腾讯智能内容安全审核可以实时监控互联网上的内容,自动识别和过滤含有恶意、违规和不道德信息的内容。
根据用户的需求和业务场景,腾讯智能内容安全审核可以提供个性化的审核策略,以满足不同业务的需求。
腾讯智能内容安全审核利用人工智能和大数据技术对用户行为、历史数据进行分析和挖掘,以预测和识别恶意行为。
腾讯智能内容安全审核支持可扩展的审核策略,可以根据业务需求随时调整和优化。
腾讯智能内容安全审核可以在短时间内对内容进行识别和过滤,确保用户可以快速访问到合规、健康的内容。
腾讯智能内容安全审核提供了详细的审核日志,以便对违规内容进行追溯和追查。
腾讯智能内容安全审核可以实时监控风险,并在发现风险时立即发出预警,以便及时采取措施防范风险。
腾讯智能内容安全审核可以根据用户的偏好和需求,对搜索结果进行智能排序,以便为用户提供更符合其兴趣的内容。
联合腾讯优图、天御、智聆等 AI 顶尖团队,依托智能识别、智能分析等多项腾讯 AI 技术,为用户提供“音视图文”全场景智能内容安全识别解决方案。
符合传媒行业融合媒体平台建设规范支持私有化、混合云交付,拥有灵活成熟的API接口及业务管理控制台,业务接入、任务管理、数据统计简单快捷。
助力用户面对直播、点播、互动、音频、图片等融媒体全场景业务,建立内容合规、恶心内容识别、涉黄、令人不适、不安全的内容、标题标识等多维度智能识别手段。
协助人员高效、准确定位多类型内容风险,赋能智能化人才转型,从传统人工识别转型为智能辨别、智能纠错、智能策略制定。
支持融合媒体平台海量点播视频高效识别令人不适、低俗、不良内容、恶心等类内容,并可返回异常定位供用户人工确认。
支持媒体机构新闻、综艺、电影、电视剧等长视频/短视频,拥有丰富的令人不适、低俗、不良内容、文本等内容安全识别算法,符合国家对媒体内容安全识别的要求,快速定位令人不适、低俗、不良内容
支持对直播视频流进行实时涉黄、令人不适、低俗、不良内容、音画字多维度识别,直播支持 FLV、RTMP、DASH、HLS 等传输协议,支持直播流令人不适、低俗、不良内容画面实时异常告警
检测点播、直播、App、小程序、微站中的弹幕、评论,实时过滤有害内容,规避监管风险。
UGC 产品审核量大,人力成本高,智能审核辅助人工识别、质检,提高内容安全识别效率;还可实时检测 UGC 短视频社区用户自主上传视频的令人不适、低俗、不良内容。
检测用户昵称、签名、群聊消息、群发消息等,打击违法、违规、散布谣言的用户。
对输入的文本进行预处理,包括去除特殊字符、停用词、转换为小写等,以减少噪声对审核结果的影响。
将文本中的词语还原为其基本形式(如将复数名词转换为单数形式),便于后续的分析和处理。
将文本拆分为词汇或短语,以便对每个部分进行独立分析。
根据上下文判断文本中多义词的正确含义,从而识别和过滤具有潜在风险的词语。
对文本进行情感分析,识别和过滤具有恶意、消极或敏感内容的文本。
比较待审核文本与已知的违规文本之间的相似度,以评估其违规的可能性。
结合以上步骤的结果,利用机器学习模型(如SVM、决策树、神经网络等)对文本进行综合评估,以判断其是否违规。
将审核结果反馈给相关团队,以便采取相应措施处理。
对输入的图片进行预处理,包括缩放、裁剪、旋转、去除特殊字符等,以减少噪声对审核结果的影响。
通过计算机视觉技术(如卷积神经网络CNN)提取图像的特征,以捕捉图片中的关键元素,如物体、场景、颜色等。
利用已知违规图片的标签信息,将提取的特征与违规内容进行比较,以评估图片的违规可能性。
利用深度学习技术(如神经网络、对抗性训练等)训练模型,以提高图片安全审核的准确性和效率。
结合以上步骤的结果,利用训练好的模型对输入图片进行预测,以判断其是否违规。
将审核结果反馈给相关团队,以便采取相应措施处理。
对输入的视频进行预处理,包括缩放、裁剪、调整播放速度等,以适应不同设备和网络环境。
通过关键帧提取技术,从视频中提取关键的图像帧,以减少审核过程中的数据量。
利用计算机视觉技术(如卷积神经网络CNN)提取视频图像的特征,以捕捉关键帧中的关键元素,如物体、场景、颜色等。
通过对视频中的行为进行识别和跟踪,识别潜在的风险行为,如暴力、色情、异常动作等。
对视频中的语音和文本进行识别和分析,以检测潜在的违规内容,如谩骂、诽谤、广告等。
比较待审核视频与已知的违规视频之间的相似度,以评估其违规的可能性。
利用深度学习技术(如神经网络、对抗性训练等)训练模型,以提高视频安全审核的准确性和效率。
结合以上步骤的结果,利用训练好的模型对输入视频进行预测,以判断其是否违规。
