基于互联网的涉军新媒体内容监管技术研究*

张家亮，曾 兵，沈 宜，贾 宇

0 引 言

近年来，新媒体逐步取代传统媒体成为使用率最高的媒体形式[1]。它在给人们带来便利、消弭信息鸿沟的同时，滋生了大量不良、不实内容信息。

随着我国日益走向世界舞台，人民军队由大向强跨越发展，已成为社会舆论场关注的焦点。一些别有用心的人诱导煽动不良情绪，大肆歪曲抹黑党史军史；敌对势力利用涉军议题进行意识形态渗透[2]，散布中国威胁论、历史虚无主义等，直接或间接威胁国防和军队建设，甚至损害国家核心利益。网络上涉军的违法违规内容频现，军事新闻虚假散布，军事事件跟风炒作，军民纠纷无端放大等，并呈现出燃点多、爆点低的趋势，易引发蝴蝶效应、羊群效应、叠加效应，使网民“正义感”情绪很容易被“网络推手”控制，导致网络舆论错失方向。

通过微信、微博、网站、论坛等新媒体应用平台传播涉军违法违规内容的典型案例包括：2015年的中国海军征召退役士官返回部队谣言、中国士兵卷入缅北战事谣言、解放军坦克大批向中朝边境进发谣言和中印军队在边境对峙谣言等；2016年的军人欺负老百姓谣言、抗洪只能吃泥水馒头谣言、中国维和部队弃营逃跑谣言等；2017年的驻澳解放军抢险被诬杀人谣言、某知名上市幼教集团涉嫌虐童事件演变成涉军谣言等。这些谣言通常或借用热点事件和话题，或嫁接资料和图片，主要具有如下特点：捏造事实、无中生有，捕风捉影、借题发挥，断章取义、混淆视听，张冠李戴、移花接木。

1 涉军违法违规新媒体内容的危害

2017年8月4日，CNNIC发布第40次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2017年6月，我国网民规模达到7.51亿，手机网民数量达7.24亿，人均周上网时长达26.5小时。在网络高度发达的今天，基于微信、微博、网站和论坛等应用平台的新媒体内容，具有发出声音快、事件传播快等特点。涉军新媒体内容一旦出现违法违规内容，由于部分网民的言论缺乏理性，容易造成偏激氛围，具有很强的煽动性和误导性，其危害不容忽视。

一是严重损害军队形象[3]，主要包括各类涉军造假活动，冒充军人招摇撞骗[4]，假冒军队单位开设网站、账号，公开以军人身份发表各种不当言论，参与网络赌博、贩毒、色情、诈骗等违法犯罪活动。

二是挑拨军政军民关系，主要包括编造散布各类涉军谣言，丑化军队形象，挑拨军队与政府的关系，挑拨军队与群众的关系。

三是影响重大军事行动，主要包括窃取泄露军事秘密、干扰影响训练演习等作战类军事行动[4]、影响抢险救灾等非战争军事行动。

四是损害国防利益，主要包括伪造、买卖武装部队公文、证件、印章，非法生产、买卖武装部队制式服装等危害国防利益的犯罪活动。

2 涉军新媒体内容监管面临的挑战

传统监管技术主要采用关键词匹配、语义分析等方式，但随着移动互联网技术的普及，用户上传视频、图像的方式愈加便捷，视频、图像已成为信息表达的主要手段，受众也倾向于采用“有图有真相”的方式来阅读信息。涉军新媒体内容监管面临的挑战包括三方面。

一是各地监测监管系统相对独立，孤岛效应明显，布控数据共享交互不充分。

二是监测系统报送成千上万条数据，却无从下手，单纯的统计数据无法为知情决策提供依据。

三是如何有效分析海量增长的文字、声音、视频、图像等全媒体大数据，更快速、有效、准确地识别、筛选出违法违规的不良信息。

此外，由于受一些别有用心分子的蛊惑，受众往往会参与转载图像、视频并加以曲解的表述，几经传播，影响范围变得非常广，增大了管控难度。

3 涉军新媒体内容监管解决方案

为充分发挥广大人民群众的参与监督作用[5]，及时发现各类网络涉军违法违规不良信息问题，构建了基于视图的互联网涉军新媒体内容监管平台。具体地，将关注的违法违规等内容汇聚为“有害信息库”，利用视频特征库匹配和深度学习的视图分类技术，对两微一端一站的视频、图像、语音、文字、流媒体等内容进行基于人工智能的识别、分析、分类、监管及布控，甄别出涉军的违法违规内容，实现对互联网上的涉军新媒体内容的空间治理[6]。互联网涉军新媒体内容监管平台的系统架构设计如图1所示。

