專利名稱：一種基于多分類器融合的敏感網(wǎng)頁過濾方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及信息過濾技術(shù)領(lǐng)域，尤指識別含有敏感信息的網(wǎng)頁的方法。
背景技術(shù)：
由于互聯(lián)網(wǎng)敏感信息對于互聯(lián)網(wǎng)用戶尤其是青少年造成了極大的危 害，因此引起了研究者和業(yè)界的廣泛關(guān)注。目前有很多種敏感信息過濾方法，包括黑白名單，IP過濾以及關(guān)鍵 詞匹配等等過濾手段?？偟膩碚f， 一方面，這些過濾技術(shù)采用一種非常機械的方式，能夠?qū)σ恍┟舾芯W(wǎng)頁達到100%的過濾效率，響應(yīng)時間也非常短，但是過濾參數(shù)更新的周期只能跟隨著實際敏感網(wǎng)頁的出現(xiàn)而變化， 不能夠應(yīng)對實際敏感網(wǎng)站的快速變化。另一方面，由于網(wǎng)頁的內(nèi)容信息基 本上沒有利用或者很少利用，因此造成了很高的誤過濾率，影響了用戶 的正常上網(wǎng)?；趦?nèi)容的敏感信息智能識別技術(shù)是近年來過濾技術(shù)的一個發(fā)展方 向。目前已有多種基于內(nèi)容的敏感信息識別方法。目前的敏感網(wǎng)頁識別方法一般主要建立敏感文本識別基礎(chǔ)之上。因此 核心是對文本的處理，首先提取網(wǎng)頁中的文本，然后提取特征，然后利 用機器學(xué)習(xí)里面的分類算法來對特征進行訓(xùn)練和分類。其中特征提取的方法通常采用的是(l)人工給定一個關(guān)鍵詞列表；(2)利用文本匹配的方 法來統(tǒng)計各關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)；(3)各關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)組成一個向量， 經(jīng)過歸一化等處理后，該向量作為該文本的特征向量。 一般給定的關(guān)鍵詞 數(shù)目小于100。然后選取分類器來進行訓(xùn)練和預(yù)測。新加坡Pui Y.Lee等 人利用Kohonen自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器，取得了較好的實際效果。 還存在一些敏感圖像識別方法，中國科學(xué)院自動化所楊金鋒等人提出了 一種基于內(nèi)容的敏感圖像識別方法，在CAMPAQ數(shù)據(jù)庫上取得了超過80%的識別率。同機械的過濾方法類似，以上方法沒有很好的利用web特征，目前 還不能夠達到滿意的效果，例如基于文本的敏感網(wǎng)頁識別不能夠?qū)εc敏 感主題相關(guān)的正常網(wǎng)頁進行很好的識別，基于圖像的敏感網(wǎng)頁識別的誤 識別率很高。已存在的融合算法也僅僅是通過與或操作來融合，不能夠 根本上提高識別率。發(fā)明內(nèi)容現(xiàn)有技術(shù)基于文本的敏感網(wǎng)頁識別不能夠?qū)εc敏感主題相關(guān)的正常 網(wǎng)頁進行很好的識別，基于圖像的敏感網(wǎng)頁識別的誤識別率高，采用的 融合算法是通過與或操作來融合，不能夠根本上提高識別率，為了解決 現(xiàn)有技術(shù)的這些問題，本發(fā)明的目的是從web網(wǎng)頁特點出發(fā)，提供一種 基于多分類器融合的敏感網(wǎng)頁過濾方法及系統(tǒng)。為了實現(xiàn)所述的目的，本發(fā)明的一方面，提供基于多分類器融合的 敏感網(wǎng)頁過濾方法，包括如下步驟步驟Sl:獲取目標(biāo)網(wǎng)頁統(tǒng)一資源定位符的源代碼，進行預(yù)處理，用于獲取中文文本信息，獲取網(wǎng)頁中有效圖像集合信息；步驟S2:基于預(yù)處理提供信息，利用決策樹學(xué)習(xí)中的C《5算法將輸入網(wǎng)頁中文文本和有效圖像生成文本、圖像及文本與圖像的混合網(wǎng)頁樣式，用于獲得文本流、圖像流和文本與圖像混合流信息；步驟S3:利用多分類器識別與網(wǎng)頁樣式的指定分配關(guān)系，獲得目標(biāo)網(wǎng)頁；步驟S4:根據(jù)識別結(jié)果綜合判斷目標(biāo)網(wǎng)頁是否敏感，如果敏感，則 執(zhí)行步驟5，如果不敏感，則執(zhí)行步驟6;步驟S5:將識別的敏感網(wǎng)頁送入Web瀏覽器，并在瀏覽器中警示用 戶所瀏覽網(wǎng)頁含有敏感內(nèi)容，瀏覽被禁止；步驟S6:在Web瀏覽器中正常顯示原網(wǎng)頁。