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网络异质媒体监测技术:有效加强工作网络和数据中心中异质媒体的监管
发表评论 来源:本站 编辑:baihua 日期:2018-08-27

  随着互联网信息的爆炸性增长,文本、图像、音频和视频等不同模态媒体海量出现,在丰富人们日常生活的同时,信息安全问题也日渐突出。互联网上越来越多的政治敏感、涉恐涉暴和色情淫秽信息开始广泛传播,对人们的工作生活造成极其恶劣的影响。在这样的背景下,本团队利用自身在异质媒体内容识别方面的技术优势,研发出了网络异质媒体监测技术,可有效加强工作网络和数据中心中异质媒体的监管,阻断不良敏感信息的传播,保障网络环境安全。

  中科院自动化所模式识别国家重点实验室团队长期从事互联内容安全、视觉认知计算、视频理解以及模式识别相关问题的研究,在多媒体信息安全行业具有丰富的经验。在技术应用上,团队在网络敏感信息(包括色情图像/视频、政治敏感图像/视频和涉恐涉暴图像/视频等)的识别技术方面已经获得30余项授权发明专利,先后与任子行网络股份有限公司和北京西塔网络科技股份有限公司等开展了实质性的技术合作,开发出了手机不良信息监控平台与网络内容综合管理平台两大网络内容安全管理软件系统。团队的技术还应用于以腾讯、搜狗以及国家广电总局为代表的大型网络服务提供商与国家级的网络内容监管部门。

  网络异质媒体监测技术是中科院自动化所模式识别国家重点实验室视频内容安全团队研发的中国第一款专业的网络异质媒体监管产品,适合大型集团企业、行政单位、校园等组织机构的网络中心端部署。本系统利用基于深度学习的异质媒体内容理解与分析技术,全方位监管网络中异质媒体信息(文本、图像、音频和视频),规范网络行为,可有效杜绝涉恐涉爆、涉黄淫秽、政治敏感等有害信息入侵与传播的违规违法等行为的发生。

  网络异质媒体监测技术主要分为数据流量捕获、异质媒体深度智能识别、基础管理平台三大部分组成,能够在不中断不影响网络正常运转的情况下,解决全网数据流量的捕获与监管问题。整体解决方案如图1所示。

  在数据采集方面,网络异质媒体监测技术支持电口和光口的数据采集,支持1G/10G/40G全线速接入,可实时采集、汇聚、分发、复制、解析所需数据,同时不影响网络正常运转。在异质媒体监管方面,HMAS-2000提供异质媒体(文本、图像、音频、视频)的深度挖掘与分析,并基于已有的判别模型和鉴定规则对媒体数据进行安全评估,可对高危信息进行及时预警和阻拦,同时,网络异质媒体监测技术支持自定义监管任务,用户可自行定义监管内容和安全级别,定制监管目标(例如指定敏感人物监管、敏感图像监管等等)等。在综合管理方面,网络异质媒体监测技术提供完善的用户权限管理,监管日志的统计分析,检测报告自动生成,多维度深度信息查询等,全面呈现系统全局状况,使管理者可以直观便捷的掌握网络数据情况。

  网络异质媒体监测技术产品是网络异质媒体数据流捕获和监测的全面解决方案。目前提供基于多线索融合技术的涉恐涉暴图像/视频识别,基于多线索检测的政治敏感信息识别(含敏感关键词/敏感人物/敏感场景等),基于多示例学习的特定人物检测,基于深度学习技术的色情淫秽图像/视频识别和血腥暴力图像/视频识别,基于联合规则的有害文本识别等。同时网络异质媒体监测技术根据国家法律法规建立了监测规则库和黑白名单库,并且该库是可扩展的,用户可灵活调整更改规则库和黑白名单库,以适应自身网络环境和监管任务的需求。

  网络异质媒体监测技术是全国第一款针对网络中异质媒体数据安全问题研发的专用监管设备。产品功能如下。

  网络异质媒体监测技术设备支持10/100M、10/100/1000M、Optical SX/LX/ZX各类链路,可安装与线上或通过SPAN端口安装,端口配置可设置为以全线速汇聚、复制或传送流量到指定的分析和存储设备端口。网络异质媒体监测技术的数据采集分路器能够保留全部原始数据(含错包、坏包),并保证原始数据包顺序,同时支持链路失效安全处理。

  网络异质媒体监测技术能够识别千余种协议和应用,覆盖IM即时通讯、P2P下载、流媒体、游戏娱乐等多类应用协议,可有效识别其中包含的异质媒体数据。基于深度学习、多线索融合、图像属性学习等人工智能技术,网络异质媒体监测技术系统可以从多维度解读文本/图像/音频/视频等异质媒体数据,挖掘隐含信息,对数据进行全方位的安全评估。

