10.网络有害信息的发现和过滤技术手段
网络信息过滤技术
对比
可以注意到基于内容的信息过滤和基于合作的信息过滤 （协同过滤）的相同点都是要计算两个物品的相似度， 但不同点是前者是根据物品的内容相似度来做推荐，给 物品内容建模的方法很多，最著名的是向量空间模型， 要计算两个向量的相似度。而后者根据两个物品被越多 的人同时喜欢，这两个物品就越相似。 由此可以看到两种方法的不同点在于计算两个物品的相 似度方法不同，一个根据外界环境计算，一个根据内容 计算。
组长：刘伟
1221330048
ห้องสมุดไป่ตู้
组员：史波 1221330053 张旭 1221330056
伍思同 1221330068
目录
基本信息与发展历史
——刘伟 网络信息过滤技术方法 ——史波 网络信息过滤技术应用 ——伍思同 现状分析及发展趋势 ——张旭
互联网的飞速发展在给人们的工作、生活、 学习等诸多方面带来巨大便利的同时也带来 诸如“信息超载”以及“不良信息”和垃圾 信息的侵害等问题。信息过滤技术由此产生， 并广泛应用到了网络的各种信息处理过程中， 对网络信息实用化具有极大的推动作用。
基于合作的过滤优缺点
优点：协作过滤系统利用用户之间的相似性来推荐信息, 它能够为用户发现新的感兴趣的内容,其关键问题是用户 聚类。并且能为用户发现新的感兴趣的信息。
缺点：需要用户的参与。稀疏性问题,在系统使用初期,由 于系统资源还未获取足够的信息,系统很难利用这些信息 来发现相似的用户。另一缺陷是系统可扩展性,即随着系 统用户和信息资源的增多,系统的性能会下降。
信息过滤依据的具体内容过滤
首先分级体系，网页的分级也像电影、电视的分级一样 必须按照一定的标准进行,这个标准就是分级体系。分级 体系是对网络信息内容进行分级的依据,它规定了分级的 类目、子类目或者类目的级别和分级的具体方法,实质上 就是一种网络信息内容分类法。
11.网络有害信息的发现和过滤技术手段
网络有害信息的发现和过滤技术手段互联网的快速发展使得人们可以很方便的获得各种信息，与此同时，抵御互联网的反动、淫秽或色情等有害信息的思想文化渗透成了一个迫切需要解决的问题。
互联网上主要有两类有害信息：一类是反动、色情、迷信、谩骂和机密等有碍社会公德和不便公开的信息；另一类是会影响互联网本身和用户计算机安全的不良代码，如特殊控制、计算机病毒等。
网络有害信息的发现机制主要有主动发现和被动防御两种方式。
主动发现的方式主要有基于搜索引擎的有害信息主动监测，被动防御的方式以网络内容过滤为主。
1.基于搜索引擎的有害信息主动监测技术采用主动扫描探测方法进行有害信息监控的系统，首先要设计网络蜘蛛模块，实现对html、aspx等网页的自动抓取，采用算法实现中文分词，开发信息索引模块，实现对网页的批量和增量索引，并且包含有害信息检索模块,实现有害信息监控及预警功能。
搜索引擎，概括起来其组成大致分为四个部分：(1)搜索器。
主要完成互联网上获取网页和链接结构信息进行分析处理；(2)索引器。
理解搜索器所搜索的信息，从中抽取出索引项，用于表示文档以及生成文档库的索引表，为用户检索奠定基础。
索引器可以使用集中式索引算法或分布式索引算法，(3)检索器。
用户的查询在索引库中快速检出文档，进行文档与查询的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并实现某种用户相关性反馈机制。
(4)用户接口。
主要作用是输入用户查询、显示查询结果、提供用户相关性反馈机制。
主要目的是方便用户使用搜索引擎，高效率和多方式地从搜索引擎中得到有效并且及时的信息。
2.内容过滤技术内容过滤技术一般包括名单过滤技术、关键词过滤技术、图像过滤技术、模版过滤技术和智能过滤技术等。
现阶段的内容过滤技术主要分为基于网关和基于代理两种，二者都不能解决的问题是对网络速度的负面影响。
而且因为是串行处理，如果网关和代理出现故障都会使网络不通。
