社交应用

公众从信息的消费者转变为信息制造者,融合人际传播、组织传播和大众传播,层层交互更需强有力的审核贯穿始终。

行业痛点

 

  • 谣言诈骗滋生

    谣言诈骗滋生

    由于用户年龄、社会经验存在差异,部分用户很容易被谣言和诈骗信息蛊惑,造成经济损失或身心健康伤害,对产品的品牌、口碑造成深远影响。

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  • 色情广告泛滥

    色情广告泛滥

    社交软件的用户粘度大,用户特征明显,这让很多不法分子有了可乘之机,利用社交网络的便利大肆宣传色情、广告、违法买卖等垃圾信息。

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  • 盗号

    盗号

    利用他人的账号做违法的事

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  • 广场消息

    广场消息

    利用广场上的屏幕或喇叭传播违法的事情

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  • 群发垃圾

    群发垃圾

    在群中恶意传播色情、广告、违法买卖等垃圾信息

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解决方案

 

及时消息检测

实时检测用户聊天数据,对用户发出的社交信息进行过滤,针对垃圾文本和色情、广告图片等进行重点检测,有效的维护用户的社交环境健康。

音频信息检测

音频信息是社交软件中不可避免的一部分,由于目前机器语言处理技术的限制,目前市场还不能很好的对这类信息进行有效的过滤,信舆数识采用技术与人工并行的 模式,可以出色完成音频信息的监测,防止垃圾视频的扩散传播。

评论检测

应用智能文本反垃圾技术,实时检测视频评论中的涉黄、广告、灌水、谩骂等垃圾文本

营销反作弊

防范不法分子批量使用机器注册账号在新用户优惠、会员优惠等活动中舞弊,套取利益

广场消息检测

针对广场消息实时监控热度和内容,更支持关键词个性化灵活配置,自动化处理垃圾信息

验证码防护

提供拖动式验证码及点选式验证码服务,高效识别机器操作,建立安全防护体系

应用场景

 

图片检测

应用机器学习,高效识别产品中的色情、广告、暴恐等垃圾图片

互动评论检测

应用智能反垃圾技术,实时检测评论中涉黄、灌水、广告、谩骂等垃圾文本

昵称、头像、签名检测

首创用户资料反垃圾技术,对昵称、头像、签名等区域藏匿的垃圾内容进行针对性检测识别

稿件文本过滤

用语义分析,高效识别稿件文本中涉嫌违规的敏感信息