学者在网络谣言源识别方面取得进展

据新华社合肥电 （记者徐海涛）记者从中国科学技术大学获悉，该校张文逸教授课题组近期在网络谣言源识别研究方面取得进展，有望通过充分挖掘利用多个数据样本中所包含的潜在联合信息，快速准确地识别出恶意信息的传播源头。

近期，中科大信息学院张文逸教授课题组的博士生王朝旭和董文祥针对网络谣言源识别问题开展了深入研究，首次发现利用多样本观察知识能够为检测方法带来显著的分集增益。他们从原理上证明，利用多样本观察知识，对于规则树状网络拓扑模型，能够将正确检测率由文献中单样本观察时的30.7%提升到趋近100%。进一步地，通过对多种实际网络模型的数值实验研究，证实了他们提出的多样本检测算法有潜力大幅度提高谣言源识别的精度。

目前，该研究成果以论文的形式在ACM　SIGMETRICS国际学术会议上进行报告。据介绍，其未来可望应用于网络取证等网络安全相关领域，快速而准确地识别出恶意信息的传播源头。

2014年07月18日广州日报