而实现源推特的谣言检测。实验结果显示,该模型对谣言识别的正确率达93.6%。     

融合边缘智能计算和联邦学习的隐私保护方案

边缘智能设备、网关和云端在智能协同计算的过程中,存在隐私泄露、计算能力有限等问题。提高联邦学习可以大大提高智能协同计算的训练效率,但也会暴露边缘智能终端的训练集信息。基于此,提出了一种融合边缘智能计算和联邦学习的隐私保护方案(PPCEF)。首先,提出了一个基于共享秘密和权重掩码的轻量级隐私保护协议,该协议基于秘密共享的随机掩码方案,不仅可以在不损失模型精度的前提下保护梯度隐私,还可以抵抗设备掉线和设备间的共谋攻击,具有很强的实用性。其次,设计一种基于数字签名和哈希函数的算法,不仅可以实现消息的完整性和一致性,还能抵抗重放攻击。最后,使用MNIST和CIFAR10数据集,证明提出的PPCEF方案在实践中安全且高效。     

六招辨真伪

近年来收藏古董表的人越来越多,市场上形形色色、真真假假的古董表令人眼花缭乱。初入此行的朋友真如“雾里看花、水中望月,你知哪个是真哪个是假”？即使是真的,作为投资也好,收藏也罢,又如何掌握它的升值空间？根据我在古玩市场多年的经验小试几招,自娱在这真假虚实之中,体会个中乐趣。     

边缘计算下的轻量级联邦学习隐私保护方案

随着物联网和大数据技术的高速发展,以传统云计算模式为代表的集中式学习效率低下,且易受到单点攻击、共谋攻击、中间人攻击等一系列攻击手段,造成数据安全的隐患。边缘计算模式使得分布式联邦学习成为了可能,然而,联邦学习虽然能够保证数据在本地的安全和隐私,但是也面临众多安全威胁,如梯度泄露攻击,此外,效率问题也是联邦学习的痛点所在。为了保障边缘计算场景下的模型训练安全,提出了一种边缘计算下的轻量级联邦学习隐私保护方案(Lightweight Federated Learning Privacy Protection Scheme Under Edge Computing, LFLPP)。首先,提出一种云-边-端分层的联邦学习框架;其次,对不同层进行隐私保护;最后,提出一种周期性更新策略,极大地提高了收敛速度。使用乳腺癌肿瘤数据集和CIFAR10数据集在LR模型和Resnet18残差模型上进行训练和测试,同时使用CIFAR10数据集与FedAvg和PPFLEC(Privacy-Preserving Federated Learning for Internet of Medical Things ...