SpamDam: 面向隐私保护和对抗性短信垃圾检测的研究

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

我们介绍了 SpamDam，一个 SMS 垃圾信息检测框架，旨在克服检测和理解 SMS 垃圾信息的关键挑战，包括缺乏公共 SMS 垃圾数据集，收集 SMS 数据的隐私问题，以及对抗对抗性检测模型的需求。

本研究提出了一种名为GCN-based Anti-Spam（GAS）模型的基于图卷积神经网络（GCN）的大规模反垃圾邮件方法。该模型整合了异构图和同构图以捕获评论的局部和全局上下文，在离线实验和在线性能上表现优于基线模型，并解决了闲鱼反垃圾邮件系统面临的数据规模和垃圾邮件挑战。

GCN-based Anti-Spam 反垃圾邮件 同构图 图卷积神经网络 异构图
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