本月，北京首次关停涉黄直播平台“夜魅社区”。此前，映客、花椒等在直播、陌陌等平台的数十位主播因涉黄被永久封禁，商业需求激增“鉴黄师”职业，“鉴黄”势在必行。 AI鉴黄效果怎么样，真否能解放鉴黄师？ 识别色情、暴恐、时政敏感信息、小广告等违规图片和视频方面都要表现卓越，才能真正解放鉴黄师。 极限元 CEO 雷臻表示：目前直播平台涉黄图像检测的准确率高达99%以上，误报率低于1%，需要客户进行人工复核的比例不超过3%。 智能鉴黄的生成具体步骤如下图所示。 智能鉴黄模型生成步骤 直播鉴黄一般从哪些方面进行鉴定？ 通常情况下，直播鉴黄通过视频截图、图像识别、语音技审、弹幕监控、关键字抽取等能力智能识别色情内容。 事实上，无论是智能鉴黄还是人工鉴黄，其目的都是为了营造一个更健康的网络环境。相对于人工鉴黄耗费大量的人力、财力，以及对员工身心的影响，依托大数据和云计算的智能鉴黄显得更为“现代化”。
使用探探交友软件后，经常能看到一些穿着性感暴露的女性（用户）照片，涉黄用户把招嫖的微信号和QQ号发布在头像和签名上，诱导用户添加。经网友举报后，情况依旧没有得到解决。 软件法律监管的空白及行业自律的缺失，增加了相关部门打击利用手机社交软件招嫖等违法犯罪行为的难度。 ? 尽管国家也在大力出手对于内容监管的力度，但依旧是任重而道远。
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B站封杀涉黄VR游戏试玩直播 近日，视频网站B站（哔哩哔哩）发布公告封杀包括涉黄的VR试玩直播在内的多项直播内容。 VRPinea独家点评：吓得我赶紧上B站溜了一圈，嗯，你们的VR女友不涉黄！
最近看了些web安全方面的文章,略有心得,写这篇文章来整理下思路,如有错误,恳请斧正
随着视频互动、语聊交友等场景应用的飞速发展，用户的内容也以多种形态在广泛的传播，如何有效的识别应用中潜在的涉黄、涉暴、低俗等不良内容，已经成为了行业的课题。 比如是否为色情（呻吟声）、违法等类型； 3、说话人识别：通过声纹识别判断是否为同一说话人； 4、小语种识别：能够支持对蒙藏维哈朝粤日俄越等语种的识别； 5、敏感词唤醒：支持自定义唤醒词针对高频恶意音频进行快速打击识别 如何接入视频鉴黄 依托云直播的能力，在实时音视频控制台开启旁路直播后可对实时视频流进行鉴黄处理。视频鉴黄功能默认关闭，可登录云直播控制台开启，接入详情请点击“阅读原文”。 如何接入语音鉴黄 目前尚未开放官网直接接入，如有需要请于工作日上午9点至晚上18点致电95716 转1 联系我们。 ? 长按识别二维码，关注“腾讯云通信”了解更多
记者调查发现，此类APP确有相当数量涉黄，把网络课堂变成了“污秽温床”。 此前，新浪微博有大V发布截图，称APP“小猿搜题”涉黄。随后，“小猿搜题”发布声明称，这是另一个APP“作业帮”构陷，双方由此互撕并对簿公堂。 APP涉黄，最忧心的还是家长。 记者从安卓、苹果等手机操作平台的应用商店下载了20余款学习类APP，发现其中近1/4存在数量不等的涉黄内容，尤其是一些互动讨论版块，相当程度上已沦为“黄泛区”。 在“猿题库”APP的讨论区，一则感恩节话题“今年你吃鸡了吗”引来众多跟帖，其中不乏涉黄评论。 而在“阿凡题”APP的讨论区，记者随机点击几条普通帖文，也发现评论内容五花八门，且不时出现“可怜身上衣正单，宾馆之中男女欢”等涉黄言论. “黄”从何来？
然而，在这些日益增长的内容中却充斥着各种不良言论、垃圾广告、涉黄等网络垃圾。这些流窜在互联网中的垃圾内容，不仅极大程度影响了用户体验，也让不少企业倍感困扰。 在海量的音频识别中，“鉴黄”无疑挑战巨大。 文本丨线上打击+离线主动收集标注，恶意文本无处藏身 网络文本是网络中最大的信息载体，几乎所有互联网平台都面临文本安全问题。 腾讯安全天御对此专门建立了一套垃圾文本识别模型——TextCNN文本分类算法，通过在线实时打击和离线主动收集标注让恶意文本无处藏身。 目前腾讯安全天御积累了各种涉黄图片数据500多万，每张图片有5个主要标签和10个细粒度标签。
