基于互聯網的涉軍新媒體內容監管技術研究*

張家亮，曾 兵，沈 宜，賈 宇

0 引 言

近年來，新媒體逐步取代傳統媒體成為使用率最高的媒體形式[1]。它在給人們帶來便利、消弭信息鴻溝的同時，滋生了大量不良、不實內容信息。

隨著我國日益走向世界舞臺，人民軍隊由大向強跨越發展，已成為社會輿論場關注的焦點。一些別有用心的人誘導煽動不良情緒，大肆歪曲抹黑黨史軍史；敵對勢力利用涉軍議題進行意識形態滲透[2]，散布中國威脅論、歷史虛無主義等，直接或間接威脅國防和軍隊建設，甚至損害國家核心利益。網絡上涉軍的違法違規內容頻現，軍事新聞虛假散布，軍事事件跟風炒作，軍民糾紛無端放大等，并呈現出燃點多、爆點低的趨勢，易引發蝴蝶效應、羊群效應、疊加效應，使網民“正義感”情緒很容易被“網絡推手”控制，導致網絡輿論錯失方向。

通過微信、微博、網站、論壇等新媒體應用平臺傳播涉軍違法違規內容的典型案例包括：2015年的中國海軍征召退役士官返回部隊謠言、中國士兵卷入緬北戰事謠言、解放軍坦克大批向中朝邊境進發謠言和中印軍隊在邊境對峙謠言等；2016年的軍人欺負老百姓謠言、抗洪只能吃泥水饅頭謠言、中國維和部隊棄營逃跑謠言等；2017年的駐澳解放軍搶險被誣殺人謠言、某知名上市幼教集團涉嫌虐童事件演變成涉軍謠言等。這些謠言通常或借用熱點事件和話題，或嫁接資料和圖片，主要具有如下特點：捏造事實、無中生有，捕風捉影、借題發揮，斷章取義、混淆視聽，張冠李戴、移花接木。

1 涉軍違法違規新媒體內容的危害

2017年8月4日，CNNIC發布第40次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2017年6月，我國網民規模達到7.51億，手機網民數量達7.24億，人均周上網時長達26.5小時。在網絡高度發達的今天，基于微信、微博、網站和論壇等應用平臺的新媒體內容，具有發出聲音快、事件傳播快等特點。涉軍新媒體內容一旦出現違法違規內容，由于部分網民的言論缺乏理性，容易造成偏激氛圍，具有很強的煽動性和誤導性，其危害不容忽視。

一是嚴重損害軍隊形象[3]，主要包括各類涉軍造假活動，冒充軍人招搖撞騙[4]，假冒軍隊單位開設網站、賬號，公開以軍人身份發表各種不當言論，參與網絡賭博、販毒、色情、詐騙等違法犯罪活動。

二是挑撥軍政軍民關系，主要包括編造散布各類涉軍謠言，丑化軍隊形象，挑撥軍隊與政府的關系，挑撥軍隊與群眾的關系。

三是影響重大軍事行動，主要包括竊取泄露軍事秘密、干擾影響訓練演習等作戰類軍事行動[4]、影響搶險救災等非戰爭軍事行動。

四是損害國防利益，主要包括偽造、買賣武裝部隊公文、證件、印章，非法生產、買賣武裝部隊制式服裝等危害國防利益的犯罪活動。

2 涉軍新媒體內容監管面臨的挑戰

傳統監管技術主要采用關鍵詞匹配、語義分析等方式，但隨著移動互聯網技術的普及，用戶上傳視頻、圖像的方式愈加便捷，視頻、圖像已成為信息表達的主要手段，受眾也傾向于采用“有圖有真相”的方式來閱讀信息。涉軍新媒體內容監管面臨的挑戰包括三方面。

一是各地監測監管系統相對獨立，孤島效應明顯，布控數據共享交互不充分。

二是監測系統報送成千上萬條數據，卻無從下手，單純的統計數據無法為知情決策提供依據。

三是如何有效分析海量增長的文字、聲音、視頻、圖像等全媒體大數據，更快速、有效、準確地識別、篩選出違法違規的不良信息。

此外，由于受一些別有用心分子的蠱惑，受眾往往會參與轉載圖像、視頻并加以曲解的表述，幾經傳播，影響范圍變得非常廣，增大了管控難度。

3 涉軍新媒體內容監管解決方案

為充分發揮廣大人民群眾的參與監督作用[5]，及時發現各類網絡涉軍違法違規不良信息問題，構建了基于視圖的互聯網涉軍新媒體內容監管平臺。具體地，將關注的違法違規等內容匯聚為“有害信息庫”，利用視頻特征庫匹配和深度學習的視圖分類技術，對兩微一端一站的視頻、圖像、語音、文字、流媒體等內容進行基于人工智能的識別、分析、分類、監管及布控，甄別出涉軍的違法違規內容，實現對互聯網上的涉軍新媒體內容的空間治理[6]。互聯網涉軍新媒體內容監管平臺的系統架構設計如圖1所示。

