SVM在网络信息内容审计中的研究与应用  

Research on SVM and apply to network information content audit

作　　者：尹学渊[1] 陈兴蜀[1] 段意[1] 刘磊[1] 吕昭[1] 

机构地区：[1]四川大学计算机学院网络与可信计算研究所,四川成都610064

出　　处：《计算机工程与设计》2012年第4期1266-1270,共5页Computer Engineering and Design

基　　金：国家973重点基础研究发展计划基金项目(2007CB311106);国家242信息安全专项计划基金项目(2009A82)

摘　　要：对网络信息内容审计关键技术进行了研究,给出了网络信息内容审计系统的模型,并从特征选择、权重调整等方面详细阐述了将SVM算法应用于网络信息内容识别的过程,在此基础上实现了基于SVM的网络信息内容审计系统。测试结果表明,该系统能对敏感内容进行正确识别,查全率和查准率分别达到95.06%和85.47%,解决了人工选择关键词的困难,并且满足监控需求。Key technologies of network information content audit are researched, a model of network information content audit system are proposed, and a detailed description about the process ofhow to apply SVM algorithm to network information content recognition is given including feature selection, weight adjustment and so on. On this basis, SVM-based network information content audit system is developed. The test result indicates that the system can correctly identify sensitive content, recall and precision rates reached 95. 06% and 85.47%, which solved the problems of selecting key words by manual way and meet the monitoring requirements.

关 键 词：内容审计 支持向量机 内容识别 内容监控 统计学习 

分 类 号：TP309.2[自动化与计算机技术—计算机系统结构]