日前，河南科技大学网络空间安全应用国际联合实验室在河南省中原千人—中原科技创新领军人才项目（No. 204200510021）“社会情境安全”资助下，搭建的社交情境元数据实验研究平台正式上线发布。目前，该实验平台涵盖了社会网络安全智能和前沿计算领域的六大主题应用，汇聚了上百万条社会情境元数据，为国内外社会计算和社会智能领域研究人员，提供了相关基础数据集和核心算法（服务）。同时该平台也展现了国际联合实验室近十年来开展的国家自然科学基金（No. 61003234，61370220，61772174，61972133），以及河南省科技创新杰出人才项目（No.174200510011）、河南省科技创新杰出青年项目（No.134100510006）等研究成果。
平台简介
近年来，随着5G/6G、移动互联网、大数据和人工智能的深入研究和广泛应用，网络空间安全和“以人为中心”的大规模情境感知与前沿计算，成为当前学术界和产业界共同关注的热点，也是国家“新一代人工智能发展规划”的重要内容。社交情境元数据实验研究平台聚焦“以人为中心”的社会（社交）网络空间安全和人工智能深度融合的核心问题，围绕社交平台安全评估、虚假信息传播控制、社交机器人智能检测、地理位置隐私保护、多媒体区块链溯源和并行推荐系统算法等六大主题应用，支持具有社会性、交互性、互操作性的互联网平台应用实验研究和开发，为国家互联网安全保障、社会大数据有效治理、智慧城市大脑建设、大规模智能社区和智慧家庭应用等众多应用场景提供有力支撑，以“数字强国”、“网络强国”，促进国家和区域经济社会高质量发展。上下文感知（Context-Aware,简称CA）最早在1994年被Schilit et al. 提出【B. Schilit, N. Adams, R. Want, “Context-Aware Computing Applications,” 1st Workshop on Mobile Computing Systems and Applications (WMCSA), California, USA, 1994: 85-90. 】，描述了（1） 不同场景变换下的移动（固定）应用；（2）不同位置（空间信息）、周围环境（附近资源），社交情境（Social Situation，社会信息）；（3）移动分布式计算系统，包括移动的计算设备和人，提供信息、通信和计算无处不在的访问（Ubiquitous Access）。随后，提出了情境感知（Situation Aware）【M. R. Endsley, “Toward a Theory of Situation Awareness in Dynamic Systems,” Human Factors, 1995, 37(1): 32-64.】，阐述了（1）技术的进化产生动态复杂系统，人的及时有效的决策能力十分重要；（2）面向系统动态决策的情境感知框架模型；（3）当前情境元素感知（Perception of Elements in Current Situation）， 当前情境理解（Comprehension of Current Situation），未来状态预测 (Projection of Future Status)。此后，2009年美国爱荷华州立大学计算机科学系Carl K. Chang 教授，将情境理论方法（Situation-theoretic approach）用于上下文感知的服务进化，提出了Situ理论，用来处理服务运行中 的动态更新和进化，以便满足用户不断变化的需求，为用户提供个性化服务【Chang, C. K, Jiang, H.-Y., Ming, H., Oyama, K. "Situ: A situation-theoretic approach to context-aware service evolution," IEEE Transactions on Services Computing, 2009, 2(3): 261-275.】。2014年，C.K. Chang and B. Schilit提出了感知计算（Aware Computing）【C.K. Chang and B. Schilit,“Aware Computing,” IEEE Computer, 2014, 47(4): 20-21.】，归纳了（1）探索计算能力以支持人行为活动的感知；（2）传感和感知技术的提高带来移动大数据；（3）感知应用处理位置和社交众包大数据。2016年1月，Carl K. Chang 教授进一步提出了情境分析（Situation Analytics）作为软件工程新范式基础【Carl K. Chang,“Situation Analytics: A Foundation for a New Software Engineering Paradigm,” IEEE Computer, 2016, 59 (1): 24-33.】，提出了“以人为主时代” （Human Dominance Era）的软件工程，以及Situ分析框架和Situ体系结构。