将审核结果反馈给相关团队,以便采取相应措施处理。
对输入的音频进行预处理,包括降噪、增益、归一化等,以减少噪声对审核结果的影响。
利用语音识别技术(如DeepSpeech、Kaldi等)提取音频的特征,将音频信号转换为可供机器学习的特征向量。
根据提取的特征,利用机器学习模型(如SVM、决策树、神经网络等)对音频进行分类,以评估其内容是否安全。
将音频信号转换为文本,利用自然语言处理技术(如NLP、BERT等)进行语义分析,以检测潜在的违规内容。
从音频中提取关键词,如人名、地名、组织名等,以辅助审核人员判断音频内容是否涉及敏感信息。
对音频中的情感进行分析,以检测潜在的违规情感,如愤怒、仇恨、歧视等。
利用深度学习技术(如神经网络、迁移学习等)训练模型,以提高音频安全审核的准确性和效率。
结合以上步骤的结果,利用训练好的模型对输入音频进行预测,以判断其是否违规。
将审核结果反馈给相关团队,以便采取相应措施处理。
采集直播内容,包括图像、音频、视频等。
对采集到的直播内容进行预处理,包括解码、缩放、裁剪、旋转等,以适应后续的审核流程。
从直播内容中提取关键帧,包括图像、音频、视频等,以减少审核过程中的数据量。
利用计算机视觉技术(如CNN、YOLO等)对直播图像进行识别,检测是否存在违规内容,如色情、暴力、广告等。
对直播音频进行语音识别,将音频信号转换为文本,并对文本进行语义分析,以检测潜在的违规内容。
通过对直播视频中的行为进行分析,识别潜在的违规行为,如吸烟、暴力、非法活动等。
对直播场景进行分析,如识别直播是否在指定场所、是否在指定时间段等。
利用深度学习技术(如神经网络、迁移学习等)训练模型,以提高直播安全审核的准确性和效率。
结合以上步骤的结果,利用训练好的模型对输入的直播内容进行预测,以判断其是否违规。
将审核结果反馈给相关团队,以便采取相应措施处理。
用户通过社交媒体平台发布内容,包括文字、图片、音频、视频等。
对输入的内容进行预处理,包括去除无关信息、缩放、裁剪、旋转等,以减少审核过程中的干扰因素。
利用自然语言处理技术(如NLP、BERT等)对发布的文本内容进行分析,检测潜在违规内容,如敏感词、广告、色情、暴力等。
对发布的内容进行情感分析,识别负面、敏感或中性情感,以评估内容对用户的影响。
从发布的内容中提取关键词,如人名、地名、组织名、敏感词汇等,以辅助审核人员判断内容的违规情况。
对发布的图片、视频进行计算机视觉分析,识别违规内容,如色情、暴力、广告等。
通过对社交媒体上的用户行为进行分析,识别潜在的违规行为,如刷屏、恶意评论、人身攻击等。
利用深度学习技术(如神经网络、迁移学习等)训练模型,以提高社交媒体安全审核的准确性和效率。
结合以上步骤的结果,利用训练好的模型对输入的社交媒体内容进行预测,以判断其是否违规。
将审核结果反馈给相关团队,以便采取相应措施处理。
通过记录用户在平台上的操作行为,如点赞、评论、分享、浏览等,收集用户行为数据。
对收集到的用户行为数据进行预处理,包括去除无关信息、归一化、填充缺失值等,以减少干扰因素。
利用计算机视觉和自然语言处理技术,从预处理后的用户行为数据中提取关键特征,如行为类型、频率、时间等。
基于提取的行为特征,利用机器学习或深度学习模型对用户行为进行分析,识别潜在的异常行为或恶意行为。
根据分析结果,将用户行为划分为不同风险等级,如低危、中危、高危等,以方便进行针对性审核。
对划分的不同风险等级的用户行为进行针对性审核,发现并处理违规用户行为。
将审核结果反馈给相关团队,以便采取相应措施处理。
收集与网络攻击相关的信息,如攻击类型、攻击时间、攻击源等。
对收集到的攻击信息进行预处理,包括去除无关信息、归一化、填充缺失值等,以减少干扰因素。
利用计算机视觉和自然语言处理技术,从预处理后的攻击信息中提取关键特征,如攻击模式、攻击手法、涉及资源等。
利用机器学习或深度学习模型,根据提取的特征对网络攻击进行分析,以识别潜在的恶意行为。
通过对攻击行为的深入分析,追踪攻击源,以确定具体攻击者及其动机。
将审核结果反馈给相关团队,以便采取相应措施处理。
收集可能涉及版权侵权的内容,如图片、文字、音频、视频等。
对收集的侵权内容进行预处理,包括去除无关信息、归一化、填充缺失值等,以减少干扰因素。
利用图像识别和自然语言处理技术,从预处理后的侵权内容中提取关键特征,如侵权方式、侵权内容类型、侵权主体等。
利用机器学习或深度学习模型,根据提取的特征对版权侵权行为进行分析,以识别潜在的侵权内容。
将审核结果反馈给相关团队,以便采取相应措施处理。