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面向诈骗短信息识别的融合多策略数据增强技术研究
被引量：
5
1
作者
胡勉宁
李欣
+1 位作者
李明锋
孙海春
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2022年第10期121-128,共8页
针对诈骗短信息识别模型对新型诈骗短信息识别率低的模型鲁棒性问题,文章提出了一种文本生成和深度合成的数据融合增强技术的模型训练方法。借助统计分析发现新型诈骗短信息异于普通诈骗短信息的内容和结构特点,文章分别使用文本生成、...
针对诈骗短信息识别模型对新型诈骗短信息识别率低的模型鲁棒性问题,文章提出了一种文本生成和深度合成的数据融合增强技术的模型训练方法。借助统计分析发现新型诈骗短信息异于普通诈骗短信息的内容和结构特点,文章分别使用文本生成、深度合成和两者融合技术等数据增强方式来增强原生诈骗短信息训练集,同时在CNN、LSTM、GRU等多个模型中对新型诈骗短信息和原生诈骗短信息进行对比实验,进一步验证模型性能的优化程度。实验结果表明,使用数据融合增强技术后,模型对新型诈骗短信息的识别率由73.4%提升到98.4%,F1值由0.64提升到0.98,诈骗短信息识别模型的整体性能得到了提升。
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关键词
诈骗短信息识别
数据增强
文本生成
深度合成
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职称材料
题名
面向诈骗短信息识别的融合多策略数据增强技术研究
被引量：
5
1
作者
胡勉宁
李欣
李明锋
孙海春
机构
中国人民公安大学信息网络安全学院
安全防范技术与风险评估公安部重点实验室
出处
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2022年第10期121-128,共8页
基金
国家自然科学基金[62076246]。
文摘
针对诈骗短信息识别模型对新型诈骗短信息识别率低的模型鲁棒性问题,文章提出了一种文本生成和深度合成的数据融合增强技术的模型训练方法。借助统计分析发现新型诈骗短信息异于普通诈骗短信息的内容和结构特点,文章分别使用文本生成、深度合成和两者融合技术等数据增强方式来增强原生诈骗短信息训练集,同时在CNN、LSTM、GRU等多个模型中对新型诈骗短信息和原生诈骗短信息进行对比实验,进一步验证模型性能的优化程度。实验结果表明,使用数据融合增强技术后,模型对新型诈骗短信息的识别率由73.4%提升到98.4%,F1值由0.64提升到0.98,诈骗短信息识别模型的整体性能得到了提升。
关键词
诈骗短信息识别
数据增强
文本生成
深度合成
Keywords
fraud short message identification
data enhancement
text generation
deep synthesis
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向诈骗短信息识别的融合多策略数据增强技术研究
胡勉宁
李欣
李明锋
孙海春
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2022
5
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参考文献
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