目前过滤技术大多在网络处理的应用层实现，适应性和安全性较差。
信息安全相应规范
（一）信息安全管理组织机构设置及工作职责一、组织机构1、公司成立信息安全领导小组，是信息安全的最高决策机构，下设办公室，负责信息安全领导小组的日常事务。
2、信息安全领导小组负责研究重大事件，落实方针政策和制定总体策略等。
职责主要包括：（1）根据国家和行业有关信息安全的政策、法律和法规，批准公司信息安全总体策略规划、管理规范和技术标准；（2）确定公司信息安全各有关部门工作职责，指导、监督信息安全工作。
（3）信息安全领导小组下设两个工作组：信息安全工作组、应急处理工作组。
组长均由公司负责人担任。
（4）信息安全工作组的主要职责包括：①贯彻执行公司信息安全领导小组的决议，协调和规范公司信息安全工作；②根据信息安全领导小组的工作部署，对信息安全工作进行具体安排、落实；③组织对重大的信息安全工作制度和技术操作策略进行审查，拟订信息安全总体策略规划，并监督执行；④负责协调、督促各职能部门和有关单位的信息安全工作，参与信息系统工程建设中的安全规划，监督安全措施的执行；⑤组织信息安全工作检查，分析信息安全总体状况，提出分析报告和安全风险的防范对策；⑥负责接受各单位的紧急信息安全事件报告，组织进行事件调查，分析原因、涉及范围，并评估安全事件的严重程度，提出信息安全事件防范措施；⑦及时向信息安全工作领导小组和上级有关部门、单位报告信息安全事件。
⑧跟踪先进的信息安全技术，组织信息安全知识的培训和宣传工作。
（5）应急处理工作组的主要职责包括：①审定公司网络与信息系统的安全应急策略及应急预案；②决定相应应急预案的启动，负责现场指挥，并组织相关人员排除故障，恢复系统；③每年组织对信息安全应急策略和应急预案进行测试和演练。
（6）公司应指定分管信息的领导负责本单位信息安全管理，并配备信息安全技术人员，有条件的应设置信息安全工作小组或办公室，对公司信息安全领导小组和工作小组负责，落实本单位信息安全工作和应急处理工作。
二、工作职责1、设置信息系统的关键岗位并加强管理，配备系统管理员、网络管理员、应用开发管理员、安全审计员、安全保密管理员，要求五人各自独立。
网络信息内容过滤技术研究与实现
网络信息内容过滤技术研究与实现随着互联网的快速发展和普及，网络信息的内容也变得越来越庞大和多样化。
然而，互联网上也存在着大量不健康、不负责任和有害的信息内容，例如淫秽色情、暴力恐怖、虚假谣言等，给广大网民的身心健康带来了一定的威胁和影响。
为了保护网络环境的健康和秩序，开展网络信息内容过滤技术的研究与实现势在必行。
网络信息内容过滤技术旨在通过使用各种技术手段和算法，对网络信息进行准确和智能的分类、识别和过滤。
这种技术可以在一定程度上阻止恶意信息的传播，保护用户免受不良信息的侵害，让用户能够更加安全地使用互联网。
首先，网络信息内容过滤技术需要借助于机器学习算法和自然语言处理技术。
通过构建庞大的标注数据集，利用机器学习算法训练出分类模型，能够对网络信息进行自动分类和过滤。
而自然语言处理技术则可以将网络信息转换为计算机能够理解和处理的形式，从而更好地进行分类和过滤。
其次，网络信息内容过滤技术还需要结合人工审核和人工智能。
尽管机器学习算法和自然语言处理技术能够自动识别和过滤大量的网络信息，但是对于一些复杂或模糊的内容，仍需要人工审核进行判断。
通过与人工智能的结合，可以增强系统的智能化和自动化水平，提高对网络信息的准确识别和过滤能力。
此外，网络信息内容过滤技术还要具备适应性和实时性。
互联网上的信息更新速度非常快，恶意信息的传播速度更是惊人。
为了应对这种快速变化的情况，网络信息内容过滤技术需要具备适应性，能够根据新出现的信息内容进行调整和更新。
同时，网络信息内容过滤技术还应具备实时性，能够快速识别和过滤恶意信息，以确保用户能够及时获得准确和安全的网络信息。
最后，网络信息内容过滤技术需要遵循法律法规和伦理规范。
