有害信息

摘要： 2021年主侦破获网络犯罪案件数量名列前茅,共侦破各类网络犯罪案件5559起,抓获犯罪嫌疑人1.2万名,处置网络违法有害信息5.9万条……一组数据彰显了山东公安打击网络犯罪的力度和决心。随着互联网的飞速发展,当前群众衣食住行全面触网,网络攻击、网络诈骗、网络侵犯公民个人信息等涉网犯罪时有发生,严重侵害群众财产安全。

摘要： 互联网时代,网络信息资源是各信息服务机构赖以生存和发展的基础,但互联网信息不仅数量巨大,种类繁多,且资源异构,还有一些有害信息。图书馆以社会文化保存和信息交流为己任,同样需要对网络信息进行开发,为公众提供便利的信息查询服务。文章通过分析图书馆网络信息资源开发与服务的内容与特点,总结我国图书馆对网络信息资源开发利用的现状,提出相应的策略,以期为我国图书馆网络信息资源的开发与服务提供借鉴。

摘要： 随着网络技术快速发展,智能手机和网络使用逐步放开,给官兵带来很多便利的同时也引发了诸多安全风险,网络"翻墙"问题也时有发生,需要引起各级高度警惕。一、网络"翻墙"问题的危害网络"翻墙"是各类政治谣言、暴力恐怖、宗教极端主义和"黄赌毒"等违法有害信息向境内传播的主要途径,官兵们极易受到不良信息侵蚀诱发政治安全、防间保密、网赌网贷等违规违纪和违法犯罪行为。一是政治动摇信念缺失。随着信息网络飞速发展,互联网已经代替了传统媒体,成为意识形态领域斗争主战场。

摘要： 近日,一则来自中央网信办(国家互联网信息办公室)违法和不良信息举报中心的消息引发广泛关注,颇受好评——该中心在其官网、APP等渠道开设"涉历史虚无主义有害信息"举报专区,专项受理的第一项内容就是"歪曲党史、新中国史、改革开放史、社会主义发展史"的网络信息。此举显然具有一定现实针对性——一段时间以来,一些别有用心者打着所谓"反思历史""还原真相"等旗号,在网络上恶意歪曲、诋毁、否定党史。开设此类举报专区正是对错误言论的坚决反击,因此正当其时、深得人心。

摘要： “净网”集中行动启动近日,全国“扫黄打非”工作小组作出安排,中央宣传部、中央网信办、工业和信息化部、公安部、文化和旅游部、国家广播电视总局即日起至国庆节前开展“净网”集中行动,专项整治网上有害信息和不良内容,着力唱响网络主旋律、弘扬网络正能量。

摘要： 据《北京青年报》2021年6月16日A02版报道:中央网信办决定,6月15日起在全国范围内开展为期2个月的“清朗·‘饭圈’乱象整治”专项行动。专项行动将重点围绕明星榜单、热门话题、粉丝社群等重点环节,全面清理“饭圈”粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、恶意营销等各类有害信息,重点打击诱导未成年人应援集资、高额消费,鼓动粉丝攀比炫富、奢靡享乐以及号召粉丝、雇用网络水军“养号”刷量控评等行为。近几年,一些“饭圈”即粉丝圈子内的乱象时有发生,甚至一些事件造成了严重不良影响。

摘要： 近年来,全国网信系统以清朗网络空间为目标,扎实推进管网治网工作,网络生态不断向好。但同时,网上仍有顽症痼疾亟待解决,仍有新问题新挑战出现。例如:淫秽色情、赌博诈骗信息屡禁不绝,一些自媒体账号为获取流量,制造虚假谣言、恶意营销炒作;面向未成年人的在线课程中存在着低俗色情、血腥暴力的有害信息;一些平台泛娱乐化倾向,“三俗”问题反弹回潮,还有网络水军、流量造假等问题.

摘要： 记者8月9日从中央网信办获悉,在推进治理摄像头偷窥等黑产工作中,各地网信办督促各类平台清理相关违规有害信息2.2万余条,处置平台账号4000余个、群组132个,下架违规产品1600余件。百度、腾讯、UC等重点网站平台,清理有害信息8000余条、处置违规账号134个;京东、淘宝、闲鱼等电商平台,下架违规宣传或违规售卖摄像设备1600余件、处置违规账号3700余个、清理违规信息1.2万余条。网信部门还对存在隐私视频信息泄露隐患的14家视频监控APP厂商进行了约谈。

摘要： 累计清理负面有害信息15万余条,处置违规账号4000余个,关闭问题群组1300余个,解散不良话题814个,拦截下架涉嫌集资引流的小程序39款,专项排查整治网络综艺节目……日前,中央网信办等部门整治不良粉丝文化工作的阶段性成效公布,引发社会广泛关注。