从逻辑上看，互联网涉军新媒体内容监管平台的系统架构可划分为基础设施层、数据处理层、内容分析层、应用服务层和人机交互层，各层功能如下。

基础设施层提供硬件支撑，包含GPU服务器、CPU服务器、网络设备、存储设备、呈现终端和安全访问网关等。

数据处理层提供数据支撑，主要负责从网站、微信公众号、微博、APP、直播平台等抓取涉军的新媒体内容，完成对涉军新媒体内容的采集和数据转码及预处理、数据去重、文本提取等一系列数据处理工作。

数据存储采用分布式存储架构设计，主要包括分布式数据库DBMS存储方式和文件存储方式。除了负责存储采集的信息，还存储识别规则库等信息。

内容分析层提供涉军新媒体内容分析支撑，包括涉军内容识别引擎和涉军有害信息识别规则库。涉军内容识别引擎根据涉军内容识别规则库，结合视频指纹识别、视图智能分析、关键字匹配等技术，对采集到涉嫌的涉军新媒体内容进行不良内容多维度识别匹配和智能分析，实现对涉军不良违规内容的自动甄别。

应用服务层提供各类监管应用的业务逻辑，实现对网站、微信公众号、微博账号、指定APP、直播平台中的涉军违法违规内容的监测、监控和监管。

人机交互层以Web网页形式展示各类功能。用户通过Web浏览器登录和访问系统，并能够查看监测到的涉军不良信息。

运维管理提供系统平台配置，包括参数配置、权限管理、系统监控和数据备份等。

图1 互联网涉军新媒体内容监管平台的系统架构

3.1 主要功能

（1）支持通过网络爬虫对涉军网站、微信公众号、微博账号、指定APP等的视频、图像、文字等内容的搜索采集，自动完成数据的采集。

（2）支持涉军内容分析识别技术，对采集的文字、图片、视频等内容进行分析、匹配，以识别涉军违法违规内容。

（3）支持数据清理和数据存储功能。

（4）支持通过内容展示、统计数字显示、图形化显示等多种展现形式，对监测到的涉军不良信息进行统计展示。

（5）支持B/S模式的配置管理。

（6）通过对用户及权限的添加、修改、查看、删除等管理操作，实现对用户的配置管理。

（7）支持对涉军视频图像特征指纹库的添加、修改、查看、删除等管理操作，实现对涉军业务的配置管理。

3.2 主要特点

（1）支持涉军全媒体内容审核（文字、图片、视频等）。

（2）基于人工智能的内容识别分析、文本分类、近似拷贝检测等关键技术，对采集的文字、图片、视频等内容进行涉军违法违规分析。

（3）通过深度学习目标检测算法形成的涉军视图像智能识别模型，能够自动识别采集的视图像数据中含有的涉军不良内容。

（4）通过文字识别分类器自动识别采集文字中含有的涉军不良内容。

（5）支持涉军网站监测、微信公众号监测、微博监测、APP监测和直播平台监测等。

3.3 关键技术

图像近似拷贝检测技术，如图2所示。通过从涉军图像中提取视觉唯一特征（图像指纹），形成基于图像内容的涉军图像检索技术，具有识别准确率高、识别速度快、抗干扰能力强、系统复杂度低、可移植性高、安全性高等特点。

图2 图像近似拷贝检测技术

视频近似拷贝检测技术。基于图像指纹技术实现，继承了涉军图像指纹的所有优点。此外，引入视频结构化技术，具有指纹压缩率高、抗干扰能力强、检索速度快等特点。该技术可广泛应用于涉军敏感视图内容的布控。

基于深度学习的视觉内容检测技术。利用神经网络目标检测算法，对指定视图像进行训练，在深度学习架构基础上构建智能识别模型（如涉军内容特征模型）。该技术主要用于视频、图像内容中涉军内容的特征检测等。

4 结 语

本文对涉军新媒体违法违规内容造成的危害，以及监管部门面临的监管挑战进行分析，提出了一种基于视图的互联网涉军新媒体内容监管平台解决方案，并对方案进行了详细的阐述。通过本平台的建设，能有效地提升涉军行业监管部门对互联网全媒体内容的监测布控能力，通过视觉特征库的建立与共享，加强各地的布控信息同步速度，进一步提升各地监管能力。

[1] 刘健.网络新闻标题的特点与常见问题[J].新媒体研究,2016,2(22):120-121.LIU Jian.Characteristics and Common Problems of Internet News Headlines[J].New Media Research,2016,2(22):120-121.

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[3] 刘斐斐.网络涉军舆情的引导[J].政工导刊,2015(05):49-50.LIU Fei-fei.Internet-related Public Opinion Guidance[J].Political Work Journals,2015(05):49-50.

[4] 谢真龙.心理学视域下涉军网络谣言传播的原因及对策分析[J].校园心理,2015(05):332-335.XIE Zhen-long.Analysis of the Causes and Countermeasures of the Spread of Military Network Rumors in the Perspective of Psychology[J].Campus Psychology,2015(05):332-335.

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