在过滤网络信息时，需要保证对合法和合理内容的尊重和保护，避免对合规信息的错误过滤和屏蔽。
同时，过滤技术也不能侵犯用户的隐私权，需要保障用户的合法权益。
综上所述，网络信息内容过滤技术的研究与实现是保护网络环境的重要措施。
网络虚假信息防控技术及实践案例分析
网络虚假信息防控技术及实践案例分析随着互联网的普及和信息技术的迅猛发展，网络虚假信息的传播速度和影响力日益加剧。
虚假信息严重干扰了社交媒体的正常运行，损害了公众的判断力和信任度。
因此，各个国家和组织都积极开展网络虚假信息的防控工作。
本文将对网络虚假信息防控技术及实践案例进行分析，以探讨如何有效应对网络虚假信息的挑战。
首先，网络虚假信息识别技术是网络虚假信息防控的关键。
互联网公司通过机器学习和自然语言处理等技术手段，建立了虚假信息识别模型。
这些模型可以自动识别和标记出潜在的虚假信息。
例如，谷歌公司开发的人工智能系统可以通过跟踪用户反馈和检测重复信息等方式准确识别虚假信息。
腾讯、新浪等中国的互联网公司也通过自动审查、社区举报等方式有效防控网络虚假信息。
其次，技术与人工智能的结合在网络虚假信息防控中起到重要作用。
互联网巨头如Facebook和微软等公司将机器学习的技术与人工智能相结合，开发了一系列虚假信息过滤算法。
这些算法可以自动过滤掉频繁转发的虚假信息，同时有效阻止机器人账户的恶意操作。
例如，Facebook的边缘检测技术可以检测出虚假账户和恶意机器人。
此外，深度学习技术也被广泛应用于虚假信息的识别和过滤。
它可以分析大量的数据和内容，发现其中的模式和规律，并准确判断信息的真实性。
这些技术的应用有效提高了虚假信息的识别和防控水平。
除了技术手段，政府和社交媒体平台的合作是网络虚假信息防控的另一个重要方面。
政府机构和互联网公司可以建立信息互通的渠道，及时分享虚假信息的情况和处理方法。
例如，中国政府要求互联网公司实施实名制认证，有效识别和屏蔽虚假信息。
此外，与此同时，社交媒体平台也应制定更加严格的内容审核机制，确保用户发布的信息真实可信。
例如，推特公司在2020年美国总统选举期间，采取了一系列措施，加强了对虚假信息的审核和标记。
针对不同的虚假信息类型，也有相应的防控策略和实践案例。
一类虚假信息是网络谣言，它们为了吸引点击量和传播速度，通常会制造一些耸人听闻、不经确认的信息。
信息安全管理考试真题
一、判断题（本题共15道题, 每题1分, 共15分。
请认真阅读题目, 然后在对的题目后面打√, 在错误的题目后面打×）1.口令认证机制的安全性弱点, 可以使得攻击者破解合法用户帐户信: 息, 进而非法获得系统和资源访问权限。
(√)2.PKI系统所有的安全操作都是通过数字证书来实现的。
(√)3.PKI系统使用了非对称算法. 对称算法和散列算法。
(√)4.一个完整的信息安全保障体系, 应当包括安全策略(Policy)、保护(Protection)、检测(Detection)、响应(Reaction)、恢复(Restoration)五个主要环节。
(√)5.信息安全的层次化特点决定了应用系统的安全不仅取决于应用层安全机制, 同样依赖于底层的物理、网络和系统等层面的安全状况。
(√)6.实现信息安全的途径要借助两方面的控制措施、技术措施和管理措施, 从这里就能看出技术和管理并重的基本思想, 重技术轻管理, 或者重管理轻技术, 都是不科学, 并且有局限性的错误观点。
(√)7.按照BS 7799标准, 信息安全管理应当是一个持续改进的周期性过程。
(√)8.虽然在安全评估过程中采取定量评估能获得准确的分析结果, 但是由于参数确定较为困难, 往往实际评估多采取定性评估, 或者定性和定量评估相结合的方法。
(√)9.一旦发现计算机违法犯罪案件, 信息系统所有者应当在2天内迅速向当地公安机关报案, 并配合公安机关的取证和调查。
(×)10.定性安全风险评估结果中, 级别较高的安全风险应当优先采取控制措施予以应对。
