【技术实现步骤摘要】
一种面向互联网终端的信息安防方法及信息安防系统
本专利技术涉及机器学习
，尤其涉及一种面向互联网终端的信息安防方法以及一种面向互联网终端的信息安防系统。
技术介绍
包含暴恐与淫秽等有害信息的视频、图片以及文本传播对社会安定与未成年人心理健康造成巨大的负面影响，其可造成大量人员伤亡与财产损失，人才间接流失，不利于国家与社会的稳定与健康发展，暴恐与淫秽信息造成的潜在危害远超普通刑事案件。随着移动设备的普及，互联网至移动终端这一传播途径成为了这些信息的一个新的重要传播渠道。目前对暴恐与淫秽信息可通过在服务器端进行自动识别或人工识别并制止信息传播，然而由于网络的超大规模数据量的传输，现有检测方法也难以完全并实时检测有害信息，并制止有害信息的传播。互联网数据的超大规模流动与传输，对服务器实时防御有害信息提供了挑战；此外，针对点对点传输的数据流动机制如P2P等数据交换平台，其流动数据难以实时监控，容易造成有害信息泛滥的后果。因此，研究如何有效从终端设备对有害数据进行防御具有重大意义。机器学习技术在近几年得到了飞速的发展，在解决高级抽象认知问题上，例如图像识别、语音识别、...
【技术保护点】
1.一种面向互联网终端的信息安防方法，其特征在于，所述信息安防方法适用于面向用户的终端设备，所述信息安防方法包括：步骤1，所述终端设备获取用于检测有害信息的信息识别模型的离线训练结果，并根据该离线训练结果，初始化或更新所述信息识别模型的参数和权重；步骤2，所述终端设备接收外部的信息数据，并根据所述信息数据的数据种类，生成所述信息数据的待检测样本，并根据所述信息识别模型、所述参数以及所述权重，利用前向运算，检测所述待检测样本，生成信息识别结果；步骤3，所述终端设备根据所述信息识别结果，对接收到的所述信息数据进行处理，其中，处理的过程包括执行应用或阻断、打包、报文发送中的一种或多种操作。
【技术特征摘要】
1.一种面向互联网终端的信息安防方法，其特征在于，所述信息安防方法适用于面向用户的终端设备，所述信息安防方法包括：步骤1，所述终端设备获取用于检测有害信息的信息识别模型的离线训练结果，并根据该离线训练结果，初始化或更新所述信息识别模型的参数和权重；步骤2，所述终端设备接收外部的信息数据，并根据所述信息数据的数据种类，生成所述信息数据的待检测样本，并根据所述信息识别模型、所述参数以及所述权重，利用前向运算，检测所述待检测样本，生成信息识别结果；步骤3，所述终端设备根据所述信息识别结果，对接收到的所述信息数据进行处理，其中，处理的过程包括执行应用或阻断、打包、报文发送中的一种或多种操作。2.根据权利要求1所述的面向互联网终端的信息安防方法，其特征在于，所述信息安防方法还包括：步骤4，当判定所述信息识别结果为有害结果时，删除所述终端设备已经接收到的所述信息数据，并根据所述信息数据对应的信息源和所述信息识别结果，生成有害数据编码报文，发送所述有害数据编码报文至监管服务器。3.根据权利要求2所述的面向互联网终端的信息安防方法，其特征在于，用户通过所述终端设备中安装的应用程序接收所述信息数据，当判定所述信息数据对应的所述信息识别结果为有害结果时，所述步骤4中具体包括：步骤41，所述终端设备阻断并禁止已确认有害的所述信息数据传输至所述终端设备的内部，并停止所述应用程序接收所述信息数据，删除已接收的所述信息数据；步骤42，根据所述信息数据的信息源和所述信息识别结果，生成并发送所述有害数据编码报文至所述监管服务器。4.根据权利要求2所述的面向互联网终端的信息安防方法，其特征在于，用户通过所述终端设备中安装的应用程序接收所述信息数据，当所述终端设备判定所述信息识别结果正常时，所述信息安防方法还包括：步骤5，传输所述信息数据至所述应用程序，执行所述应用程序，并接收所述信息数据的后续传输数据，根据所述后续传输数据，生成所述待检测样本，利用所述前向运算，检测所述待检测样本，生成所述信息识别结果，直至数据检测结束或所述信息识别结果被判定为所述有害结果。5.根据权利要求1所述的面向互联网终端的信息安防方法，其特征在于，所述信息识别模型包括视图识别模型、文本识别模型以及语音识别模型，所述步骤2中具体包括：步骤21，当判定所述信息数据的数据种类为图形信息时，解析并获取所述信息数据的对应的子图形信息，根据所述子图形信息生成所述待检测样本，其中，所述待检测样本为图形样本；步骤22...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩银和，闵丰，许浩博，王颖，王郁杰，
申请(专利权)人：中国科学院计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11
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