68、利用情感分析与轻量级加密保障信息安全

利用情感分析与轻量级加密保障信息安全

1. 新冠疫苗接种公众情感分析

在新冠疫情期间，疫苗接种成为全球关注的焦点。为了解公众对新冠疫苗接种的态度，研究采用了意见挖掘和情感分析技术。

1.1 研究背景与目的

此前，已有诸多研究将意见挖掘应用于不同领域，如医疗健康、教育等。在新冠疫苗接种方面，由于社交媒体上存在反疫苗运动，了解公众对疫苗的接受程度对于全球疫苗接种计划至关重要。本研究旨在通过分析阿拉伯语的推特推文，测量公众对新冠疫苗接种的接受程度。

1.2 研究方法

• 数据集获取 ：在2021年5月的第一周，使用Twitter流式API实时检索阿拉伯语的新冠疫苗相关推文。每次检索10,000条推文，并将其整理成包含源设备、文本、地理位置经纬度和转发计数等信息的记录。重点关注推文文本，对所有推文进行预处理，为情感分析做准备。
• 情感分析模型 ：
  1. 推文检索 ：通过向Twitter搜索操作符提供关键词，设置地理区域和语言（阿拉伯语）来检索推文。使用设置角色操作符选择分类标签和预测字段。
  2. 预处理 ：排除推文中的http和URL等内容。
  3. 文本处理 ：
     • 分词 ：将文本拆分为小项，便于处理。
     • 去除停用词 ：去除阿拉伯语停用词，因为它们对文本含义没有影响。
     • 词干提取 ：将剩余的词元还原为原始词根，使具有相同含义的词被视为一个词。
  4. 情感分析 ：将检索到的推文分为主观、中性和客观三类，以确定推文的语气是积极还是消极，以及文本是主观反映用户情感和意见还是客观反映事实。通常更关注主观情感，以挖掘相关意见。
  5. 分类模型开发 ：基于H2O深度学习构建预测模型，将数据集分为70%用于训练，30%用于测试，并进行10折交叉验证。最后计算分类任务的准确率、精确率和召回率来评估模型性能。

指标	公式
精确率	$Precision = \frac{TP}{TP + FP}$
召回率	$Recall = \frac{TP}{TP + FN}$
准确率	$Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}$

其中，$TP$ 为真正例，$FP$ 为假正例，$TN$ 为真反例，$FN$ 为假反例。

1.3 研究结果

通过对2021年5月第一周收集的数据集进行情感分析，得到了不同疫苗类型的准确率、精确率和召回率。结果显示，主观推文数量相对客观推文较少，表明大多数人在新冠疫苗发现宣布时对疫苗接种持积极态度，不同疫苗类型的积极态度百分比有所不同。这可能是因为人们希望通过接种疫苗避免感染的严重症状。

以下是部分疫苗类型的分析结果：
| 疫苗类型 | 真正客观 | 真正主观 | 分类精确率（%） | 分类召回率 | 准确率 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 新冠疫苗 | 75 | 13 | 85.23 | 94.94% | 83.00% ± 8.23% |
| 新冠疫苗（同义词） | 81 | 9 | 90.00 | 97.59% | 89.00% ± 9.94% |
| 辉瑞疫苗 | 0 | 0 | 0.00 | 0.00% | 97.00% ± 4.83% |
| 阿斯利康疫苗 | 53 | 15 | 77.94 | 86.89% | 77.00% ± 9.49% |
| 卫星五号疫苗 | 32 | 4 | 88.89 | 96.97% | 89.00% ± 16.63% |
| 中国疫苗 | 436 | 64 | 87.03 | 93.76% | 94.72% ± 0.89% |

2. QR码轻量级加密研究

QR码作为一种二维条形码，在商业、营销、医疗等多个领域得到了广泛应用。然而，QR码也面临着安全威胁，如恶意URL编码和信息泄露等问题。本研究旨在探讨几种对称轻量级加密（LWC）算法，以增强QR码的保护。

2.1 QR码概述

QR码是一种免费、简单且实用的工具，能够存储多达2,953字节的数据，并能快速检索。用户可以通过QR码访问在线网站、发送邮件、保存联系人信息等。它还支持四级纠错功能，可恢复受损数据。但目前全球尚无统一的QR码扫描标准。

2.2 QR码的应用场景

• 商业与营销 ：用于商业跟踪系统、广告宣传，编码URL和产品信息，方便用户与商家互动。
• 医疗健康 ：在疫情期间，用于患者身份识别、电子许可、电子处方、PCR测试和疫苗证书验证等。
• 其他领域 ：如沿海地区管理、教育、交通、票务服务和旅游推广等。

2.3 QR码的安全问题

QR码可能被用于存储钓鱼链接（如QRishing）、传播垃圾URL、引导用户访问恶意页面和虚假SSL证书等，从而导致用户敏感信息泄露。由于QR码尺寸有限，需要采用轻量级安全机制来保护其内容，同时考虑可用性。

