fake专题

A comprehensive review of machine learning-based models for fake news detection

Abstract 互联网在假新闻传播中的作用使其成为一个严重的问题，需要复杂的技术来自动检测。为了应对 Facebook、Twitter、Instagram 和 WhatsApp 等社交媒体网站上误导性材料的快速传播，本研究探索了深度学习方法和各种分类策略领域。该研究特别调查了基于 Transformer 的模型（如 BERT、递归神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN)）在

Fake news detection: A survey of graph neural network methods

abstract 各种社交网络的出现产生了大量的数据。捕获、区分和过滤真假新闻的有效方法变得越来越重要，特别是在 COVID-19 大流行爆发之后。本研究对假新闻检测系统的图神经网络 (GNN) 的现状和挑战进行了多方面、系统的回顾，并概述了使用 GNN 实现假新闻检测系统的综合方法。此外，还从多个角度讨论了用于实现实用假新闻检测系统的基于 GNN 的先进技术。首先，我们介绍假新闻、假新闻

【webrtc】MessageHandler 4：基于线程的消息处理：以Fake 收发包模拟为例

G:\CDN\rtcCli\m98\src\media\base\fake_network_interface.h// Fake NetworkInterface that sends/receives RTP/RTCP packets.虚假的网络接口，用于模拟发送包、接收包单纯仅是处理一个ST_RTP包消息的id就是ST_RTP 类型， – 然后给到目的地：mediachan

Deep-Fake原理揭示：使用WGAN-GP算法构造精致人脸

在上一节中可以看到基于”推土距离“的WGAN网络能够有效生成马图片，但是网络构造能力有所不足，因此导致有些图片模糊，甚至有些图片连马的轮廓都没有构建出来，本节我们改进WGAN网络，让它具有更强大的图像生成能力。在介绍WGAN网络算法时提到，如果把网络看成一个函数，那么网络要想具备好的图像生成能力就必须满足1-Lipshitz条件，也就是要满足公式：根据微积分的中值定理，如果函数f(x)可导

F. Fake Maxpooling（二维单调队列，类似筛法求lcm） 2020牛客暑期多校训练营（第二场）

题意： a [ i ] [ j ] = l c m ( i , j ) a[i][j]=lcm(i,j) a[i][j]=lcm(i,j) 求所有 k ∗ k k*k k∗k小矩阵的最大值和。思路：维护横向单调队列求每一行的前 k k k个数最值，再用纵向单调队列求出纵向前 k k k个数最值。这样求出每一点对应 k ∗ k k*k k∗k矩阵的最值了。但是本题求lcm是log，会

Fake-SMS恶意软件混淆分析——低代码的时代来了

写在前面的话在安全社区中，只要聊到开源代码使用方面的话题，就肯定会聊到安全问题。虽然使用开源代码通常会被认为是安全的，但我们需要清楚的是，与非FOSS（自由与开源软件）解决方案相比，开源软件解决方案并不能保证完全的可信任度或更好的安全性。那么关键问题就出现了：即使代码经过了混淆处理，我们是否仍应该使用FOSS？答案肯定是否定的，而且这样的代码并不应该被视为FOSS。先让我们一起回头看看恶意

fake news相关 2019-2020 五篇论文阅读

创新点、改进点、实验用到的数据集、不足文章目录 1 Bi-GCN数据集本文的亮点和要点思考 2 Capturing the Style of Fake News数据集已有方法的问题本文的亮点和要点思考 3 WeFEND数据集已有方法的不足文章的亮点和要点思考 4 Proactive Discovery of Fake News Domains from Real-Time So

[NCTF2019]Fake XML cookbook(特详解)

先试了一下弱口令，哈哈习惯了查看页面源码发现xml function doLogin(){var username = $("#username").val();var password = $("#password").val();if(username == "" || password == ""){alert("Please enter the username and

植树方案[fake_2-SAT]

传送门类似的奇偶约数问题,可以转化为图论来解决本题有2-SAT的味道,又有二分图染色的味道总之通过将束缚转化为图,求图中连通块的个数每个连通块有两种"染色"方案,根只有一种,答案就是2^(cnt-1) #include<bits/stdc++.h>#define N 100005#define M N*2#define LL long longusing namesp

BGP：04 fake-as

使用 fake-as 可以将本地真实的 AS 编号隐藏，其他 AS 内的对等体在指定本端对等体所在的AS 编号时，应该设置成这个伪AS 编号。这是实验拓扑，IBGP EBGP 邻居都使用物理接口来建立基本配置： R1:syssysname R1int loo0ip add 1.1.1.1 24int g0/0/0ip add 192.168.12.1 24q R2:

