日前，中國科學技術大學信息科學與技術學院張文逸教授課題組采用多樣本檢測算法在網絡謠言源檢測研究中取得新進展。研究成果以正式論文的形式在ACM SIGMETRICS會議上報告。
如何快速而準確地在在線社交網絡上識別惡意信息的傳播源頭（如網絡謠言源、計算機病毒源），是網絡科學中一個重要的基礎問題。該課題組的博士生王朝旭、董文祥等首次發現利用多樣本觀察知識能夠為檢測方法帶來顯著的分集增益。運用數理統計理論，他們從原理上證明，利用多樣本觀察知識，對于規則樹狀網絡拓撲模型，能夠將正確檢測率由文獻中單樣本觀察時的30.7%提升到趨近100%。進一步地，通過對多種實際網絡模型的數值實驗研究，證實了他們提出的多樣本檢測算法在實際場合中，有潛力大幅度提高謠言源識別的精度。
該研究成果可望應用于網絡取證等網絡安全領域，通過充分挖掘多個數據樣本中所包含的潛在聯合信息，快速而準確地識別出惡意信息的傳播源頭。
上述研究工作受到國家自然基金委、中國科學院以及教育部博士點-香港研資局聯合項目的資助。
圖1 小世界網絡中謠言源檢測結果
圖2 無標度網絡中謠言源檢測結果
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