一种统一的方法，用于亚太赫兹（Sub-THz）波段传播中的人体尺寸阻挡和散射分析，并应用于射频（RF）传感领域

《IEEE Transactions on Antennas and Propagation》：A Unified Approach to Human-Scale Blockage and Scattering Analysis in Sub-THz Propagation With Application to RF Sensing

　　

摘要：

数字取证工作很少在实验室条件下进行。由于时间和资源的限制，分析师通常需要筛选成千上万的被扣押文本文件，其中关键文件可能隐藏在大量无关材料中。本研究提出了一种轻量级的筛选方法，用于在仅使用CPU的环境中优先处理秘密操作指令（COI）文件。该方法结合了TF-IDF特征、LinearSVC分类器、可调的决策阈值以及基于SHAP的解释机制。通过使用来自两项独立调查的133份经法院裁决的COI文件和500份合成阴性样本（作为结构化的压力测试对比集），采用留一法（LOCO）对方法进行了评估。在两次测试中，模型的平均准确率为99.29%，平均F1值为98.28%，总共有5个假阴性（每次测试的假阴性率为2.27%和4.49%；合并后的假阴性率为3.76%）。每份文件的端到端筛选耗时0.32毫秒，在单线程CPU上的模型占用空间为1.34 MB。与基于Transformer的轻量级基线方法相比，该配置在CPU资源受限的情况下实现了准确率、延迟、模型大小和特征级可审计性之间的良好平衡。在KorQuAD v1.0中的9,606段韩文维基百科文本上进行代理假阳性评估时，假阳性率为0.31%（95%置信区间：0.21%–0.45%）。该方法通过采样优化节省了79%的工作量。该系统旨在作为分层取证工作流程中的筛选工具。SHAP输出结果旨在支持分析师审查，而不是作为独立的证据工具。研究结果仅限于所评估的韩语反间谍案例，尚未在其他语言、犯罪类型或司法管辖区进行验证。