基于对抗鲁棒增强的多模态谣言检测方法
Adversarial robustness enhanced multimodal rumor detection method
1. 四川大学 网络空间安全学院, 成都 610065
2. 数据安全防护与智能治理教育部重点实验室, 成都 610065
3. 四川大学 网络空间安全研究院, 成都 610065
摘要
针对现有谣言检测数据集模态单一和谣言检测模型面对多模态对抗攻击时鲁棒性较弱的局限性，构建了大规模的多模态谣言数据集MuRumor，该数据集共包含19，733条博文、658，557条评论、12，365个用户，涵盖了文本、图像、评论、用户、社交上下文五个维度的特征数据。在此基础上，提出了基于对抗鲁棒增强的多模态谣言检测模型AR-MRD。该模型引入了文本风格弱化、评论过滤和图像对抗训练机制，并结合评论辅助跨模态一致性机制，实现对多模态特征的高效融合，并显著提升了模型对跨模态对抗攻击的抵抗力。实验结果表明，AR-MRD的准确率达到92.4%，超越了现有的检测方法，并且在对抗性条件下保持了最低的攻击成功率，能够有效抵御文本、图像和评论中的篡改行为。
基金项目
国家重点研发计划(2022YFC3303101)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.01.0005
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第9期
发布历史
[2026-05-29] 优先出版
引用本文
李婧, 陈欣雨, 唐瑞, 等. 基于对抗鲁棒增强的多模态谣言检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (9). (2026-06-02). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.01.0005. (Li Jing, Chen Xinyu, Tang Rui, et al. Adversarial robustness enhanced multimodal rumor detection method [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (9). (2026-06-02). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.01.0005. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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