面向视觉信息内容安全的层次化结构学习方法研究

Artificial intelligence technology can effectively improve the analysis ability of network information content. However, the existing research on network information content security mainly focuses the text content and ignores the visual content. With the popularity of social media and the rapid development of mobile Internet devices, the security of visual content on the Internet has become increasingly important. However, traditional visual content analysis techniques often fail when dealing with large-scale visual content. Therefore, the project aims to address this issue and fully consider the characteristics of the visual content and the practicality of the visual information content security, and then carry out four aspects of research: hierarchical structure building based on visual content correlations, visual content metric learning based on both related and unrelated tasks, visual content classification based on deep hierarchical learning. This project makes up for the deficiency of existing visual information content security research and provides a solid theoretical foundation for improving network governance capabilities and safeguarding national information security.

借助人工智能技术可以有效提升网络信息内容的分析能力，但是现有的基于人工智能技术的网络信息内容安全研究主要面向网络中的文本内容，对网络中的视觉信息内容涉及较少。随着社交媒体的普及和移动互联设备的高速发展，互联网中的视觉信息内容安全问题日益突出。而传统的视觉内容分析技术在处理大规模的视觉内容时往往会出现很大的偏差甚至失效。因此，本项目拟针对这一问题，充分考虑网络视觉内容的特性，从网络视觉信息内容安全的实用性出发，开展基于视觉内容关系的多层次结构构建方法、基于相关与非相关任务的视觉内容度量学习方法、基于深度层次化学习的视觉内容分类方法三个方面的研究，弥补现有网络视觉信息内容安全研究的不足，为完善国家网络安全保障体系，提高网络治理能力，保障国家信息安全提供坚实的理论基础支撑。

随着“互联网+”行动计划的实施，网络化、智能化将成为各行各业生产模式和组织方式的发展趋势。一方面，互联网带来了巨大的社会效益和经济效益；另一方面，互联网也带来了负面影响。其中，互联网信息内容安全问题日益突出。为了完善网络空间治理，营造安全文明的网络和社会环境，急需开展网络信息内容安全相关研究，通过技术手段有效加强精细化网络空间管理。可以借助人工智能技术对网络信息中的内容进行自动化、快速化、准确化地判别和分析。本项目从网络信息内容的特点出发，借助人工智能中层次化结构学习研究信息内容安全中的关键问题。本项目在项目申请书所提出的研究思路基础上，充分考虑了层次化结构难以构建的问题，提出了基于层次聚类有效性的层次分类视觉树学习算法，充分保证了层次化结构构建的合理性；将深度学习与层次化结构结合起来，提出了基于层次聚类有效性的层次卷积神经网络，有效提高了分析的准确性；除此之外，将层次化深度学习技术应用于网络流量分析这一内容安全场景，充分利用深度神经网络高容量的特点和端到端的特性，对网络中的异常流量进行检测，从源头提升网络的安全性。通过上述成果的产出，圆满完成了预期目标。本项目的研究成果将有助于对网络信息内容安全问题进行精准预判，有助于营造安全文明的网络和社会环境，为网络信息内容安全研究的纵深拓展提供新的思路，同时对于推进人工智能和机器学习学科的发展，也具有重要的学科价值。