Human Factors:[M. R. Endsley,1995]
IEEE Computer:[Chang,2014]
Reaearch[Chang,2018]
河南科技大学网络空间安全应用国际联合实验室聚焦以人为中心的社会计算和社会智能研究领域，提出了社交情境理论（SocialSitu），以及面向多媒体社交网络的用户行为模式检测方法。它能够根据用户在不同意图下的行为模式，预测当前行为序列下的意图【Zhang, Z. Y., Sun, R. R., Wang, X. X., Zhao, C. W, " A Situational Analytic Method for User Behavior Pattern in Multimedia Social Networks," IEEE Transactions on Big Data, 2019, 5(4): 520-528.】。进一步，我们提出了社交情境安全和层次化分析框架【张志勇，荆军昌，李斐，赵长伟," 人工智能视角下的在线社交网络虚假信息检测、传播与控制研究综述,"计算机学报，2020.】。该框架自下而上，分别从社交实体层（内容安全）、社交环境层（环境安全）、社交行为层（行为安全）、社交意图层（意图安全）和社交目标层（服务安全）入手逐层展开，最终构建了一套涵盖五层和六要素的社交情境安全分析体系框架。
IEEE Transactions on Big Data:[Zhang,2109]
计算机学报:[Zhang,2020]
平台详情
社交平台安全评估
当今社交网络平台的安全隐私等问题凸显，亟需在线社交用户对平台功能、安全防范、隐私保护等功能进行评估以改善用户体验。将实时出现的群体评估任务快速高效精准地分发给最适合的社交用户，达到快速的回收高质量数据，已经成为当前群体计算研究的核心问题。
社交平台群体评估任务分配层次结构
面向在线社交网络的群体计算架构
算法的性能
算法召回率
算法准确率
虚假信息传播控制
近年来，在线社交网络虚假信息的传播给社会系统的政治、经济和生活等多个领域带来严重的负面影响，引发了学术界与产业界对这一科学问题的持续关注。在2018年3月，国际权威期刊《Science》曾一次性报道了两篇论文，深入系统地讨论了假新闻的危害以及对其科学观察与思考，虚假消息比真实消息传播得更远、更快、更深、更广。例如，虚假的政治新闻比恐怖主义、自然灾害、科学或金融信息类的虚假新闻的影响更明显，这对政治安全造成了巨大的威胁。
Nature:[David,2018]
Reasearch:[Soroush,2019]
研究思路图
SocialSitu框架
社交机器人智能检测
在线社交网络中恶意用户攻击手段逐渐升级，恶意行为不断变化，如何及时发现其行为特征并及时检测出恶意账号显得尤为重要。为减少社交网络平台中虚假信息的传播，保护在线社交平台中用户信息安全与社交平台的安全稳定，本课题主要针对目前在线社交网络平台中普遍存在的恶意社交机器人这一类恶意用户进行研究。
不同模型的社交机器人检测结果
基于不同特征的检测模型针对不同类别社交机器人的精确率
基于不同特征的检测模型针对不同类别社交机器人的召回率
地理位置隐私保护
随着具有定位功能的移动终端设备广泛普及，基于位置的服务（Location Based Services,LBS）得到了广泛应用，用户将个人的位置信息发送给第三方LBS服务提供商，从而获得相对应的信息服务，然而第三方LBS服务商是非可信的，攻击者可以通过用户暴露的位置数据，推测出用户的敏感信息，这对用户的个人隐私构成了严重的威胁，如何保护位置隐私，已经成为了当前研究的热点。
多媒体区块链溯源
社交网络在加速信息传播，为用户提供便捷服务的同时，也带来了社交媒体内容安全和侵权盗版等突出问题。为了提升社交网络中数字版权管理的服务质量和效率，提出了区块链和社交网络传播链“双链融合”的安全传播机制，并通过对区块链技术在版权领域应用的深入分析，在此基础上设计了一种数字版权服务的区块链方案。
并行推荐系统算法
随着计算机技术的发展，社交媒体平台功能和移动终端设备的多样化，使得用户与用户以及用户与设备间的交互越来越复杂，因此在多媒体社交网络中针对这种复杂的交互，怎样给用户提供更加个性化的服务，提高用户的体验质量越来越成为社交媒体网络研究的热点。
召回率对比
准确率对比
综合对比指标图