所述分類器識別包括利用連續(xù)敏感文本分類器對以文本為主的網(wǎng)頁樣式進行識別、利用敏感圖像分類器器對以圖像為主的網(wǎng)頁樣式中的 圖像集合進行識別和對混合型網(wǎng)頁樣式則利用離散敏感文本分類器和敏感圖像分類器融合進行識別。所述獲取網(wǎng)頁中有效圖像步驟包括步驟11:在預(yù)處理階段通過解析網(wǎng)頁超文本標(biāo)示語言代碼，獲取該 網(wǎng)頁所包含每幅圖像的尺寸和位置信息，用于識別目標(biāo)網(wǎng)頁的整體內(nèi)容；步驟12:如果尺寸信息和位置信息符合事先統(tǒng)計好的規(guī)則，則將該圖 像劃分至有效圖像集合中。所述決策樹C4.5算法將輸入網(wǎng)頁生成網(wǎng)頁樣式的步驟包括-步驟21:計算屬性集中網(wǎng)頁統(tǒng)一資源定位符、網(wǎng)頁中文本長度和網(wǎng) 頁中圖像基于像素量的分級，得到信息熵和分類前后信息熵的增益變化；步驟22:將信息熵增益作為分類尺度，給出分類依據(jù)，即取最大的信息熵增益的屬性集劃分為最終決策；步驟23:重復(fù)步驟22直到所有屬性集都被劃分，從而形成決策樹和分類規(guī)則。所述利用連續(xù)敏感文本分類器對以文字為主的網(wǎng)頁進行識別步驟包括步驟l):用細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)定義N維離散空間上的大型并行計算網(wǎng)絡(luò)，將網(wǎng)絡(luò)上的一個節(jié)點作為一個關(guān)鍵詞，將節(jié)點之間的連接描述，用于生成文本中詞匯之間的語義關(guān)系；步驟2):利用文本中詞匯之間的語義關(guān)系，將節(jié)點之間相互的抑制與激活，用于取得節(jié)點的激活次數(shù)作為文本的統(tǒng)計特征；步驟3):以統(tǒng)計特征作為輸入，選用支持向量機(SVM)作為訓(xùn)練以及預(yù)測的分類器，對預(yù)處理網(wǎng)頁中得到的文本進行分類，得到分類結(jié)果。 所述利用離散敏感文本分類器對混合型的網(wǎng)頁中文字進行識別 首先利用向量空間模型(VSM)提取離散敏感文本的特征；把離散敏感文本特征輸入到己經(jīng)訓(xùn)練好的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(BayesNetworks,簡稱BNS)中,輸出的結(jié)果為該文本輸入敏感的概率值，如果該概率值大于閾值，則得到該文本為敏感分類結(jié)果。所述對混合型網(wǎng)頁的圖像識別與文字識別的信息融合步驟包括 首先利用圖像識別器對混合型網(wǎng)頁的每幅圖像進行識別，獲得識別結(jié)果為敏感的圖像數(shù)量M，獲得圖像識別結(jié)果為正常的圖像數(shù)量A^;離散文本識別的結(jié)果與上述圖像識別的結(jié)果融合，如果結(jié)果大于閾 值，則該網(wǎng)頁為敏感，否則為正常網(wǎng)頁。為了實現(xiàn)所述的目的，本發(fā)明的另一方面，提供一種基于多分類器 融合的敏感網(wǎng)頁過濾系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)流的獲取與預(yù)處理單元，生成原 網(wǎng)頁的文本流和圖像流，并以此為依據(jù)將原網(wǎng)頁分為網(wǎng)頁樣式；圖像與 文本流過濾單元，針對不同網(wǎng)頁樣式，使用相應(yīng)的分類器對文本和圖像 進行識別；圖像過濾器與文本過濾器的信息融合單元，針對混合型網(wǎng)頁 樣式，通過融合結(jié)合圖像過濾器與文本過濾器，得到最終是否為敏感類 的識別結(jié)果。本發(fā)明利用了微軟提供的基于正內(nèi)核的瀏覽器核心控件完成了數(shù)據(jù) 分流傳遞，利用多分類器協(xié)作完成智能識別，利用網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航技術(shù)完成了 過濾器與瀏覽器的數(shù)據(jù)交互，解決了對網(wǎng)絡(luò)上敏感信息訪問的嚴(yán)格控制 問題。本發(fā)明系統(tǒng)處理時間較快，單幅網(wǎng)頁處理時間小于10秒，處理結(jié) 果的準(zhǔn)確率也可以達到80%以上。因而在網(wǎng)絡(luò)信息安全領(lǐng)域有很好的應(yīng)用 前景。


