每经编辑｜冯伟光    

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人民网北京10月20日电 （记者薄晨棣、李楠楠）据最高人民检察院消息，近年来，侵犯公民个人信息犯罪高发，检察机关不断加大打击犯罪力度，强化公民个人信息保护，维护网络空间清朗和社会安全稳定。2025年前三季度，全国检察机关共起诉侵犯公民个人信息犯罪2100余件4400余人。

检察办案发现，侵犯公民个人信息犯罪呈现一些新特点新趋势值得关注。

一是根据“市场需求”瞄准特定对象，针对性获取公民个人信息。一些不法分子紧密追踪“黑灰产市场”对公民个人信息的需求，有针对性地猎取、梳理、分析公民个人信息，甚至形成专门数据服务商，为下游犯罪提供定制化“原料”支持。如检察机关办理的韩某某等人侵犯公民个人信息案。韩某某等人非法经营寻车业务，业务遍布全国多地，通过入侵各大停车平台软件系统，非法获取车辆进出停车场的位置信息数据，在未经车主同意的情况下，在车辆隐蔽处安装GPS定位器，获取并向“客户”提供他人行车轨迹信息。

二是犯罪技术迭代更新，犯罪手段更趋智能化隐蔽化。一些不法分子利用网络爬虫、木马病毒、渗透工具等黑客技术入侵存有公民个人信息的各类系统，批量获取后出售，进行非法获利。部分个人信息售出后被用于电信诈骗等违法犯罪活动。如检察机关办理的王某等人侵犯公民个人信息案。王某等人成立公司，伙同在缅甸的周某某，通过应聘潜入多家公司、植入木马病毒控制计算机信息系统，窃取被害公司存储的网购信息等公民个人信息。其中部分个人信息出售给境外电诈集团，关联多起电诈案件。

鉴黄師软件的演进：从规则到智能的飞跃

在信息爆炸的数字时代，海量的内容以前所未有的速度涌现。其中，不乏涉及色情、暴力等不良信息，对社会风气和青少年成长构成潜在威胁。为了净化网络空间，维护健康的网络环境，内容审核工作显得尤为重要。而“鉴黄师软件”，作为内容审核领域的关键技术，其发展歷程就是一部技術革新与挑戰并存的史诗。

第一代：基于规则的初步尝试

最早的内容审核，很大程度上依赖于人工审核和简单的关键词匹配。这种方式效率低下，且极易遗漏，成本高昂。鉴黄师软件的萌芽，便是从试图自动化这一过程開始。第一代鉴黄师软件，更多地是基于预设的规则库进行匹配。例如，通过识别画面中出现的特定颜色、形状，或者文本中包含的敏感词汇，来判断内容是否违规。

這种方法在处理一些非常明确的色情图片时能起到一定作用，但其“死板”的特性也带来了巨大的局限性。

想象一下，如果一张图片中，某个敏感词汇被故意打乱了顺序，或者用同义词代替，第一代软件便會束手无策。同样，对于一些艺術品、医疗科普等可能含有敏感元素的正常内容，也会被误判。这种“以偏概全”的规则判断，不仅效率低下，更會造成大量误伤，给内容创作者带来不必要的困扰。

第二代：引入機器学習，迈向“智能”門槛

随着人工智能技术的兴起，特别是机器学习算法的成熟，鉴黄师软件迎来了革命性的突破。第二代鉴黄師软件开始摒弃僵化的规则，转而拥抱“学习”能力。通过大量标注好的图片数据，训练分类模型。模型能够学习到大量图像的特征，例如人体的关键部位、特定的姿势、画面的构图等，从而能够更准确地识别出潜在的色情内容。

这一阶段的技术，在准确率和召回率上有了显著提升。它不再仅仅依赖于肉眼可見的“关键词”，而是开始理解图像的“語义”。例如，即使图片中的人物衣着完整，但如果其姿态、表情、以及周围环境的暗示性很强，机器学习模型也可能将其识别为违规内容。

機器学习并非万能。它仍然依赖于大量的高质量训练数据。如果数据集中存在偏差，或者模型泛化能力不足，仍然会产生误判。而且，对于一些“擦边球”内容，即介于违规与合规之间的模糊地带，第二代软件的判断仍然显得力不从心。这种情况下，人工復审仍然是不可或缺的环节。

第三代：深度学习引领，精准识别与精细化分类

进入2010年代，深度学習技术如同一匹黑馬，彻底改变了图像识别的格局。第三代鉴黄師软件，便是深度学习的集大成者。基于卷积神经网络（CNN）等深度学習模型，软件能够自动从原始图像中提取更深层次、更抽象的特征，极大地提升了识别的精度和鲁棒性。