2.4 轻量级加密机制

轻量级加密（LWC）是一种使用低资源、提供高吞吐量、保守性和低功耗的增强安全模式。本研究主要探讨对称轻量级算法，并分析和比较其安全和性能考虑因素。

以下是QR码相关研究的流程图：

graph TD;
    A[QR码应用场景] --> B[商业与营销];
    A --> C[医疗健康];
    A --> D[其他领域];
    E[QR码安全问题] --> F[钓鱼链接];
    E --> G[垃圾URL];
    E --> H[恶意页面];
    I[轻量级加密机制] --> J[对称轻量级算法];
    J --> K[安全性能分析];
    J --> L[性能比较];

通过对新冠疫苗接种公众情感分析和QR码轻量级加密的研究，我们可以更好地了解公众对疫苗的态度，同时保障QR码信息的安全。未来，还可以进一步深入研究公众对疫苗接种的具体反馈，以及优化QR码的加密算法，提高其安全性和可用性。

利用情感分析与轻量级加密保障信息安全

3. 情感分析与QR码加密的综合影响及应用拓展

情感分析和QR码加密虽然应用于不同场景，但在保障信息安全和促进信息有效传播方面有着综合影响。

3.1 综合影响

• 公众信任与安全保障 ：在新冠疫苗接种推广中，情感分析能了解公众对疫苗的态度，而QR码加密可确保与疫苗相关的个人信息如疫苗接种证书等的安全。当公众看到疫苗相关信息安全得到保障，且大多数人对疫苗持积极态度时，会增强他们对疫苗接种的信任。
• 信息传播与安全 ：在营销活动中，情感分析可了解消费者对产品的看法，而QR码加密能保证营销信息在传播过程中的安全性，防止信息被篡改或恶意利用，从而促进信息的有效传播。

3.2 应用拓展

• 医疗领域拓展 ：在医疗数据共享方面，情感分析可了解患者对数据共享的接受程度，而QR码加密可用于加密患者的电子病历、检查报告等敏感信息，确保数据在不同医疗机构之间安全传输。
• 教育领域拓展 ：在在线教育中，情感分析可了解学生对课程的满意度，而QR码加密可用于保护学生的学习记录、考试成绩等信息，防止信息泄露。

4. 未来发展趋势与挑战

随着技术的不断发展，情感分析和QR码加密也面临着新的发展趋势和挑战。

4.1 发展趋势

• 智能化与自动化 ：情感分析将更加智能化，能够自动识别复杂的情感和语义。QR码加密算法也将不断优化，实现自动化的加密和解密过程，提高效率。
• 多领域融合 ：情感分析和QR码加密将与更多领域如物联网、人工智能等深度融合，创造出更多的应用场景。

4.2 挑战

• 数据隐私与安全 ：在情感分析和QR码加密过程中，需要处理大量的个人数据，如何保护这些数据的隐私和安全是一个重要挑战。
• 算法准确性与适应性 ：情感分析算法需要不断提高准确性，以适应不同语言和文化背景下的情感表达。QR码加密算法也需要适应不同的应用场景和安全需求。

5. 总结

本文主要探讨了新冠疫苗接种公众情感分析和QR码轻量级加密两个方面的内容。

在新冠疫苗接种公众情感分析方面，通过意见挖掘和情感分析技术，了解了公众对不同类型新冠疫苗的态度。研究结果表明，大多数人对疫苗接种持积极态度，不同疫苗类型的积极态度百分比有所不同。

在QR码轻量级加密方面，分析了QR码的应用场景和安全问题，探讨了对称轻量级加密算法以增强QR码的保护。

同时，还讨论了情感分析和QR码加密的综合影响、应用拓展、未来发展趋势和挑战。为了更好地保障信息安全和促进信息有效传播，未来需要进一步深入研究公众对疫苗接种的具体反馈，优化QR码的加密算法，提高其安全性和可用性，同时应对数据隐私与安全、算法准确性与适应性等挑战。

以下是本文内容的总结表格：
| 研究领域 | 研究方法 | 研究结果 | 未来展望 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 新冠疫苗接种公众情感分析 | 意见挖掘、情感分析，使用Twitter流式API获取数据，基于H2O深度学习构建分类模型 | 大多数人对疫苗接种持积极态度，不同疫苗类型积极态度百分比不同 | 深入研究公众具体反馈 |
| QR码轻量级加密 | 分析对称轻量级加密算法，比较安全和性能 | 为增强QR码保护提供思路 | 优化加密算法，提高安全性和可用性 |

以下是未来发展趋势和挑战的流程图：

graph TD;
    A[未来发展趋势] --> B[智能化与自动化];
    A --> C[多领域融合];
    D[挑战] --> E[数据隐私与安全];
    D --> F[算法准确性与适应性];