圖1示出三種網(wǎng)頁樣式與分類器的分配關(guān)系圖2(a)gif訓(xùn)練集有效/無效圖像尺寸分布，圖2 (b) jpg訓(xùn)練集有效/無效圖像分布圖3是本發(fā)明多分類器敏感網(wǎng)頁識別方法總體框4是本發(fā)明多分類器敏感網(wǎng)頁識別系統(tǒng)框圖具體實施方式
下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明加以詳細說明，應(yīng)指出的是，所描述的實 施例僅旨在便于對本發(fā)明的理解，而對其不起任何限定作用。如圖4本發(fā)明基于多分類器融合的敏感網(wǎng)頁過濾系統(tǒng)所示，包括數(shù) 據(jù)流的獲取與預(yù)處理單元1，生竭原網(wǎng)頁的文本流和圖像流，并以此為依 據(jù)將原網(wǎng)頁分為網(wǎng)頁樣式；圖像與文本流過濾單元2，針對不同網(wǎng)頁樣式， 使用相應(yīng)的分類器對文本和圖像進行識別；圖像過濾器與文本過濾器的信息融合單元3，針對混合型網(wǎng)頁樣式，通過融合公式結(jié)合圖像過濾器與 文本過濾器，得到最終是否為敏感類的識別結(jié)果。綜上所述，數(shù)據(jù)流的獲取與預(yù)處理單元1將網(wǎng)頁解析得到文本與圖像流，利用C4. 5算法將網(wǎng) 頁歸為網(wǎng)頁樣式；圖像與文本流過濾單元2針對數(shù)據(jù)流的獲取與預(yù)處理 單元1劃分的不同網(wǎng)頁樣式，使用相對應(yīng)的分類器識別處理數(shù)據(jù)流的獲 取與預(yù)處理單元1中解析產(chǎn)生的文本和圖像流；圖像過濾器與文本過濾 器的信息融合單元3針對處理圖像與文本流過濾單元2中處理的混合型 網(wǎng)頁，將圖像與文本流過濾單元2產(chǎn)生的文本與圖像分類結(jié)果代入融合 公式，得到綜合識別結(jié)果。識別完畢。本發(fā)明已于微軟windows XP平臺，VC6.0， VC.Net編程環(huán)境下以微 軟正瀏覽器插件的方式實現(xiàn)，經(jīng)實驗可正確運行于個人電腦及電腦終端 上。在本發(fā)明方法中，基于對web的分析，把web網(wǎng)頁分為三類。如圖 1示出三種網(wǎng)頁樣式與分類器的分配關(guān)系所示第一類為以文本為主的網(wǎng) 頁，其中文本多為文章性質(zhì)的文本，例如小說，新聞，人物傳記等，其特 點是上下文之間有較強的語義關(guān)聯(lián)，有豐富的語義信息可以利用。該類 型網(wǎng)頁通常包含有一篇或者幾篇文章。第二類是指以圖像為主的網(wǎng)頁， 網(wǎng)頁里主要呈現(xiàn)的是圖像信息，附加有少量的分散文本，起輔助說明作 用。這類型的網(wǎng)頁主要以圖庫的形式呈現(xiàn)。第三類也是最普遍的網(wǎng)頁樣 式是文字和圖像混合的網(wǎng)頁，其中的文本也是分塊分散出現(xiàn)的，主要起 著鏈接或者說明作用,，此外網(wǎng)頁中包含多幅圖像以豐富網(wǎng)頁的內(nèi)容，這 種樣式的網(wǎng)頁主要有一些著名門戶網(wǎng)站的首頁和電子公告牌(BBS)?；陬A(yù)處理提供信息，包括網(wǎng)頁URL，網(wǎng)頁中文本長度，網(wǎng)頁中圖 像基于像素量的分級等作為屬性集合，利用決策樹學(xué)習(xí)中的C4.5算法將 輸入網(wǎng)頁分為如上定義的三種樣式。然后對三種類型的網(wǎng)頁使用相對應(yīng) 的分類器實行分而治之的策略。 .對于第一種樣式的網(wǎng)頁(以文本為主)，運用細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C麗處理， C,與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最大的區(qū)別在于信息只在相鄰單元之間交換，而全局 信息的處理則通過局部信息的交互來實現(xiàn)。