(√)11.网络边界保护中主要采用防火墙系统, 为了保证其有效发挥作用, 应当避免在内网和外网之间存在不经过防火墙控制的其他通信连接。
(√)12.网络边界保护中主要采用防火墙系统, 在内网和外网之间存在不经过防火墙控制的其他通信连接, 不会影响到防火墙的有效保护作用。
(×)13.防火墙虽然是网络层重要的安全机制, 但是它对于计算机病毒缺乏保护能力。
网络资讯过滤的技术和方法
网络资讯过滤的技术和方法随着互联网的普及和快速发展，人们越来越依赖于网络获取信息。
网络资讯给人们带来了极大的便利，同时也存在着各种问题，例如信息过载、虚假信息和不良信息等。
由于网络上涉及的信息太多，完全靠人工审核不仅工作量大，而且效率低。
因此，网络资讯过滤的技术和方法应运而生，成为网络信息管理的一种有效手段。
一、什么是网络资讯过滤？网络资讯过滤，是指利用计算机技术和算法对网络资讯进行分类、过滤和筛选，把有用的按需供应给用户，把无用的或有害的删除或标记，从而实现对网络资讯的有效管理。
二、网络资讯过滤的技术和方法1.基于规则的网络资讯过滤技术将已知的过滤规则建立在一个数据库中，然后将新的网络资讯和数据库中的规则进行比较，从而对其进行分析和过滤。
这种技术常用于对垃圾邮件、色情信息、非法信息等的过滤。
例如，根据关键词或特定字符的出现频率来识别垃圾信息。
2.基于机器学习的网络资讯过滤技术这种技术利用机器学习算法预测和分析网络资讯，自动学习合适的过滤规则，并识别出有价值的信息。
这种方法可以处理复杂和非常规的网络资讯过滤问题。
例如，根据用户对信息的评分，会自动学习用户的兴趣和偏好，从而过滤出用户感兴趣的信息。
3.基于自然语言处理的网络资讯过滤技术自然语言处理技术可帮助计算机理解和分析人类的语言，从而逐渐形成一种智能识别错误或不健康内容的能力。
例如，识别语法错误、自动翻译成多种语言、口音和方言转写等，非常有利于应对全球化时代的网络信息。
4.基于社交网络的网络资讯过滤技术这种技术利用社交网络来收集用户数据和行为信息，然后分析用户的行为模式和偏好，从而过滤出用户所感兴趣的内容。
例如，根据用户浏览历史和搜索记录推荐相似内容，或者通过与其他用户的交互和分享来提供更准确的推荐。
5.基于人工智能的网络资讯过滤技术基于人工智能技术的网络资讯过滤，通过模拟人类的理解和思维，来模拟人类对题材、语言和风格等要素的解读和评判，从而进行更为深入和全面的过滤和评估。
网络有害信息
网络有害信息互联网的快速发展使得人们可以很方便的获得各种信息，与此同时，抵御互联网E的反动、淫秽或色情等有害信息的思想文化渗透成了一个迫切需要解决的问题。
互联网上主要有两类有害信息：一类是反动、色情、迷信、谩骂和机密等有碍社会公德和不便公开的信息；另一类是会影响互联网本身和用户计算机安全的不良代码，如特殊控制、计算机病毒等。
网络有害信息的发现机制主要有主动发现和被动防御两种方式。
主动发现的方式主要有基于搜索引擎的有害信息主动监测，被动防御的方式以网络内容过滤为主。
1基于搜索引擎的有害信息主动监测技术采用主动扫描探测方法进行有害信息监控的系统，首先要设计网络蜘蛛模块，实现对html、asp、php和jsp等网页的自动抓取，采用算法实现中文分词，开发信息索引模块，实现对网页的批量和增量索引，并且包含有害信息检索模块,实现有害信息监控及预警功能。
搜索引擎，概括起来其组成大致分为四个部分：(1)搜索器。
主要完成互联网上获取网页和链接结构信息进行分析处理；(2)索引器。
理解搜索器所搜索的信息，从中抽取出索引项，用于表示文档以及生成文档库的索引表，为用户检索奠定基础。
索引器可以使用集中式索引算法或分布式索引算法，(3)检索器。
用户的查询在索引库中快速检出文档，进行文档与查询的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并实现某种用户相关性反馈机制。
(4)用户接口。
主要作用是输入用户查询、显示查询结果、提供用户相关性反馈机制。
