计算机应用研究

作者：杨宇,郭瑞,高敏娜,王一凡,卢耀林,

单位：1.武警工程大学a.信息工程学院;b.研究生大队,西安710086；2.武警士官学校信息通信系,杭州310012；3.火箭军工程大学,西安710086；4.武警福建总队机动支队,福州350000；

关键词：假新闻检测,多模态融合,动态图学习,轻量化设计,

基金：全军军事理论项目；武警部队军事训练实战化理论项目；；

随着社交媒体的发展，假新闻以前所未有的速度和广度传播，对社会稳定、公共信任和个体利益构成严重威胁。传统的基于单一文本内容的检测方法难以应对利用AI生成的图文并茂、形式多样且传播迅速的现代假新闻，文本、图像、视频等多模态信息的融合分析和信息传播的动态网络的结构化挖掘，为假新闻检测提供了新的视角。系统梳理了假新闻检测的技术路线，从数据感知、特征解析、路径追踪和主动阻断四个环节探讨分析了代表性的方法和研究进展，总结了不同方法的优缺点，探讨了假新闻检测中多模态数据采集清洗、特征分析提取、动态溯源等核心挑战。多模态动态图学习凭借其在关联多模态信息、捕捉网络传播时序演化方面的优势，为假新闻检测提供了关键技术支撑，具体而言，多模态技术可深度应用于数据感知和特征解析层面，动态图学习则能精准捕捉假新闻的传播特性以进行路径追踪，最终实现更为精准高效的主动阻断。

来源：2025年第12期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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