細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以是任意維 的，但最常見的是一維或者二維。在一維細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，最常見的連接方式是每個細胞與周圍2r+l個細胞(包括它自己)相連。在二維網(wǎng)絡(luò)中 最常見的連接方式是Von Neumann連接與Moore連接，其每個細胞只與 其Von Neumann和Moore鄰域中的細胞相連。對一個細胞單元狀態(tài)的形 式化描述為x(/ +1) = g(;c(O) + /(/) + / (,(/)) + /2 = /(柳其中x為細胞的內(nèi)部狀態(tài)，^是它的輸出，"是外部輸入，/是偏差， 乂和/2是兩個函數(shù)。為了構(gòu)建敏感詞匯網(wǎng)絡(luò)，首先把傳統(tǒng)意義上的關(guān)鍵詞分為三類(1)顯式關(guān)鍵字；(2)隱式關(guān)鍵字(3)邏輯關(guān)鍵字；其中，顯式關(guān)鍵字決定了邏輯關(guān)鍵字，同時顯式關(guān)鍵字和隱式關(guān)鍵 字之間也存在內(nèi)在的聯(lián)系。利用三者之間的關(guān)系，可以構(gòu)造我們的聯(lián)想 反饋網(wǎng)絡(luò)。為了利用細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們定義一個節(jié)點為一個詞匯，另外這個詞匯有三個狀態(tài)沉寂態(tài)，隱藏態(tài)和激發(fā)態(tài)。節(jié)點與節(jié)點之間按照語義關(guān) 聯(lián)進行連接，計算規(guī)則是 一旦一個節(jié)點結(jié)束到一個刺激或者輸入，那 么根據(jù)該節(jié)點以往的狀態(tài)和周圍節(jié)點的狀態(tài)以及連接所代表的語義規(guī)則 來確定該節(jié)點的下一個狀態(tài)。沉寂態(tài)定義為節(jié)點還未接受一個輸入是的狀態(tài)；隱藏態(tài)定義為節(jié)點 已經(jīng)接受輸入，但其參數(shù)以及周圍節(jié)點的參數(shù)未能夠達到其激發(fā)條件; 激發(fā)態(tài)定義為節(jié)點接受了輸入并且收到了激發(fā)。 一旦一個節(jié)點被激發(fā)，那 么我們就統(tǒng)計該節(jié)點出現(xiàn)的次數(shù)，最后所有激發(fā)節(jié)點的次數(shù)作為一個向量來進行訓(xùn)練和預(yù)測。選用支持向量機(Support Vector Machine,簡稱 SVM)作為分類器，對上述向量形成的特征進行訓(xùn)練和分類，根據(jù)SVM輸 出來決定該網(wǎng)頁是否是敏感網(wǎng)頁。對于第二種樣式的網(wǎng)頁(以圖像為主)，則提取網(wǎng)頁中有效圖像集合 利用圖像分類器進行集合識別，如果判別為敏感的圖像數(shù)目超過預(yù)定閾 值，則將該網(wǎng)頁判別為敏感。10對于第三種樣式的網(wǎng)頁(混合型)，首先根據(jù)尺寸來獲取網(wǎng)頁里面的有 效圖像集合，然后利用圖像分類器對圖像一一進行識別，識別的結(jié)果為 (TV,, W)，其中A^為識別結(jié)果為敏感的圖像個數(shù)，A^為識別結(jié)果為正常的 圖像個數(shù)。同時把網(wǎng)頁里面的文本當(dāng)成圖像是否為敏感的先驗,使用針對離散文本的Bayes分類器對文本進行判別，輸出結(jié)果為P,。然后將各分類器的三個輸出參數(shù)^， w，《代入融合公式，得到一個判別因子/;通過該因子,與預(yù)定閾值相比較來判斷該網(wǎng)頁是否是敏感網(wǎng)頁。如圖3是本發(fā)明多分類器敏感網(wǎng)頁識別方法總體流程圖所示，具體地 包括如下步驟l)獲取給定的目標(biāo)網(wǎng)頁統(tǒng)一資源定位符URL的源代碼，分離 出源碼中的中文文本?