DeHiDe：基于区块链与深度学习的假新闻检测混合模型
机器学习
2021-01-11 v1
摘要
误导性信息、谎言、宣传和不实事实（常被称为假新闻）传播的激增，引发了关于当今快速流动的民主社会中社交媒体影响的质疑。假新闻的广泛且快速的传播在多方面让我们付出代价。例如，通过破坏选举完整性造成个人或社会成本，通过影响股票市场造成重大经济损失，或增加国家安全风险。在传统集中式系统中克服假新闻传播问题是具有挑战性的。然而，区块链——一种分布式去中心化技术，通过提供透明、不可篡改和可验证的交易记录来确保数据来源、真实性和可追溯性——可有助于检测和对抗假新闻。本文提出一种新颖的混合模型 DeHiDe：基于区块链与深度学习的假新闻检测混合模型。DeHiDe 是一个基于区块链的框架，通过过滤掉假新闻来实现合法新闻共享。它结合了区块链的优势与智能深度学习模型，以增强在应对假新闻障碍时的鲁棒性和准确性。文中还将所提方法与现有最先进方法进行比较。DeHiDe 有望在服务、特性和性能方面优于最先进方法。
引用
@article{arxiv.2010.08765,
title = {DeHiDe: Deep Learning-based Hybrid Model to Detect Fake News using Blockchain},
author = {Prashansa Agrawal and Parwat Singh Anjana and Sathya Peri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.08765},
year = {2021}
}
备注
13 Pages, 5 figures, and 1 table