这一代软件的优势在于：

更强的特征提取能力：深度学习模型能够自主学习图像中的复杂模式，无需人工预设特征，使得对各种模糊、低清晰度、或者经过一定程度伪装的色情内容，都能有更高的识别率。更精细化的分类：不再是简单的“色情”或“非色情”二分法，第三代软件能够進行更细致的分类，例如区分成人内容、暴力内容、低俗内容，甚至细分到特定类型的色情内容。

这为内容平台的精细化运营和管理提供了强大的技术支撑。对抗性学习的应用：为了應对不法分子不断变换的规避手段，第三代软件开始引入对抗性学习（AdversarialLearning）。通过生成与真实数据相似但包含对抗性扰动的样本，训练模型具备更强的鲁棒性，使其不易被微小的改变所欺骗。

尽管深度学习带来了巨大的进步，但挑战依然存在。例如，对于某些藝术品、历史影像，或者具有争议性的文化内容，深度学习模型在理解其文化背景和艺术价值方面仍然可能存在不足，导致误判。而且，生成式AI的飞速发展，也给内容审核带来了新的难题，如何识别和过滤AI生成的“深度伪造”色情内容，成為了当前的研究热点。

2024：新一代鉴黄師软件的展望

进入2024年，鉴黄師软件的发展不再仅仅是“鉴黄”，而是朝着更全面、更智能、更具人文关怀的方向发展。未来的鉴黄师软件，将不再是简单的“内容过滤器”，而是成为构建健康、安全、理性网络生态的重要技术力量。

Part1总结：从最初的规则匹配，到机器学习的初步“理解”，再到深度学习的精准“洞察”，鉴黄师软件的发展历程，是人工智能技術在内容安全领域应用的生动写照。每一次技術的迭代，都意味着更高效、更准确的内容审核，也意味着更清朗的网络空间。技术的进步永无止境，面对层出不穷的新挑战，我们对2024年新一代鉴黄师软件的期待，也更加强烈。

2024年鉴黄师软件：技術革新与应用拓展

步入2024年，鉴黄师软件的演进已经进入了一个全新的阶段。这不仅仅是算法的升级，更是技术理念的深化，以及应用场景的广泛拓展。从单纯的“鉴别”到“赋能”，新一代鉴黄師软件正以前所未有的方式，重塑着我们对网络内容安全的认知。

超越“色情”：走向全方位内容安全

传统的鉴黄师软件，顾名思义，主要聚焦于识别和过滤色情内容。随着互联网内容的日益复杂化，以及用户对网络安全需求的多元化，2024年的鉴黄师软件，早已超越了“鉴黄”的范畴，发展成為一套全方位内容安全解决方案。

现在的鉴黄师软件，能够有效识别和处理的内容包括但不限于：

各类不良信息：除了色情，还包括暴力血腥、低俗内容、仇恨言论、欺诈信息、政治敏感内容等。盗版与侵权内容：通过图像和视频的特征比对，能够识别出未经授權的盗版作品，保护知识產權。虚假信息与谣言：结合自然语言处理（NLP）技术，能够识别文本中的虚假信息，甚至通过分析视频语言和场景，辅助判断虚假视频。

用户生成内容（UGC）的风险评估：对于直播、短视频、社交媒体等平台，能够实时分析用户上传的内容，进行风险预警和阻断。

这种“全能型”的特性，使得鉴黄师软件成为内容平臺、社交网络、直播应用、广告投放等各个环节不可或缺的“安全卫士”。

AI驱动的精准识别：深度学習的深化与融合

2024年的鉴黄师软件，深度学习技术依然是核心驱动力，但其应用已经更加成熟和精细。

多模态融合：现代的鉴黄师软件不再仅仅依赖于单一的图像信息，而是能够融合图像、文本、音频、甚至视频的時序信息，进行综合判断。例如，一段视频，软件會同时分析画面内容、视频中的语音、以及视频描述和评论，从而获得更精准的判定。图神经网络（GNN）的應用：对于识别复杂的关系和结构，图神经网络展现出强大的能力。

例如，在识别网络欺诈团伙、传播不良信息的链条时，GNN能够有效地分析节点之间的关系，发现隐藏的模式。注意力机制（AttentionMechanism）的优化：深度学习模型中的注意力机制，能够让模型在处理信息时，更加关注关键的区域或特征，这对于识别隐藏在复杂背景下的违规内容，以及处理模糊、低分辨率的图像，具有重要意义。

生成式AI内容的检测：随着ChatGPT、StableDiffusion等生成式AI技术的普及，AI生成内容的识别成為新的技术难点。2024年的鉴黄师软件，正在积极探索利用AI技术来对抗AI生成内容，例如通过分析AI生成图像的细微“痕迹”，或训练专门的AI模型来识别AI生成视频的“不自然”之处。