；赪3C上關(guān)于Html和XML的相關(guān)文檔，然后針對解析的難點 對源解析程序進行了改進。嚴(yán)格來說，Html文檔是一種完全的樹形結(jié)構(gòu)， 但是標(biāo)準(zhǔn)中對一些標(biāo)記的寬松規(guī)定使得實際的文檔可以不以嚴(yán)格的層次 結(jié)構(gòu)出現(xiàn)。首先獲取目標(biāo)網(wǎng)頁的超文本標(biāo)示語言Html源代碼，之后對 Html文檔進行解析，這個解析過程分為3個子步驟(1) 文檔的元素分析，生成節(jié)點序列；(2) 元素序列的結(jié)構(gòu)/語法分析，生成初始的Html樹；(3) Html樹重構(gòu)?；谏傻腍tml樹中各種tag標(biāo)記間包含的文本 內(nèi)容，將其分離出來作為源碼中的中文文本流。步驟2)獲取源代碼中圖像的尺寸大小和位置信息，根據(jù)相關(guān)規(guī)則剔 除掉部分圖像，獲得有效圖像集合。處理圖像的開銷很大，如果網(wǎng)頁中大部分都是無效圖片的話，會對 系統(tǒng)性能造成很大影響。我們圖片尺寸放在第一位，因為HTML標(biāo)準(zhǔn)支 持網(wǎng)頁中包含圖片時就指定它的尺寸，因此可以僅從HTML文件本身就 忽略掉無效圖片，而根本不需要另外下載它們。這同時也減少了網(wǎng)絡(luò)開 銷，總的來說，從網(wǎng)絡(luò)上下載一幅圖片要比分析它更加耗時。網(wǎng)頁通常都包含了相當(dāng)數(shù)量的圖像。 一般來說， 一個圖文并茂的網(wǎng) 頁，可能包含幾十甚至上百幅圖像。但憑人的主觀估計，雖然這個網(wǎng)頁 包含圖片較多，但數(shù)量應(yīng)該在幾十幅左右。實際統(tǒng)計的圖片數(shù)和主觀感受差別很大是因為圖片中有很多完全是為了網(wǎng)頁框架需要起裝飾作用 的，還有些由于包含信息太少，或是在網(wǎng)頁中的位置問題，根本不會引 起人的注意。而實際需要識別則是里面有效圖像集合，這種有效性表現(xiàn) 在兩個方面， 一是圖像尺寸，二是圖像位置，用來識別目標(biāo)網(wǎng)頁的整體 內(nèi)容。如附圖2所示，橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)分別為圖像的寬度和高度，坐標(biāo) 采用對數(shù)式。在這種狀態(tài)下，很明顯可以看出有效圖像的聚類特征。我 們就根據(jù)這個特征編制分類策略。圖像出現(xiàn)的位置是另外一個重要的指 標(biāo)，在上文中已經(jīng)詳細討論過網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)特征對網(wǎng)頁元素的影響。相應(yīng)的， 處于網(wǎng)頁核心位置的圖片其有效性應(yīng)大于處在角落位置的圖片。最后依 據(jù)以上規(guī)則提取出網(wǎng)頁中有效圖像集合作為圖像流。3)依據(jù)步驟l)和步驟2)中提取出的網(wǎng)頁中的中文文本和有效圖像集 合，構(gòu)成屬性集合，以這些屬性集合為基礎(chǔ)，將其代入C4.5決策樹算法 的學(xué)習(xí)公式，得到?jīng)Q策規(guī)則。之后只要將目標(biāo)網(wǎng)頁的文本和圖像的屬性 集合參照形成的決策規(guī)則分類，就可以將該網(wǎng)頁自動分為三種樣式中的 一種以文本為主的網(wǎng)頁，以圖像為主的網(wǎng)頁，混合型的網(wǎng)頁。C4.5算 法的決策規(guī)則形成公式如下C是分類的數(shù)目(在我們的系統(tǒng)中分類數(shù)為3), ^D，力是在數(shù)據(jù)集o中屬于類別y的那部分的比例。那么可以按照如下公式定義信息熵 /"/o(D):<formula>formula see original document page 12</formula>給定一個有^個值的屬性集合r，那么D,就相應(yīng)代表數(shù)據(jù)集D中在屬 性r上取值為/的那部分?jǐn)?shù)據(jù)所形成的子集，之后可以按照如下公式定義出在屬性集T和數(shù)據(jù)集D上依據(jù)T的不同取值而產(chǎn)生的信息增益<formula>formula see original document page 12</formula> (2)C4.5算法依據(jù)信息增益，每次選取帶有最大信息增益的那個屬性作 為分裂結(jié)點形成決策樹(決策規(guī)則)，以后的分類只要按照這個已經(jīng)形成的 規(guī)則來就可以了。