据报道，近年来，公安机关加大了对违规金融活动、非法集资等打击力度。 按照中央经济工作会议要求，公安机关将深入开展打击非法集资、网络传销等涉众型经济犯罪专项行动，严防经济金融风险向社会稳定领域的传导。 ? 图：全国公安厅局长会议谈到涉众风险型经济犯罪 涉众风险型经济犯罪是指非法吸收公众存款、集资诈骗、传销、非法销售未上市公司股票等犯罪活动，涉及不特定群体、被害者人数众多的金融证券类、传销类、欺诈类经济犯罪 王欣透露，“风险型经济犯罪互联网监测研判平台”在2017年3月试运行以来，发现涉网涉众风险型经济犯罪线索数千条，办案部门通过平台线索打击了多起犯罪行为。 ? 跟传统的经侦、技侦手段相比，平台有三个典型优势：主动预警预测、自动化研判分类、主动精准打击。
Java初涉感悟 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 近期要接触到一些PHP转Java项目，用到的java框架是SpringBoot，故学习一些java的基础，以及spring boot的相关知识
痛点四：内容安全在游戏互动功能中，玩家恶意发布的引流广告、暴力、涉黄等信息可能导致游戏被整改或下架，给游戏厂商带来巨大的监管合规压力。 反打金保障经济安全腾讯安全为游戏厂商提供手游安全MTP加固和反外挂方案，帮助手游厂商快速应对游戏破解、通用外挂等常见安全问题；腾讯安全反打金工作室可精准发现打金工作室群体的行为模式，识别并处罚，为用户提供监控、打击 该方案可为企业带来的价值：1.能力领先，成熟稳定：加固具有极强的兼容稳定性，服务外部1亿+玩家；反外挂具有业界最大外挂样本库，且提供客户自助后台、实时数据、高级广播、lua脚本等行业领先能力；2.全流程抗击：支持监控、打击 客户案例 客户某SLG策略类游戏 客户诉求客户游戏内出现各种打金工作室，在游戏内薅取资源后进行倒买倒卖，对游戏经济系统造成影响，同时，游戏内出现涉黄、涉赌、涉暴、恶意拉人等违规内容，使游戏遭受较大的监管压力以及玩家流失问题 解决方案及客户收益腾讯游戏安全通过打金工作室防护，针对游戏建立行为数据模型，为客户筛选出可疑为黑产的游戏帐号，精准打击黑产，准确率达到99.9%，将打金工作室账号比例控制在5%以内；内容安全方案还准确识别游戏内各种拉人术语
据中国信息通信研究院云大所何友斌介绍，为了确保评估质量，评估专家精心准备了多样化的文本、图片、音频、视频测试样本，包含涉黄、血腥、暴恐等内容大类，并对测样本进行了复杂处理。 而正是在这套策略的指导下，腾讯云解决了“鉴黄界公认的最大难题”——音频鉴黄。 对于网络上传播的色情恶意内容，图像鉴黄技术很好的打击了大部分色情图像和视频内容，但在一些短视频、直播等场景中，还有一些色情内容以音频方式传播，用以规避图像维度的打击。 对此，腾讯云天御在文本、图片鉴黄的基础上，研发了基于音频的鉴黄系统，让腾讯云的整套鉴黄解决方案更具突破性。 其中，在针对海量正负样本的训练上，除了应用深度学习模型之外，腾讯云天御还针对线上的识别数据持续进行人工抽检覆盖和漏过情况，并将正负样本进行标注用于系统优化，让音频鉴黄系统更智能。
Enmmm，还记得之前看反编译之后的结果，对于 Smali 文件，简直懵的要死。
图片识别场景包括： 色情：识别多种涉黄违规类型的图片，如色情漫画、涉黄图片等 广告：识别多种形式的广告图片，包括网络小广告、微商商品图片、招嫖广告等 违禁：识别多种违法违规内容，包括抽烟吸毒、赌博、打架斗殴等 还可以配置自动冻结策略，当审核到违规数据时，自动冻结数据进行打击，快速保护业务安全。此外，可以通过配置回调规则，在审核完成时，自动发送回调，到指定地址来进行下一步的业务操作。 3、通过API调用 通过调用内容审核的API接口，用户可以实现对存储桶内指定的文件进行涉黄、广告引导等内容的检测。