主要目的是方便用户使用搜索引擎，高效率和多方式地从搜索引擎中得到有效并且及时的信息。
2内容过滤技术内容过滤技术一般包括名单过滤技术、关键词过滤技术、图像过滤技术、模版过滤技术和智能过滤技术等。
现阶段的内容过滤技术主要分为基于网关和基于代理两种，二者都不能解决的问题是对网络速度的负面影响。
而且因为是串行处理，如果网关和代理出现故障都会使网络不通。
目前过滤技术大多在网络处理的应用层实现，适应性和安全性较差。
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网络有害信息的发现和过滤技术手段
互联网的快速发展使得人们可以很方便的获得各种信息，与此同时，抵御互联网的反动、淫秽或色情等有害信息的思想文化渗透成了一个迫切需要解决的问题。
互联网上主要有两类有害信息：
一类是反动、色情、迷信、谩骂和机密等有碍社会公德和不便公开的信息；
另一类是会影响互联网本身和用户计算机安全的不良代码，如特殊控制、计算机病毒等。
网络有害信息的发现机制主要有主动发现和被动防御两种方式。
主动发现的方式主要有基于搜索引擎的有害信息主动监测，被动防御的方式以网络内容过滤为主。
1.基于搜索引擎的有害信息主动监测技术
采用主动扫描探测方法进行有害信息监控的系统，首先要设计网络蜘蛛模块，实现对html、Aspx等网页的自动抓取，采用算法实现中文分词，开发信息索引模块，实现对网页的批量和增量索引，并且包含有害信息检索模块,
实现有害信息监控及预警功能。
搜索引擎，概括起来其组成大致分为四个部分：
(1)搜索器。
主要完成互联网上获取网页和链接结构信息进行分析处理；
(2)索引器。
理解搜索器所搜索的信息，从中抽取出索引项，用于表示文档以及生成文档库的索引表，为用户检索奠定基础。
索引器可以使用集中式索引算法或分布式索引算法，
(3)检索器。
用户的查询在索引库中快速检出文档，进行文档与查询的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并实现某种用户相关性反馈机制。
(4)用户接口。
主要作用是输入用户查询、显示查询结果、提供用户相关性反馈机制。
主要目的是方便用户使用搜索引擎，高效率和多方式地从搜索引擎中得到有效并且及时的信息。
2.内容过滤技术
内容过滤技术一般包括名单过滤技术、关键词过滤技术、图像过滤技术、模版过滤技术和智能过滤技术等。
现阶段的内容过滤技术主要分为基于网关和基于代理两种，二者都不能解决的问题是对网络速度的负面影响。
而且因为是串行处理，如果网关和代理出现故障都会使网络不通。
目前过滤技术大多在网络处理的应用层实现，适应性和安全性较差。
基于网络层的实现，最大的挑战有两个方面：
首先，应用层分析技术必须全面，因为直接对网络包进行应用需要充分了解需要过滤的所有应用在网络层是如何实现的。
其次，是实现兼容性，为实现与操作系统网络底层处理融合，需要充分了解操作系统网络实现机制，甚至替代部分功能，如何不影响操作系统的原有功能是相当困难的，
3.有害信息监测的核心技术
有害信息监铡的核心技术包括分词技术、文本内容分类、关键字识别、变形关键字识别、锚文本分析、有害代码特征识别等
3.1、分词技术
对网页进行监测时需要进行特征项的提取。
对于英文文本，一般是进行词汇的提取，由于词汇之间有天然的分隔符(空格)，所以特征项的提取比较容易。
中文信息没有这个特点，所以必须采用中文分词技术，把没有词汇标示的中文句子，通过某种特殊的技术切分出词汇。
现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法(机械分词方法)、基于理解的分词
方法和基于统计的分词方法。
基于字符串匹配的分词方法也称为基于词典的分词方法是目前二种分词方法中最快的。
影响这种方法分词速度的因素主要有两点：词典的结构以及匹配算法。
3.2、文本内容分类