本發(fā)明中利用的網(wǎng)頁屬性集如下表所示網(wǎng)頁URL,網(wǎng)頁中文本長 度，網(wǎng)頁中圖像基于像素量的分級。屬性集描述是否為首頁性質(zhì)是否在網(wǎng)頁的URL中包含 有表示首頁性質(zhì)的關(guān)鍵詞 (例如"main " 或者 "index")一般文本的長度網(wǎng)頁中一般文本的字符數(shù)超文本的長度網(wǎng)頁中超文本的字符數(shù)大圖像的數(shù)目像素值超過50,000個像素 的圖像數(shù)目中等圖像數(shù)目像素值在10， 000和50， 000 個像素之間的圖像數(shù)目小圖像數(shù)目像素值低于10， 000個像素 的圖像數(shù)目步驟4)利用連續(xù)敏感文本分類器對按照步驟3)分類為以文本為主的 網(wǎng)頁中的文本進行識別，識別結(jié)果為l，該網(wǎng)頁為敏感，則退出。并給出了描述性的定義。第一類是顯式關(guān)鍵詞，這類關(guān)鍵詞基本上只 可能出現(xiàn)在敏感文本里面，從統(tǒng)計上來說就是出現(xiàn)在敏感文本里面的概 率很大(接近于1)，而出現(xiàn)在正常文本里面的概率很小(接近于O)。從語義 上來說，這些詞本身就攜帶著敏感信息。第二類是隱式關(guān)鍵詞，這類關(guān) 鍵詞本來不攜帶任何的敏感信息。但由于某種原因，這類詞于敏感文本 產(chǎn)生了固定的聯(lián)系，也就是說，這些詞在敏感文本里面也是以很大的概率出現(xiàn)，當(dāng)然也會在其它文本里面出現(xiàn)。第三類式邏輯關(guān)鍵詞，這類關(guān) 鍵詞分為兩類 一類是多義詞，即這類關(guān)鍵詞在正常文本里面意義正常， 可是在敏感文本里面攜帶敏感信息；另外一類關(guān)鍵詞主要是在于一定的 詞搭配起來之后，共同攜帶著敏感信息。而這種搭配，我們可以分為兩 種， 一種是顯式加邏輯， 一種是邏輯加邏輯?；谏鲜龆x，選取了關(guān) 鍵詞集合，同時構(gòu)建了語義規(guī)則來描述詞匯之間的語義關(guān)聯(lián)，幫助正確 的提取特征信息。提出之后的特征經(jīng)過歸一化之后，作為該連續(xù)文本的特征向量。選用支持向量機(Support Vector Machine,簡稱SVM)作為分類 器，對特征進行訓(xùn)練和分類，根據(jù)SVM輸出來決定該網(wǎng)頁是否是敏感網(wǎng)頁。步驟5)利用敏感圖像分類器對按照步驟3)分類為以圖像為主的網(wǎng)頁 中的有效圖像集合進行識別，將圖像分類器判別為敏感的那部分圖像數(shù) 目和預(yù)定閾值進行比較，依據(jù)該項來決定該網(wǎng)頁是否是敏感網(wǎng)頁，如果 判別為敏感的圖像數(shù)目超過了閾值則將該網(wǎng)頁判別為敏感。步驟6)利用離散文本分類器和敏感圖像分類器的融合算法對按照步 驟3)分類為混合型(即包含大量圖像又包含一定數(shù)量的文本)的網(wǎng)頁中進 行融合識別，首先人工構(gòu)建一個關(guān)鍵詞列表,對網(wǎng)頁里的文本統(tǒng)計關(guān)鍵詞 后，歸一化后作為離散敏感文本的特征向量輸入到訓(xùn)練好的Bayes網(wǎng)絡(luò) 里面，通過離散文本分類器對中文文本進行識別，并獲得離散文本分類 因子，具體算法描述如下首先定義r = Uj2,..., Vl}作為類別Qi的訓(xùn)練集 ，}作為類別； 作為關(guān)鍵詞集合。此外，定義W(w,f,)作為在文檔《中關(guān)鍵詞W出現(xiàn)的次數(shù)，也就是PT的詞 頻。然后計算出概率P(叫C》，這個概率表示關(guān)鍵詞W和一個類別。的相 關(guān)聯(lián)程度的大小<formula>formula see original document page 14</formula>在處理目標(biāo)文本/,時，計算概率p(。lo作為離散文本分類器因子，這個概率表示目標(biāo)文本。