  在涉恐涉暴识别方面,对图像进行视觉属性分析,检测图像中涉恐涉暴相关目标、行为、文本和语音,利用多任务分类器,建立多线索语义深度融合策略,从多个维度对图像及视频进行涉恐涉暴内容识别。可以及时发现媒体数据中涉及的极端宗教思想、民族分裂思想、和军事训练等信息,并阻断其继续传播。

  在政治敏感识别方面,采用基于多线索检测的融合识别策略,从政治敏感关键词、政治敏感人物、政治敏感场景等多个维度对文档/图像/视频进行检测。可以有效控制恶意污蔑国家领导人,宣扬反动思想,捏造虚假政治新闻等违规数据的传播。

  在特定目标检测方面,采用基于R-CNN的特定目标检测技术,利用深度神经网络端到端的学习能力,以及多目标并行检测能力,对图像和视频中的特定目标(可由用户自定义,例如特定人脸、特定图像等)进行快速检测。管理人员可以根据国家及地区政策法规,定制目标监管任务。

  在色情淫秽识别方面,利用深度学习的图像识别/分类技术,结合肤色检测、隐私部位检测、形体轮廓检测等技术,深度理解图像内容;在方法层面采用了基于图的方法、基于多示例学习的方法,对图像及视频进行低俗涉黄内容识别。

  在血腥暴力识别方面,采用基于多种上下文结构与深度特征挖掘的图像识别/分类技术,融合不同语义层次的特征,并结合情感分析技术,对图像及视频进行血腥暴力程度鉴定。

  在文本安全鉴定方面,采用文本上下文理解技术,通过分词,段落语义理解技术,在联合规则制定的基础上,进行词/句/文的安全鉴定。

  在用户行为识别方面,通过庞大的URL分类数据库以及机器学习分类模型,建立全面的用户网络浏览行为跟踪机制和内容安全审计功能。支持关于用户身份识别、URL网址识别、业务应用智能识别与统计、网页信息记录、通信过程记录、外网发送内容审计的全方位管控。

  网络异质媒体监测技术系统可提供各个历史时段的监测数据的统计分析,支持监测报告自动生成并可通过系统后台自动发送或Email订阅。在管理员端,网络异质媒体监测技术提供多维度深度信息查询,并支持数十种报表模板,可以EXCEL、PDF、WORD、HTML等形式导出保存,同时支持报表自定义。

  (2) 政治敏感识别算法准确率超过93.0%,误检低于2.0%,速度达到0.1s/张;

  (3) 特定目标检测算法准确率超过93.0%,误检低于2.0%,速度达到0.1s/张;

  (4) 色情识别算法准确率超过99.0%,误检低于1.0%,速度达到0.1s/张;

  (5) 血腥暴力识别算法准确率超过93.0%,误检率低于2.0%,速度达到0.1s/张;

  (3) 支持对网络异质媒体监测技术系统的综合管理,包括识别算法的定制更新,任务定制,用户管理,数据库管理等;

  (5) 支持数十种报表模板,支持报表自定义,可以以EXCEL、PDF、WORD、HTML等形式导出保存;

  网络异质媒体监测技术由中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室研发。其研发团队在模式识别相关领域国际刊物和最高级别的国际学术会议上发表了多篇论文,近年来获得了国家与北京市的多项科技奖励,并与2007年信息科学领域国家和部门重点实验室评估中被评为优秀类国家重点实验室。面向网络内容公共是模式识别国家重点实验室主要的研究方向之一,多年来已经在网络内容公共及其相关方向上开展了大量的研究工作,先后承担了国家自然科学基金重点、863目标导向类、北京市自然科学基金重点等多个科研项目,取得了显著的成绩。在网络有害内容识别与过滤方面的成果分别发表在IEEE Trans. on PAMI、IJCV, ACM Trans. on Multimedia Computing, Communications, and Applications (TOMCAPP)、ACM Trans. on Applied Perception、CVPR、、ICCV等权威国际刊物与一流国际会议上。核心技术目前处于国际领先地位。已申请发明专利11项,授权发明专利5项,其中有1项目专利得到了转让。在色情图像与视频识别和网络违禁药物销售检测上的研究成果已用于上海联通、云南省广播电视局、北京奥组委等多家单位与组织。在国家前期项目支持下,已建成了包括若干台SGI/SUN工作站、30余台高性能计算机(包含GPU计算平台)、若干高速网络通信设备、若干Pan/tilt/zoom摄像机、若干专用的图像采集设备与若干高性能数字录音设备等的硬件平台,同时还拥有CAMPAQ国际标准敏感图像测试库、中英文语料库、语音、图像与视频处理程序库等多种与本项目相关的软件资源。

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