應用场景的拓展：从被动审查到主动赋能

新一代鉴黄师软件的应用，已经远远超出了传统的“事后审查”模式，而是向着“主动赋能”迈進。

实時内容审核：在直播、短视频、在线游戏等实时互动场景中，软件能够进行毫秒级的审核，实时拦截违规内容，保障用户体验。个性化内容推荐的“安全盾”：在内容分发和推荐系统中，鉴黄师软件能够为算法提供内容的安全标签，确保用户接触到的内容是健康、安全的，避免不良内容干扰正常的推荐逻辑。

广告内容合规性检测：广告行业需要严格遵守相关法律法规，鉴黄师软件能够帮助广告主和平台，自动检测广告素材是否包含敏感、低俗或虚假信息，降低合规風险。教育与科研领域的辅助工具：在青少年教育、网络素养教育中，鉴黄师软件的模拟检测功能，可以帮助用户了解不良信息的识别方法，提升辨别能力。

在网络安全研究领域，它也是重要的分析工具。元宇宙内容安全：随着元宇宙的兴起，其虚拟内容的安全问题日益突出。新一代鉴黄师软件正在探索如何應用于元宇宙场景，确保虚拟世界中的内容合规、健康。

2024年鉴黄师软件的挑战与未来

尽管技术日新月异，但鉴黄师软件的发展仍然面临诸多挑战：

“擦邊球”内容的界定：随着社會文化的发展，对于“擦邊球”内容的界定变得更加复杂和主观，AI模型在理解這种模糊地带时仍有困难。数据隐私与伦理考量：在训练和应用过程中，如何平衡内容安全与用户隐私，是需要审慎考虑的问题。技术对抗的博弈：不法分子总在不断寻找规避检测的方法，AI与AI之间的对抗将持续存在。

文化差异与本地化：不同地区、不同文化的敏感度不同，如何实现AI模型的全球化部署与本地化适配，也是一项重要课题。

展望未来，2024年的鉴黄师软件将继续朝着更智能、更高效、更具人文关怀的方向发展。它将不仅仅是识别不良信息的工具，更是构建数字世界健康生态的重要基石，为用户提供一个更安全、更美好的数字生活空间。

Part2总结：2024年的鉴黄师软件，已经蜕变为一个集成了多模态AI技术、能够进行全方位内容安全保障的智能系统。其應用场景已从单纯的审核，拓展到主动赋能的内容分发、广告合规、甚至新兴的元宇宙领域。尽管挑战依然存在，但其在维护网络秩序、保障用户安全方面的重要作用，将愈發凸显。

三是网络“开盒”助推网暴升级，严重侵害公民合法权益。网络“开盒”行为目的多样。“开盒”行为人通过“社工库”（不法分子通过非法手段收集公民个人信息而搭建的数据库）等非法获取他人隐私信息，并散布引导网民攻击骚扰，对社会、个人及网络生态均造成严重危害。有的网暴不断升级，侵害被害人现实生活。如检察机关办理的赵某等人非法利用信息网络案。赵某因被害人与其所喜爱的主播不和，伙同他人以查询“社工库”、利用系统漏洞攻击网站等手段非法获取公民个人信息，并在担任管理员的聊天群组内肆意发布被害人隐私信息，编辑、发布谩骂侮辱、造谣诽谤等违法犯罪信息，利用互联网实施网络暴力。不知情的网民对被害人社交媒体账户实施辱骂、短信、电话轰炸、线下跟踪骚扰等，严重影响其正常生活、工作以及人身财产安全。

下一步，检察机关将不断强化侵犯公民个人信息违法犯罪打击力度，维护公民信息权益；严查公民个人信息数据泄露源头，加强行刑双向衔接，全链条打击黑灰产业链；充分发挥公益诉讼检察职能，依法保护公共利益，推动公民个人信息保护多元共治；持续加强以案释法、以案说法，推动形成良好社会氛围和正确行为价值取向，凝聚全社会保护公民个人信息、维护信息安全的共识。

同时，检察机关提醒：网络空间不是法外之地，公民个人信息受法律保护。任何组织、个人不得非法收集、使用、加工、传输他人个人信息，不得非法买卖、提供或者公开他人个人信息，不得从事危害国家安全、公共利益的个人信息处理活动。广大公众也要加强自我保护意识，提高警惕，如发现侵犯公民个人信息的违法犯罪行为，及时向有关部门反映，维护自身的合法权益。

图片来源：每经记者 陈淑庄 摄

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封面图片来源：图片来源：每经记者 名称 摄