屬于一個類別q的可能性到底有多大，其中需要利用上面提到的概率尸(wlC》。這里使用了一個Bayes獨立性假設(shè): p(w,,mv..wj。 = ]1p(w,|。。即隱式得表達了在第三類混合型的網(wǎng)頁中文本 關(guān)鍵詞之間的堪義聯(lián)系并不是很緊密，可以視為獨立分散存在。p(C卞,)一尸(c臉(喝)D(c》rOic廣'" (4)對于第三類型的網(wǎng)頁，根據(jù)尺寸來獲取網(wǎng)頁里面的部分符合要求的圖 像，然后利用圖像分類器對圖像一一進行識別,識別的結(jié)果為(w,， w)，其 中y為識別結(jié)果為敏感的圖正常的圖像個數(shù)，w為識別結(jié)果為像個數(shù)。同 時把網(wǎng)頁里面的文本當(dāng)成圖像是否為敏感的先驗，使用針對離散文本的Bayes分類器對文本進行判別，即上面提到的離散文本分類器因子，記為 《。利用兩個參數(shù)來描述圖像分類器《表示把一副正常圖像誤分為敏感 圖像的概率，^表示把一副敏感圖像誤分為正常圖像的概率。三個參數(shù)代 入如下公式7V(1-A,1-尸， ()得到一個判別因子/;通過該因子,與預(yù)定閾值相比較來判斷該網(wǎng)頁 是否是敏感網(wǎng)頁。步驟7)將最終的敏感判別結(jié)果返回給web瀏覽器，結(jié)果為敏感則在 客戶端阻止該網(wǎng)頁的顯示，結(jié)果為非敏感則正常顯示。以上所述，僅為本發(fā)明中的具體實施方式
，但本發(fā)明的保護范圍并 不局限于此，任何熟悉該技術(shù)的人在本發(fā)明所揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可理 解想到的變換或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的包含范圍之內(nèi)，因此，本發(fā) 明的保護范圍應(yīng)該以權(quán)利要求書的保護范圍為準(zhǔn)。
權(quán)利要求
1. 一種基于多分類器融合的敏感網(wǎng)頁過濾方法，包括步驟步驟S1獲取目標(biāo)網(wǎng)頁統(tǒng)一資源定位符的源代碼，進行預(yù)處理，用于獲取中文文本信息，獲取網(wǎng)頁中有效圖像集合信息；步驟S2基于預(yù)處理提供信息，利用決策樹學(xué)習(xí)中的C4.5算法將輸入網(wǎng)頁中文文本和有效圖像生成文本、圖像及文本與圖像的混合網(wǎng)頁樣式，用于獲得文本流、圖像流和文本與圖像混合流信息；步驟S3利用多分類器識別與網(wǎng)頁樣式的指定分配關(guān)系，獲得目標(biāo)網(wǎng)頁；步驟S4根據(jù)識別結(jié)果綜合判斷目標(biāo)網(wǎng)頁是否敏感，如果敏感，則執(zhí)行步驟5，如果不敏感，則執(zhí)行步驟6；步驟S5將識別的敏感網(wǎng)頁送入Web瀏覽器，并在瀏覽器中警示用戶所瀏覽網(wǎng)頁含有敏感內(nèi)容，瀏覽被禁止；步驟S6在Web瀏覽器中正常顯示原網(wǎng)頁。
2、 按權(quán)利要求l所述的方法，其特征在于，所述分類器識別包括利用連續(xù)敏感文本分類器對以文本為主的網(wǎng)頁樣式進行識別、利用敏感 圖像分類器器對以圖像為主的網(wǎng)頁樣式中的圖像集合進行識別和對混合 型網(wǎng)頁樣式則利用離散敏感文本分類器和敏感圖像分類器融合進行識 別。
3、 按權(quán)利要求l所述的方法，其特征在于，所述獲取網(wǎng)頁中有效圖 像步驟包括步驟11:在預(yù)處理階段通過解析網(wǎng)頁超文本標(biāo)示語言代碼，獲取該 網(wǎng)頁所包含每幅圖像的尺寸和位置信息，用于識別目標(biāo)網(wǎng)頁的整體內(nèi)容;步驟12:如果尺寸信息和位置信息符合事先統(tǒng)計好的規(guī)則,則將該圖 像劃分至有效圖像集合中。
4、 按權(quán)利要求l所述的方法，其特征在于，所述決策樹C4.5算法將輸入網(wǎng)頁生成網(wǎng)頁樣式的步驟包括步驟21:計算屬性集中網(wǎng)頁統(tǒng)一資源定位符、網(wǎng)頁中文本長度和網(wǎng) 頁中圖像基于像素量的分級，得到信息熵和分類前后信息熵的增益變化;步驟22:將信息熵增益作為分類尺度，給出分類依據(jù)，即取最大的 信息熵增益的屬性集劃分為最終決策；步驟23:重復(fù)步驟22直到所有屬性集都被劃分，從而形成決策樹和 分類規(guī)則。