摘要： 处置违规“自媒体”账号2929个,清理有害信息47153条,其中,关停封禁账号1793个。自8月27日国家网信办启动清朗·商业网站平台和“自媒体”违规采编发布财经类信息专项整治以来,大批财经“黑嘴”账号被戴上“口罩”。(9月11日人民网)点评:“真的要乱了”“周末传来重大消息”“一万亿,重大利好来了”……一段时间以来,一批财经“黑嘴”以耸人听闻的标题引流,甚至出现造谣、诈骗、非法集资等违法行为,对整个社会造成极大危害。

摘要： 为有效遏制利用计算机网络论坛传播低俗信息、恶意炒作等非法活动,为网络监测与监管工作提供有力技术支持,文章在参考相关文献基础上,按照数据采集、数据过滤、数据分析处理以及系统响应的流程模式,对构建网上有害信息监测系统进行了初步实践.首先,文章给出了监测系统的软件架构、功能设计方案,阐述了系统实现中涉及到的网上分布式信息采集和数据挖掘等关键技术.然后,说明了系统的运行流程.最后给出了系统的部分监测结果,对实现效果进行了验证.

摘要： 本文简要介绍了美国、英国、法国、德国、日本及我国对互联网上有害信息的防范措施.一方面从技术的角度寻找控制有害信息的有效途径,另一方面从法律的角度做出对控制有害信息的具体规定.

摘要： 本文对在互联网上散布非典谣言的事件,从道义上和法律上进行了分析,概述了在网上编造、传播非典有害信息的主要表现和特点、及利用互联网编造、传播恐怖信息罪.

摘要： 近年来,沧州市开展了一系列互联网整治专项行动,网络治理成效初显.但网络生态治理是一场持久战、攻坚战,各类有害信息易反复反弹,污染网络环境,社会影响恶劣.此次网络生态治理专项行动期间,市委网信办将积极协调公安、工信、文旅、市场监管等部门,建立专项行动协调处置工作机制,对存在违法违规行为、社会影响恶劣的网站平台和相关责任人,依法依规严肃处理.

摘要： 本发明公开了一种网络有害信息关键词提取方法和有害关键词库构建方法，前者包括：从互联网上获取初始文本数据信息；将其以分词为最小单位分级划分，对每一级划分出的各单位均进行与级别对应的属性标准化描述得到判定词；利用判定词的属性，进行判定词与原始有害关键词库的匹配，确定每个判定词的有害性；利用确定的每个有害分词，在初始文本数据信息中查找到与该有害分词同时出现且出现次数达到预设要求的分词并提取出作为疑似有害分词。还可利用疑似有害分词导入词库方式，检验词库性能确定已判有害分词，利用其和原始有害关键词库得到更新的有害关键词库。本发明能对互联网环境中的有害信息词进行准确识别，构建关键词库过程收敛快，误判率低。

摘要： 本发明公开了一种基于移动互联网的有害信息过滤系统，自动杀毒模块，连接外部网络，用以拦截并清除用户访问请求中以及访问返回结果中的木马有毒信息；信息收索模块，连接所述的自动杀毒模块，用以过滤用户访问请求配置的相应搜索引擎；一种基于移动互联网的有害信息过滤系统的过滤方法，S1:用户通过自动杀毒模块向网络发送访问请求。本发明能够对所有移动互联网用户的有害信息进行实时分析，并提供了相应的拦截功能，提高了移动互联网的有害信息过滤系统的自动化程度和精确度，可以作为电信运营商建设移动互联网有害信息信息发现和过滤的重要手段。

摘要： 本发明提出了一种基于大数据识别短信内容中有害信息的方法，包括以下步骤：S1，通过包含黑名单和白名单的数据集对AI智能识别系统进行训练；以及采用分词技术提取数据集中的关键信息，对AI智能识别系统训练；S2，通过正则表达式对短信做初步筛查；S3，将短信输入训练好的AI智能识别系统，对短信采用分词技术，计算最大信息冗余MIR，然后进行第一次通过判断；S4，将分词插入到分词词库中，计算基于分词属性的短信有害概率值Q2，然后进行第二次通过判断；S5，将拦截率Q与最小阈值、最大阈值进行比较：若小于最小阈值则短信通过。本发明能快速精准的识别出短信内容中的有害信息。