日前，在2020腾讯全球数字生态大会AI专场上，腾讯优图实验室副总经理黄飞跃发表了以《技术爆炸时代里的优图：从跋山涉水，到越过山丘》为主题的演讲，并正式发布了面向未成年人的内容安全审核解决方案。 此外，查办网上传播涉未成年人色情信息、制售非法有害少儿出版物等“护苗”类案件70多起。 02 以AI为筛 净化未成年人网络环境 ? （腾讯优图实验室副总经理黄飞跃在数字生态大会现场发布“未成年保护解决方案”） 此次推出的未成年保护方案，在标准内容审核基础能力之上增加了很多针对未成年设计的能力。 优化传统内容审核场景，覆盖直播、社交、媒体等十多个行业，协助打击各种不良内容的传播行为，与内容平台共同建设绿色健康的环境。 为企业提供从内容识别，到平台搭建、策略运营等全流程服务，助力精准识别涉黄、涉恐、涉政等有害内容，基于AI智能风控节省平台审核人力，释放业务安全风险。
2014年腾讯雷霆行动通过开放黑产数据库和大数据分析能力，与全国警方及互联网合作伙伴建立多层次联动机制，全方位打击网络黑色产业链。 腾讯社交产品累计封停打击违规公众帐号8.5万个，拦截各类恶意营销广告、恶意链接500万个。在打击网络色情上，处置LBS服务3000万次，删除淫秽色情及招嫖类信息500万条。 所谓“网络黑色产业链”，就是指以计算机网络为工具，运用计算机和网络技术实施的以盈利为目的、有组织、分工明确的团伙式犯罪行为，主要可以分为技术类、社工类和涉黄涉非类三大类型。 涉黄涉非类：指利用网络的便捷性和难以追查性，进行如网络色情、网络赌博、贩卖枪支弹药和违禁品等的涉黄涉非违法犯罪活动。 B. 网络黑色产业链的主要协作模式 ? 据中国警察网报道，2012年至2014年，全国公安机关组织开展打击网络诈骗、网络淫秽色情、网络赌博、有组织传播谣言、销售违禁品等10余次专项打击行动和清理整治行动，办理案件30余万起，抓获涉网犯罪嫌疑人
这不禁让很多投身VR成人行业的经营者们疑惑：我们真的在涉黄吗？ ? 答案当然是否定的。 我们先来看一下涉黄的定义。
目前我们已累积涉黄图片500多万张，每张图片有5个主标签，10个细粒度标签，可以预测不同图片属于哪一种违规类型。 下文会详细介绍对低俗语音声音涉黄的识别。 10.jpg 虽然声音涉黄是很复杂的问题，但是实际上可以通过很简单的技术来鉴别。就像把大象装到冰箱里一样，只需要分三步骤就可以解决。 除了涉黄的音频，还有谩骂音频也需要识别。这就是我们的高性能可自定义多语种语音关键词系统，这个关键词系统也是分三步骤：第一是做特征提取，第二是声学建模，第三做解码器。 有了模型之后就可以做线上打击，我们不仅仅会输出这一条文本的类型，到底是色情的，还是一个广告，还是属于谩骂信息。 16.png 对于违规视频内容的处理，主要会从两个方面进行处理： 第一是做细粒度的截帧，识别图片是不是有涉黄广告违规内容，检测里面的台标和人物，判断这张图片是正常还是恶意的。
现在当地警方希望花尽量少的时间（即打击掉尽量少的团伙），使得庞大的犯罪集团分离成若干个较小的集团，并且他们中最大的一个的危险程度不超过n/2。 为达到最好的效果，他们将按顺序打击掉编号1到k的犯罪团伙，请编程求出k的最小值。 输入描述 Input Description 第一行一个正整数n。 6 7 2 5 7 2 5 6 样例输出 Sample Output 1 输出1（打击掉红色团伙
，黑灰产业链条为支撑的网络犯罪生态；另一方面，新技术、新产业、新业态、新模式及重大疫情推动下，催生了新型网络犯罪的风险效应，人脸数据、非法侵占比特币等全国“第一案”相继审理，人工智能、网络游戏著作权、涉疫网络犯罪等持续发酵 百度借助人工智能技术建立了“百度安全网络黑灰产监测与检测系统”，运用算法能力和技术创新手段进行黑灰产线索挖掘及分析，并针对不同的产品形态，建立公司级的黑灰产态势平台，形成防、控、打、宣一体化联动机制，有效协助各地警方打击涉黄涉赌犯罪行为 截至2020年7月，百度内容安全中心持续通过全方面手段打击清理百度全产品线的有害信息，其中利用人工智能技术挖掘打击淫秽色情类、赌博类等相关有害信息共58.2亿余条，通过人工巡查打击侵权类、淫秽色情类等相关有害信息 在此类犯罪行为的打击中，百度因地制宜地推出了相应的治理措施。 未来，百度将会继续发挥自身AI技术与平台优势，不断强化网络黑灰产防治力度，持续与司法、行政等部门通力合作、献策献计，依法打击网络犯罪黑灰产链条，维护网络环境健康发展。
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