伪装用户代理：了解Python库fake_useragent

在进行网络爬虫、自动化测试或其他需要模拟真实用户行为的任务时，一个常见的挑战是如何避免被服务器识别为机器人或爬虫。为了解决这个问题，Python开发者可以借助fake_useragent库，轻松生成伪装的用户代理字符串。 fake_useragent是一个方便易用的Python库，它可以生成随机且多样化的用户代理字符串。用户代理是一个标识客户端应用程序或设备的字符串，它包含了关于应用程序或设备的

XXE漏洞 [NCTF2019]Fake XML cookbook1

打开题目查看源代码发现我们post传入的数据都被放到了doLogin.php下面访问一下看看提示加载外部xml实体我们知道外部xml实体的格式是 <!ENTITY 实体名称 SYSTEM "URI/URL"> bp抓包一下看看得到flag 或者这样但是很明显这样是不行的，因为资源是在admin上，也就是用户名那里 PHP引用外部实

Attacking Fake News Detectors via Manipulating News Social Engagement（2023 WWW）

Attacking Fake News Detectors via Manipulating News Social Engagement----《通过操纵新闻社交互动来攻击假新闻检测器》摘要在年轻一代中，获取新闻的主要来源之一是社交媒体。随着新闻在各种社交媒体平台上日益流行，虚假信息和毫无根据的言论的传播也随之激增。随着提出了各种基于文本和社交背景的虚假新闻检测器，最近的研究开始关

【错误解决方案】ModuleNotFoundError: No module named ‘my_fake_useragent‘

1. 错误提示 ModuleNotFoundError: No module named 'my_fake_useragent'，这意味着你试图导入一个名为 my_fake_useragent 的模块，但Python找不到这个模块。 2. 解决方案检查模块名是否正确: 确保你试图导入的模块名是正确的。也许你拼写错误或者大小写不正确。安装缺失的模块: 如果你确定模块名称正确但仍

一文让你掌握单元测试的Mock、Stub和Fake

单元测试中有几个神秘的概念，它们就是Mock，模拟对象；Stub，存根；Fake，伪对象，它们听起来很类似，也很容易混淆，让我们通过这篇文章揭开它们神秘的面纱，探索其幽深的小径。 1.什么是伪对象（Fake）伪对象,通俗的将就是假货！是用来代替具有“智能”对象的假货实现。通常是一个快捷实现，使它在不同的单元测试中有用，但不能用作集成测试。到目前为止，我看到的最常见的例子是数据仓储层中。

D. Fake News (思维 / 特判) 2020牛客暑期多校训练营（第七场）

传送门思路：题意：判断1到n的平方和是否是一个可开平方的数，若是输出 “Fake news!”，不然输出 “Nobody knows it better than me!”.因为1到n的平方和有公式 n*(n+1)*(2n+1)/6 ，刚开始一直讨论觉得可能需要统计下质因数的个数书否都为偶数。后面一气之下就特判了下 1 和 24 两组数据竟然过了！！！代码实现： #includ

论文阅读-Uncertainty-aware Propagation Structure Reconstruction for Fake News Detection

论文链接：https://aclanthology.org/2022.coling-1.243.pdf 目录摘要 1 简介 2 相关工作 3 问题陈述 4 拟议模型 4.1 概述 4.2 原始传播建模 4.2.1 图的构建 4.2.2 在原始传播图中学习远程交互 4.3 重建传播模型 4.3.1 高斯传播估计 4.3.2 重建传播图中的重新学习潜在相互作用 4.4 假

更细粒度的不实信息检测|FineFact：Towards Fine-Grained Reasoning for Fake News Detection

文本推理（FinerFact）更细粒度的不实信息检测2022 社交媒体中的不实信息（misinformation）是指通过社交网络平台传播的错误的、不准确的信息。现阶段的不实信息检测可从3个方面进行实施：（1）假新闻检测（fake news detection），即对较长文本新闻内容的真实性判别，通常以相关评论意见作为辅助；（2）谣言检测（rumor detection），多是对社交平台短文

已解决：fake-useragent Maximum amount of retries reached

前言 fake-useragent是爬虫中伪装useragent参数的常用模块。然而，从中导入UserAgent模块，并对其实例化时ua=UserAgent()会出现错误： fake-useragent Maximum amount of retries reached 问题分析进入UserAgent源代码，可以进入setting.py文件，里面包含了fake-useragent在线获