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题名基于多模态因果推断的认知战虚假情报识别
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作者
左瑞芳
王辉
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机构
中山大学法学院
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出处
《情报杂志》
2026年第4期65-74,共10页
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文摘
[目的]构建一种面向认知战应用需求的多模态虚假情报识别方法。[方法]提出基于多模态因果推断的认知战虚假情报识别方法MCI-CWDI并对其进行验证。首先,通过CLIP大模型定向微调提取多模态因果一致性特征;其次,采用改进PC算法构建包含客观真实事件隐变量的结构因果模型,实现虚假情报初步识别;最后,设计时间—空间—逻辑多维度的因果矛盾检测算法,进一步加强虚假情报的识别性能。[结果/结论]研究表明,MCI-CWDI在Fakeddit测试集的F1值较最优基线BLIP-FT提升了1.5个百分点;在MM-COVID跨语言泛化测试集的F1值优于单模态因果模型Causal-BERT。消融实验表明,因果干预模块、矛盾检测模块、CLIP微调模块和隐变量建模对于模型性能具备促进作用,且各模块的贡献度存在一定差异。进一步研究发现,在文本扰动、图像扰动及多模态联合扰动场景下,模型的鲁棒性表现优异。
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关键词
认知战
多模态虚假情报
因果推断
mci-cwdi
结构因果模型
跨域泛化
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Keywords
cognitive warfare
multimodal disinformation
causal inference
mci-cwdi
structural causal model
cross-domain generalization
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术]
TP309.7
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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