從邏輯上看，互聯網涉軍新媒體內容監管平臺的系統架構可劃分為基礎設施層、數據處理層、內容分析層、應用服務層和人機交互層，各層功能如下。

基礎設施層提供硬件支撐，包含GPU服務器、CPU服務器、網絡設備、存儲設備、呈現終端和安全訪問網關等。

數據處理層提供數據支撐，主要負責從網站、微信公眾號、微博、APP、直播平臺等抓取涉軍的新媒體內容，完成對涉軍新媒體內容的采集和數據轉碼及預處理、數據去重、文本提取等一系列數據處理工作。

數據存儲采用分布式存儲架構設計，主要包括分布式數據庫DBMS存儲方式和文件存儲方式。除了負責存儲采集的信息，還存儲識別規則庫等信息。

內容分析層提供涉軍新媒體內容分析支撐，包括涉軍內容識別引擎和涉軍有害信息識別規則庫。涉軍內容識別引擎根據涉軍內容識別規則庫，結合視頻指紋識別、視圖智能分析、關鍵字匹配等技術，對采集到涉嫌的涉軍新媒體內容進行不良內容多維度識別匹配和智能分析，實現對涉軍不良違規內容的自動甄別。

應用服務層提供各類監管應用的業務邏輯，實現對網站、微信公眾號、微博賬號、指定APP、直播平臺中的涉軍違法違規內容的監測、監控和監管。

人機交互層以Web網頁形式展示各類功能。用戶通過Web瀏覽器登錄和訪問系統，并能夠查看監測到的涉軍不良信息。

運維管理提供系統平臺配置，包括參數配置、權限管理、系統監控和數據備份等。

圖1 互聯網涉軍新媒體內容監管平臺的系統架構

3.1 主要功能

（1）支持通過網絡爬蟲對涉軍網站、微信公眾號、微博賬號、指定APP等的視頻、圖像、文字等內容的搜索采集，自動完成數據的采集。

（2）支持涉軍內容分析識別技術，對采集的文字、圖片、視頻等內容進行分析、匹配，以識別涉軍違法違規內容。

（3）支持數據清理和數據存儲功能。

（4）支持通過內容展示、統計數字顯示、圖形化顯示等多種展現形式，對監測到的涉軍不良信息進行統計展示。

（5）支持B/S模式的配置管理。

（6）通過對用戶及權限的添加、修改、查看、刪除等管理操作，實現對用戶的配置管理。

（7）支持對涉軍視頻圖像特征指紋庫的添加、修改、查看、刪除等管理操作，實現對涉軍業務的配置管理。

3.2 主要特點

（1）支持涉軍全媒體內容審核（文字、圖片、視頻等）。

（2）基于人工智能的內容識別分析、文本分類、近似拷貝檢測等關鍵技術，對采集的文字、圖片、視頻等內容進行涉軍違法違規分析。

（3）通過深度學習目標檢測算法形成的涉軍視圖像智能識別模型，能夠自動識別采集的視圖像數據中含有的涉軍不良內容。

（4）通過文字識別分類器自動識別采集文字中含有的涉軍不良內容。

（5）支持涉軍網站監測、微信公眾號監測、微博監測、APP監測和直播平臺監測等。

3.3 關鍵技術

圖像近似拷貝檢測技術，如圖2所示。通過從涉軍圖像中提取視覺唯一特征（圖像指紋），形成基于圖像內容的涉軍圖像檢索技術，具有識別準確率高、識別速度快、抗干擾能力強、系統復雜度低、可移植性高、安全性高等特點。

圖2 圖像近似拷貝檢測技術

視頻近似拷貝檢測技術。基于圖像指紋技術實現，繼承了涉軍圖像指紋的所有優點。此外，引入視頻結構化技術，具有指紋壓縮率高、抗干擾能力強、檢索速度快等特點。該技術可廣泛應用于涉軍敏感視圖內容的布控。

基于深度學習的視覺內容檢測技術。利用神經網絡目標檢測算法，對指定視圖像進行訓練，在深度學習架構基礎上構建智能識別模型（如涉軍內容特征模型）。該技術主要用于視頻、圖像內容中涉軍內容的特征檢測等。

4 結 語

本文對涉軍新媒體違法違規內容造成的危害，以及監管部門面臨的監管挑戰進行分析，提出了一種基于視圖的互聯網涉軍新媒體內容監管平臺解決方案，并對方案進行了詳細的闡述。通過本平臺的建設，能有效地提升涉軍行業監管部門對互聯網全媒體內容的監測布控能力，通過視覺特征庫的建立與共享，加強各地的布控信息同步速度，進一步提升各地監管能力。

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