典型文献
面向诈骗短信息识别的融合多策略数据增强技术研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
诈骗短信息识别;数据增强;文本生成;深度合成
中图分类号：
作者姓名：
胡勉宁;李欣;李明锋;孙海春
作者机构：
中国人民公安大学信息网络安全学院,北京 100038;安全防范技术与风险评估公安部重点实验室,北京 100038
文献出处：
引用格式：
[1]胡勉宁;李欣;李明锋;孙海春-.面向诈骗短信息识别的融合多策略数据增强技术研究)[J].信息网络安全,2022(10):121-128
A类：
诈骗短信息识别
B类：
多策略,数据增强技术,识别模型,新型诈骗,识别率,模型鲁棒性,文本生成,深度合成,数据融合,融合增强,模型训练,训练方法,异于,融合技术,训练集,GRU,验证模型,模型性能,优化程度,使用数据,整体性能
AB值：
0.190057
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