网络文化安全预警系统构架研究

李红梅，常淑惠，刘丽娟，张立国

河北农业大学信息科学与技术学院，河北保定 071001

0 引言

随着计算机网络技术及其应用的迅速发展，以数字内容为标志、以互联网为主要载体、以开放、多元、虚拟、交互为特征的网络文化，成为文化传播的主要形式之一。互联网在为人们提供大量的有用信息，给学习、生活带来便利的同时，也带来制造和传播不良甚至非法网络信息等新问题。在 Internet 普及的过程中，网民们积极参与网络讨论、自由表达个人观点、自主传播思想文化，从而形成网络舆情，网络舆情是社会舆情的直接反映。由于网络的开放性和虚拟性，决定了网络舆情具有直接性、突发性和偏差性等特点[1]。网络舆情的广泛传播常常导致现实社会有关事件的放大升级，甚至对事件的发展和结果产生巨大的影响力。针对网络文化中存在的安全威胁，实现对网络文化内容的有效监管，加强对网络舆情的及时监测和有效引导，成为当前亟待解决的问题。

1 网络文化安全预警系统模型构建方法

要保障网络文化安全，实现全面、准确、及时地掌握网络舆情，必须依靠科学的方法体系，运用信息化手段，构建网络文化安全监管系统，网络文化安全预警系统是其重要组成部分。

首先必须明确网络文化安全预警系统的性质和类型，采用科学的研究方法才能建立符合需求的应用模型，进而实现系统安全、可靠、有效的应用目标。

Internet安全对象不是一般的系统，而是开放、人在其中、与社会系统紧密耦合的复杂巨系统， Internet安全过程不是一般工程化的过程，而是一个时时处处有人参与的、自适应的、不断演化的、不断涌现出新的整体特性的过程[2]。因此，在建立网络文化安全预警系统时是由人、机和环境构成的人机系统，应采用“人网结合、人机结合”的模式，运用钱学森提出的综合集成方法[3]，将各行专家的经验、知识与先进的数据挖掘、检测与阻断、模式识别、趋势分析等处理技术结合起来，充分发挥各自优势，建立基于“专家群体+数据信息+计算机技术+专家经验知识”的系统应用模型。图1为运用综合集成方法构建网络文化安全预警系统的理想参考模型。

2 网络文化安全预警系统总体框架

互联网技术的发展日新月异，威胁网络文化安全的网络犯罪日益趋向智能化、技术化，要保障网络文化安全，必须综合运用互联网技术、信息处理技术、人工智能技术及数据挖掘等技术。运用综合集成方法构建的网络文化安全预警系统模型分为支撑层、数据层、分析层和应用层四个层次，具体框架如图2所示。

3 网络文化安全预警系统模型分析

3.1 支撑层

支撑层由Internet和计算机软硬件平台构成，利用互联网技术，为系统上层提供海量数据源和信息处理平台。

3.2 数据层

数据层实现信息采集的功能，利用网络爬虫对互联网信息进行实时监控和采集，并进行有效的过滤和存储，建立网络舆情信息库。

信息采集是网络舆情分析的基础，采用纵向横向结合的采集方式，满足实时网络信息和互动信息源定点提取的需要。定向采集保证监控的深度和实时性，主要实现对新闻、论坛、评论、博客等设定站点板块的信息采集。全网采集主要通过搜索引擎进行广度采集，保证监控的覆盖面。对采集到的信息需要进行必要的预处理，如格式转换、数据清理、主题提取、相关性判断等，最后形成格式化信息，存储在数据库中。

3.3 分析层

分析层作为系统模型的核心层，主要利用人工智能和数据挖掘等技术实现对舆情信息的智能分析，生成舆情分析报告提交给决策机构实现智能辅助决策。

1）自动摘要

自动摘要是通过智能手段为文档自动形成摘要的技术，是进行信息抽取的重要形式，融合了数据挖掘和机器学习技术[4]。用户无需查看全部文档内容，通过该智能摘要即可快速了解文档核心内容，提高信息利用效率。主要采用基于统计与基于理解的方法，对舆情信息中各类主题、各类倾向形成自动摘要。

2）热点发现

根据舆情信息出处的权威度、评论数量、发言时间密集程度等参数，识别出给定时间段内的热门话题，利用关键字布控和语义分析，识别敏感话题。

3）主题跟踪

由于主题具有实时动态性，所以主题跟踪是一个动态学习过程。针对热点话题，实时地进行信息跟踪，分析网络上新发表的新闻文章和论坛帖子，关注话题是否与已有主题相同或类似。

4）趋势分析

通过对某个主题在不同的时间段内被关注的程度进行跟踪，可以获取舆情随时间的发展变化趋势或规律，以及地域信息分布，从而提供阶段性的分析，实现对舆情环境的监控和预警，进行适时控制和疏导。

5）倾向性分析

对每个主题，将各种信息进行自动聚合并利用文本聚类和观点挖掘技术对信息阐述的观点、主旨进行倾向性分析，判别信息的发展趋势，从而明确公众对相关热点事件所持的态度和倾向，以便帮助政府职能部门及时了解社情民意，做出及时反馈。

6）舆情分析报告

将智能分析的结果形成简报、报告、图表等智能舆情报告，为相关职能部门快速、全面掌握网络舆情爆发点和事态发展趋势，做出正确舆论引导，提供可信的分析依据。

3.4 应用层

应用层是人机交互层，一方面用户可以通过一定的软件环境对舆情信息的采集及舆情分析过程加以指导；另一方面则将舆情分析结果以直观、简洁的形式展现给用户，便于用户深入理解舆情信息，同时，提供信息检索功能，用户可以针对系统预设关键词进行定制查询，并能够根据指定条件对热点话题、关键信息及倾向性进行查询，采用多种检索方式，可以有效提高信息检索的准确率。

更为重要的是，应用层将结合智能决策系统实现对舆情信息的智能决策。针对热点信息与突发事件进行监测分析，构建趋势预测模型，根据知识库存储的先验专家知识进行推理判断，形成最终的舆情分析结果，进而实现舆情预警。同时，对每次舆情预警进行必要的评价，优化预测模型的参数，调整和完善知识库存储的知识，使预测意见更接近实际情况，提高舆情分析的准确率。

4 结论

本文针对Internet安全对象的特点，运用综合集成方法构建了网络文化安全预警系统模型。该模型采用纵向横向相结合的采集方式，保证了对互联网海量信息监测的深度、广度和实时性，运行人工智能、数据挖掘等技术和智能决策系统对舆情信息进行智能分析和智能决策，发现网络热点问题并实时跟踪，从而实现对网络文化安全态势的预报和对危机的快速反应，通过舆情评价模块将有助于完善系统模型，提高预警的准确率。

[1]张虹.基于统计分析和知识挖掘的网络舆情管理决策平台研究[J].科技信息，2011(7)：495，502.

[2]何德全.互联网时代信息安全的新思维[J].科学中国人，2003(1)：14-15.

[3]于景元.钱学森综合集成体系[J].西安交通大学学报：社会科学版，2006，26(6)：40-47.

[4]于淼，李远.网络舆情的关键技术与系统构架研究[J].网络信息安全，2011(1)：21-22，45.