文本内容分类是一个广泛研究的课题，是通过文本分类的方法，把网页分为有害信息网页和普通信息网页。
现有的文本分类方法有支持向量机(SVM)、决策树、Nearest neighbor、algorithm 等。
这些分类的基本思路都是从文章中抽取出一些特征关键词，根据这些关键词在文章中的出现次数对文章进行向量化之后的分类。
3.3、关键字识别
对关键字词进行过滤，最理想的方法就是先对字串的词法、句法和语义信息进行分析，再根据句义进行取舍。
但计算机对语法、语义的自动分析目前仍处于研究阶段，还不成熟。
通常的做法是先人工做成一个含有需要过滤词汇的词典，再根据该词典对用户所发的信息进行检查，即在信息中逐个查找词典中的每一个词。
如果找到，有两种方法处理：一是终止查寻，认为该留言不能发表；二是继续查找，直到找出文本中所有的关键词，然后计算该留言中关键词出现的频度，根据事先制定的规则，决定该信息能否通过发表。
3.4、变形关键字识别
为了逃避过滤，不法分子会故意将留言中的关键字进行适当变形后进行提交。
关键字常用的变形方法有同音字法、拼音法、字词颠倒法、字词间加其它字符串、以及多种变形混用法等由于关键字特征被完全打乱，基本上找不到可以匹配的关键字。
因此首先根据关键词识别的情况，就可以判断出属于此类问题。
然后只要采用矩阵的转秩算法就可以将这段文字恢复回正常的顺序，最后再进行过滤。
3.5、锚文本分析
每一个超级链接都有一个描述文本即锚文本，这个文本反映了该网页与该链接所至网页的某种关系，是互联的关键所在。
通过分析这个描述文本，就可以得到网页之间重要的关系。
导向词是一组关键词，它们会引导搜索器按照一定顺序搜索网络。
通过设置导向词以及对应的权值，锚文本中含有导向词的网页会被优先进行信息采集。
权值的设定有根据经验手工设定和采用程序进行特征提取两种方法。
3.6、有害代码特征识别
网络上除了有碍社会公德的有害信息外，还存在影响互联网本身和用户计算机安全的不良代码，如特殊控制、计算机病毒等。
计算机病毒等可以通过各类防火墙的杀毒模块进机病毒等。
计算机病毒等可以通过各类防火墙的杀毒模块进是网络过滤的重点。
(1)可执行代码的过滤HTML是一种标记语言，即在普通文本中插人一些标记(Tag)来控制文本的显示属性。
通常HTML本身不具有执行程序的功能，但HTML支持插入功能各异的ActiveX 控件，如一般的客户端浏览器就支持非常流行的VBScript脚本语言和Java.Script脚本语言。
为使调用Script脚本语言的代码失效，可以用“&1t；”代替“<”。
因为“&h；”是“<”的转定义字符，浏览器在解释“&h；”时会把它当作“<”来处理，但它这时不会把“<”作控制符看，而只是把它当作显示字符。
为避免大小写混写的“<Script>”查不出来，可使用Lcase0函数先把字符串变成小写再查，这样就限制了“<Script>”后面的脚本程序的执行，同时将代码显示出来。
(2)贴图代码的过滤在BBS中，文字可使用过滤的方法进行处理，图像信息和视频信息目前却无好的解决办法。
通常的做法是在BBS中禁用贴图和加视频流的代码。
在HTML中，除了正常的贴图令<IMG SRC=“?”>以外，还有很多可以贴图的非正规指令，也必须一一找出来加以过滤。
(3)其它代码的过滤述代码外，还有一些代码如果出现在BBS中，也有可能造成危害，因而需要在过滤程序中将这砦代码过滤掉，如包含页代码<IFRAMEx／IFRAME>，可以在页面中插入任何其它页面I自动跳转页面代码<meta httlYequiv=“refresh”content=-“3 l url=http：／／??／ncwpage．htm”>可以将页面从当前页跳转到任何页面。
如果包含页或跳转贞
面含有有害信息，
一般来说，在BBS中需要过滤掉的代码有<img，background，<embed，<input，<iframe，<object，<applet，<script，<meta等。