面向中文用戶評論的自動化眾包攻擊方法
摘要：面向文本的自動化眾包攻擊具有攻擊成本低、隱蔽性強等特點,這種攻擊可以自動生成大量虛假評論,影響用戶評論社區的健康發展。近些年來,有學者研究面向英文評論社區的文本自動化眾包攻擊,但是鮮有針對中文評論社區的自動化眾包攻擊的研究,針對這一不足,提出了基于漢字嵌入LSTM模型的中文文本自動化生成攻擊方法。通過訓練由漢字嵌入網絡、LSTM網絡和Softmax全連接網絡組成的多層網絡模型,并引入溫度參數T構建攻擊模型。實驗中,從淘寶網的在線用戶評論中抓取了超過5萬條真實的用戶評論數據,驗證所提攻擊方法的有效性。實驗結果表明,生成的虛假評論可以有效地欺騙基于語言學分析的分類檢測方法和基本文本拷貝檢測等方法,并且通過大量的人工評估實驗發現所生成的文本具有真實性強、類型廣等特點。
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