基于大数据的网络信息内容安全与对抗

　　本书围绕网络信息内容安全，以舆论操纵周期模型为主线，从技术对抗的视角，系统介绍了大数据时代信息内容攻击者在侦察、 化、投送、控制等各个阶段可能采用的技术手段，并针对信息内容安全的防御者可以采取的技术手段进行了针对性的分析，具体内容包括爬虫与反爬虫、用户画像与社交蜜罐、社交机器人与发现等一系列主题，并涵盖了深度伪造检测、宣传手段检测等新兴研究热点，并 终形成了一个完整的认知安全框架，以指导安全工作者对信息内容进行主动的体系化防御。除此之外，本书还系统梳理了国外近年来的相关研究，使读者能够清晰把握信息内容安全领域的发展脉络。本书可作为高等院校网络安全、人工智能、大数据技术等专业本科及研究生的教材，也可供相关领域技术人员参考。

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第1章 绪论
1.1 信息内容安全
1.2 信息内容对抗
1.3 舆论操纵周期模型
第2章 国外研究进展
2.1 美国国防 计划研究局相关研究计划
2.2 美国自然科学基金相关研究项目
2.3 牛津大学“计算宣传”研究项目
第3章 侦察阶段的技术对抗
3.1 网络爬虫技术
3.2 用户画像技术
第4章 化阶段的技术对抗
4.1 侵略性宣传
4.2 内容深度生成技术
第5章 投送阶段的技术对抗
5.1 社交网络机器人技术
5.2 群控技术
第6章 控制、强化与维持阶段的技术对抗
6.1 个性化推荐技术
6.2 影响力 化技术
第7章 行动与消隐阶段的技术对抗
7.1 话题检测与追踪技术
7.2 虚假信息溯源技术
第8章 主动认知安全
8.1 信息内容安全攻防技术矩阵
8.2 主动认知安全框架
8.3 未来展望
参考文献