5、 按權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，利用連續(xù)敏感文本分類 器對以文字為主的網(wǎng)頁進行識別步驟包括步驟1):用細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定義N維離散空間上的大型并行計算網(wǎng)絡(luò)， 將網(wǎng)絡(luò)上的一個節(jié)點作為一個關(guān)鍵詞，將節(jié)點之間的連接描述，用于生 成文本中詞匯之間的語義關(guān)系；步驟2):利用文本中詞匯之間的語義關(guān)系，將節(jié)點之間相互的抑制 與激活，用于取得節(jié)點的激活次數(shù)作為文本的統(tǒng)計特征；步驟3):以統(tǒng)計特征作為輸入，選用支持向量機作為訓(xùn)練以及預(yù)測 的分類器，對預(yù)處理網(wǎng)頁中得到的文本進行分類，得到分類結(jié)果。
6、 按權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，利用離散敏感文本分類 器對混合型的網(wǎng)頁中文字進行識別首先利用向量空間模型提取離散敏感文本的特征；把離散敏感文本特征輸入到已經(jīng)訓(xùn)練好的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中，輸出的結(jié) 果為該文本輸入敏感的概率值，如果該概率值大于閾值,則得到該文本為 敏感分類結(jié)果。
7、 按權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對混合型網(wǎng)頁的圖像識別 與文字識別的信息融合步驟包括-.首先利用圖像識別器對混合型網(wǎng)頁的每幅圖像進行識別，獲得識別 結(jié)果為敏感的圖像數(shù)量W,,獲得圖像識別結(jié)果為正常的圖像數(shù)量A^;離散文本識別的結(jié)果與上述圖像識別的結(jié)果融合，如果結(jié)果大于閾 值，則該網(wǎng)頁為敏感，否則為正常網(wǎng)頁。
8、 一種基于多分類器融合的敏感網(wǎng)頁過濾系統(tǒng)，其特征在于 數(shù)據(jù)流的獲取與預(yù)處理單元(1)，生成原網(wǎng)頁的文本流和圖像流，并以此為依據(jù)將原網(wǎng)頁分為網(wǎng)頁樣式；圖像與文本流過濾單元(2)，針對不同網(wǎng)頁樣式，使用相應(yīng)的分類 器對文本和圖像進行識別；圖像過濾器與文本過濾器的信息融合單元(3)，針對混合型網(wǎng)頁樣 式，通過融合結(jié)合圖像過濾器與文本過濾器，得到最終是否為敏感類的 識別結(jié)果。
全文摘要
本發(fā)明公開基于多分類器融合的敏感網(wǎng)頁過濾系統(tǒng)及方法，處理對象是一幅網(wǎng)頁，其處理結(jié)果是該網(wǎng)頁是否包含敏感內(nèi)容，此處的敏感可以定義為色情，反動，暴力等危害社會的不健康互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)流的獲取與預(yù)處理單元、圖像與文本流過濾單元、圖像過濾器與文本過濾器的信息融合單元，系統(tǒng)基于多個分類器的協(xié)作，在給定網(wǎng)頁的統(tǒng)一資源定位器的條件下，獲取該網(wǎng)頁的源代碼，在預(yù)處理階段進行文本和圖像的分流，獲取文本信息和有效圖像信息；利用決策樹算法將輸入網(wǎng)頁分為三種樣式；利用連續(xù)文本分類器、離散敏感文本分類器和圖像分類器對網(wǎng)頁進行識別，根據(jù)各分類器識別的輸出結(jié)果進行融合計算，給出判別因子，將最終結(jié)果返回給瀏覽器。
文檔編號G06K9/62GK101281521SQ20071006518
公開日2008年10月8日 申請日期2007年4月5日 優(yōu)先權(quán)日2007年4月5日
發(fā)明者偶 吳, 朱明亮, 胡衛(wèi)明, 陳周耀 申請人:中國科學(xué)院自動化研究所