摘要： 本申请公开了基于双模态模型的有害信息检测方法、装置和存储介质，本申请提出的基于双模态模型的有害信息检测方法通过使用卷积循环多核算法网络来融合这两种模态数据特征，使用多个内核来适应不同的模态，从而实现更高的互联网有害内容检测精度；通过与CNN与RNN网络的集成，实现了在文本和视觉双模态数据处理上的创新突破，为互联网文章双模态分析检测开辟了一条新的技术道路。

摘要： 本发明提供一种有害信息的碎片内容处理方法及装置，该方法包括：爬取目标网站中包含有害信息的页面内容；根据预设的内容特征，提取所述页面内容中有害信息的碎片内容；其中，所述内容特征，包括关键词。本发明提供的有害信息的碎片内容处理方法及装置，通过爬取目标网站中包含有害信息的页面内容，根据内容特征匹配上述页面内容，获取上述页面内容包含的所有有害信息的碎片内容，能更准确的识别有害信息的碎片化内容，能更有效的阻止有害信息的传播，能降低网络的安全风险。

摘要： 本发明公开了基于深度学习的有害信息检测方法及系统，该方法包括：S100，采集多个用户的CDR数据、XDR数据及信令数据，得到样本数据，对样本数据进行分解，提取样本特征，并存入数据集合；S200，从数据集合中提取通信节点统计及子图的相关属性和表征，并对相关属性及表征进行预处理，并划分训练集和测试集，使训练集和测试集包括一定数量的有害数据；S300，将训练集输入基于循环神经网络的深度学习模型，进行监督训练，并结合测试集对深度学习模型进行优化，得到评估模型；S400，根据评估模型进行有害信息的定位分析。本发明较大程度地提升了电话通信中的有害信息的分析实时性及准确性，并能对模型进行在线训练和持续提升。

摘要： 本发明公开了一种监测蓝牙有害信息的方法及装置，该方法包括：接收蓝牙设备发送的蓝牙文件；检测所述蓝牙文件中是否存在有害信息；若所述蓝牙文件中存在有害信息，则获取所述蓝牙设备的MAC地址、信号强度以及当前时间；检测当前是否与数据处理平台建立网络连接；若当前与数据处理平台建立网络连接，则基于所述网络连接将所述蓝牙文件、所述蓝牙设备的MAC地址、信号强度以及当前时间发送至所述数据处理平台。通过本发明，能自动接收周边蓝牙设备发送的蓝牙文件，并对蓝牙文件中存在的有害信息进行甄别，并在甄别到有害信息后将蓝牙文件以及该蓝牙设备的相关信息上报至数据处理平台，实现了对传播有害信息的非法蓝牙设备的有效监管。

摘要： 本发明公开了一种用于公众有害信息的识别方法，所述识别方法包括如下步骤，S1、利用已知的各种类型的有害页面和正常页面组成第一训练数据集；S2、分解所述第一训练数据集中的各个数据，构建第一DOM树；S3、使用第一训练数据集中的各个数据在所述第一DOM树上循环遍历，根据第一训练数据集中数据的特征获取第一模型，根据第一训练数据集中数据的文字内容获取第二模型，根据第一训练数据集中数据的文字内容的特征获取第三模型；S4、利用未知网页组成第二训练数据集；等步骤。优点是：识别方法综合运用机器学习以及深度学习技术对未知页面中的文字进行判别，对信息进行多重识别，提高了识别准确率；此外，对于疑似有害页面可以做出预警，方便人工审查。

摘要： 本发明公开了一种基于人工智能的CDN有害信息阻断方法及系统，涉及网络安全技术领域，具体包括以下步骤：获取所有CDN节点中用户的请求操作日志数据；根据请求操作日志数据发起相应的业务请求并获取返回的数据；将返回的数据中的非结构化数据采用人工智能模型得到非结构化数据的检测结果，将返回的数据中的结构化数据通过关键字过滤及URL过滤得到结构化数据的检测结果；检测结果判断为有害信息时，生成与有害信息对应的请求操作日志数据的阻断规则，并将阻断规则发送至所有CDN节点，本发明能够完成对非结构化数据进行检测，并进行阻断隔离。

摘要： 本申请实施例涉及一种基于区块链的控制有害信息的方法及系统。该方法包括：按照第一规则生成主区块链的主链区块，所述主链区块包括文字数据；按照第二规则，根据所述主链区块生成次区块链的次链区块，所述次链区块不包括所述文字数据；记录所述主链区块与所述次链区块之间的对应关系；当检测到所述主区块链中的任一主链区块的文字数据包含有害信息时，确定包含所述有害信息的主链区块为有害区块，并根据所述对应关系，将所述有害区块替换为对应的次链区块。上述基于区块链的控制有害信息的方法及系统，可有效控制区块链中有害信息的传播，提高区块链技术的安全性。