《基于区块链技术的虚假新闻检测方法》文献阅读笔记+总结

关键词：区块链、智能合约、虚假新闻、新闻网站、博弈论

文章层次脉络：

摘要

​ 文章要实现一个区块链虚假新闻检测系统，通过仿真实验法来验证系统可行性。本文围绕以下几个方面进行展开：

• 分配审核者

• 确保有效审核者数量

• 检测恶意审核者

0、引言

首先提出了虚假新闻的危害性，指出了当前传统的针对假新闻传播的解决方案------机器学习存在的弊端。弊端有：

1. 新闻内容过长时，机器学习检测效果不理想。
2. 自然语言处理和机器学习都是针对 短新闻 历史数据的 特征行为 建立模型进行预测，但是对于假新闻的 特征行为积累不够，难以建立有效模型。

由于机器学习存在着弊端，本文提出了新的方案，即 **通过区块链技术+处理新闻审核者、新闻发布者、与新闻内容之间的关系来处理虚假新闻。**也就是从根儿上解决虚假新闻的产生。

本文提出的解决方案的先进性在于它是针对新闻产生做出的解决思路------预防虚假新闻的发布，而机器学习的解决方案必须通过虚假新闻已经传播甚至造成既定伤害以后，我们才能获取到大量数据，通过找出 语言特征行为 建立模型，进行预测，该解决方法有很大的局限性。

1、相关工作

通过引出文献：

• 文献【9】
• 文献【10】
• 文献【11】
• 文献【12】

阐述了当前处理虚假新闻面临的问题是，我们可以通过已有思路解决虚假新闻恶意传播的问题、虚假新闻有关机构恶意传播虚假新闻的问题。但是在当前的思路中，没有文章从 虚假新闻发布这个角度去建立一种新的监督模式。而本文就从该角度出发进行论证。

相关工作是根据区块链的特性来设计的：

2、系统设计

该系统角色主要分为三类：

1. 新闻采集者
2. 新闻编辑员
3. 新闻审核者

​ 本系统借助CMS建立新闻网站，使用区块链技术对新闻审核流程进行优化，通过随机选择多人进行共同审核，保证审核者之间不会受影响。利用区块链的不可篡改性，将审核结果保存在区块里，从而增加了新闻的可信度。

​ 智能合约将数据存储到区块链后，智能合约中设置了审核时间 time 并随机生成了n个审核者，n个审核者在审核时间内对文章进行判断，他们通过新闻的 IFPS地址查看新闻，并作出判断。最后审核者将判断结果发送给智能合约。智能合约会通过新闻审核为真的数量与新闻审核为假的数量进行对比得出最后的审核结果。

3、关键技术

• 随机选择审核者

通过审核者选择算法+伪代码论证了审核者是否可以进行审核需要自身的信任分数超过某个阈值，阈值决定了自己的状态，状态有“在线”或“离线”。

• 调整审核者数量

审核者数量不能少，防止审核者提交审核结果的数量太少，导致智能合约误判审核结果可信度低。设计了三种审核者调整方法。调整方案就是重新随机分配审核者。

• 博弈论证明

  ​ 通过建立模型，提出了 纳什均衡点概念。通过分析三类审核者行为得出了结论：审核者如果要想获得最大收益，就必须按照要求向智能合约发送真实新闻。论证了审核信息的可靠性。

• 审计机制

  建立审计机制为了防止参与者恶意发送报告，还能将一些一直不发送报告和放弃审核工作的参与者剔除，并且在新闻结算时，智能合约会将未发送报告的审核者状态改为“离线”。智能合约通过设计信任分数对审核者的状态进行更改。

  设计了两种审计规则：

  1. 恶意放弃审核攻击（消耗gas）
  2. 牺牲攻击（发不实消息）

4、技术

• CMS网站管理（容易上手，无代码开发）
• geth搭建区块链测试环境（我用的是Ganache搭建）
• SpringBoot（一款后端框架，比较火）
• 自动验证功能（将当前访问新闻的哈希值与区块中存储的哈希值比较）

5、可行性分析

通过仿真实验法进行可行性分析。在仿真环境里预先生成100个区块链账户，注册成为审核者。在将审核者分类为四类：

1. 诚实的审核者（70人）
2. 只会发送新闻为假的账户（10人）
3. 只会发送新闻为真的账户（10人）
4. 既可能发送新闻为真，也可能给你发送新闻为假的账户（10人）

审核人数的影响建立模型：

规避合谋者：

# 心得体会与收获

这篇文章设计思路值得借鉴，用到的实验方法，论证方法对我们这样的新手来说都有很高的学习价值。首先从系统角色出发，分析角色之间的关系，分析所得有审核者，编辑者，网站用户三类角色。通过角色的关系设计一种新的思路，结合了区块链的特性，智能合约的特性讲清楚这样设计的优势所在，与传统的机器学习鉴别真假新闻有何不同。

本文用到的实验方法：

• 信任分数设计（审核者选择算法+伪代码）通过阈值范围的设计映射账户状态。用户的状态表明了用户当前的工作状态。
• 通过时间量与工作量的关系，调整审核者数量
• 激励机制：提高角色、用户的积极性可以设计激励机制。需要明确激励条件，激励行为，通表格法将角色激励行为的奖励分配画出来。
• 博弈论证明：这里用到了著名的纳什均衡原理。通过 建立数学模型–>引出纳什均衡点—>博弈过程奖励图—>得出结论（角色要想收益化最大就得XXX）
• 仿真实验法：明确仿真对象，数量，假设条件，搞出一堆莫名其妙的数据，画出了一幅可能通向结论的图—>得出结论。