日前，河南科技大学网络空间安全应用国际联合实验室张志勇教授团队在国家自然科学基金（No.61972133，61772174）和河南省中原科技创新领军人才（No.204200510021）等项目资助下，在网络空间虚假信息传播与控制研究方面取得重要进展。研究成果分别以“Inference of User Desires to Spread Disinformation Based on Social Situation Analytics and Group Effect”和“Disinformation Propagation Trend Analysis and Identification Based on Social Situation Analytics and Multilevel Attention Network”为题，在IEEE TDSC（IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing）和IEEE TCSS（IEEE Transactions on Computational Social Systems），以长文(Regular Paper)形式发表。

当前，在线社交网络中的虚假信息传播愈演愈烈，不仅严重混淆视听，还极大影响了社会公众**和安全稳定，已成为全球面临的严峻挑战。该研究采用社会情境分析理论框架和社会情境元数据，构建了基于传播特征(行为特征和时间特征)和双向反向传播(B-BP)神经网络的用户传播意愿推理模型，分析了虚假信息在单个社交平台和跨平台的传播模式和一般规律。提出了一种基于社会情境分析和多层注意力网络的虚假信息传播趋势分析和识别模型。该研究成果有助于全面洞察大规模复杂社会网络下的虚假信息传播模式，实现虚假信息传播前、传播中的有效及时控制，为社交平台管理者和监管机构实施细粒度网络空间安全治理和控制策略提供崭新思路，彻底改变传统网络空间安全治理的“一刀切”模式。

 IEEE TDSC是网络与信息安全领域国际三大**期刊（CCF A），主要关注和发表计算机及网络安全、可靠性领域**新研究进展和前沿理论方法与技术。IEEE TCSS是社会计算与社会系统领域国际权威期刊，主要发表在社会计算、社会系统建模与仿真、社会网络动力学、社会智能与认知等方面的**新前沿成果。

TDSC论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9750906

TCSS论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9768150