專利名稱：一種信息發(fā)布方法
技術領域：
本發(fā)明涉及信息處理和傳輸技術，特別是涉及一種信息發(fā)布方法。
背景技術：
計算機技術的迅速發(fā)展使得處理數(shù)據(jù)成為可能，這就推動了數(shù)據(jù)庫技術的極大發(fā)展，但是面對不斷增加的數(shù)據(jù)，就數(shù)據(jù)庫技術而言已經(jīng)顯得無能為力了，同樣，傳統(tǒng)的統(tǒng)計技術也面臨了極大的挑戰(zhàn)，這就急需有新的方法來處理這些海量般的數(shù)據(jù)?，F(xiàn)有技術中，通過互聯(lián)網(wǎng)傳遞信息的形式越來越廣泛，如，通過即時通訊工具、郵件傳送各類信息或者在網(wǎng)絡論壇上發(fā)布信息。然而，該類信息中有些信息是用戶不希望接收到或法律禁止發(fā)布的，因此需要對該類信息進行過濾。目前，用戶信息過濾的方法是直接根據(jù)關鍵詞來判斷，當用戶信息出現(xiàn)了相應的關鍵詞，就判斷用戶為目標用戶。但現(xiàn)有技術方案只利用關鍵詞對信息進行匹配，無法從其他角度上去分析信息或用戶的特征，會導致很高的誤抓率。另外，由于現(xiàn)有技術中信息在傳遞過程中沒有加密手段，導致不法人員利用網(wǎng)絡可以截獲該信息，對信息內(nèi)容的安全性造成威脅，用戶的隱私無法得到較好的保護，不能充分滿足用于的需要。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種信息發(fā)布方法，用以解決目前網(wǎng)絡中信息發(fā)布不安全的弊端，并且通過考慮用戶信息中所含的具體關鍵詞和與用戶相關的特征數(shù)據(jù)，從用戶行為的多個角度去判斷目標用戶的特征，并根據(jù)不同目標用戶采用不同處理方式，提高了目標用戶信息識別的準確率，增強了用戶信息安全機制。本發(fā)明提出的一種信息過濾方法，該方法通過信息發(fā)布系統(tǒng)來實現(xiàn)，所述信息發(fā)布系統(tǒng)包括網(wǎng)絡服務器1、各個用戶終端2和傳輸網(wǎng)絡3，所述網(wǎng)絡服務器1包括接收單元 11、解密器12、過濾單元13和發(fā)送單元14，所述每個用戶終端2包括終端服務器21和加密器22，該信息發(fā)布方法包括如下步驟步驟201，用戶通過終端服務器21輸入信息，加密器22從終端服務器21處接收信息并通過調(diào)用加密算法對信息進行加密后形成密文，同時調(diào)用已存儲在終端服務器21的密鑰或生成密鑰；步驟202，加密器22將密文和密鑰發(fā)送至網(wǎng)絡服務器1中的接收單元11 ；步驟203，接收單元11將密文和密鑰發(fā)送至解密器12 ；步驟204，過濾單元13接收經(jīng)過解密器12解密的明文，并判斷信息是否有效，將不符合要求的信息過濾掉；步驟205，發(fā)送單元14將過濾后的有效信息通過傳輸網(wǎng)絡進行發(fā)布。所述判斷信息是否有效，將不符合要求的信息過濾掉的方法包括如下具體步驟步驟301，設置用戶關鍵詞、特征數(shù)據(jù)與對目標用戶信息的過濾方式的對應關系；步驟302，獲取目標用戶的關鍵詞及特征數(shù)據(jù)。
步驟303，根據(jù)所述目標用戶的關鍵字及特征數(shù)據(jù)查找所述對應關系中的過濾方式，根據(jù)所述過濾方式對所述目標用戶信息進行過濾。所述設置用戶關鍵詞、特征數(shù)據(jù)與對目標用戶信息的過濾方式的對應關系包括以下具體步驟步驟401，設定目標用戶所發(fā)送信息的特征數(shù)據(jù)；步驟402，根據(jù)特征數(shù)據(jù)，生成目標用戶的特征參數(shù)；步驟403，過濾特征參數(shù)中的不規(guī)則數(shù)值；步驟404，根據(jù)過濾后的特征參數(shù)，生成對目標用戶的過濾方式。與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點1)由于本發(fā)明在用戶終端增加了加密器并調(diào)用相應得加密算法，使網(wǎng)絡中傳輸?shù)男畔⒉荒軌蜉p易的被他人獲取，較好的維護了網(wǎng)絡安全，確保用戶的隱私不易外泄，使用戶可以更放心地進行網(wǎng)絡信息傳輸。2)本發(fā)明采用了過濾單元并采用較優(yōu)的過濾方式，通過具體關鍵詞和用戶特征數(shù)據(jù)等對目標用戶進行判斷，實現(xiàn)從用戶行為的多個角度對用戶行為特征進行判斷，并根據(jù)不同的目標用戶采用不同的處理方式，提高了目標用戶信息識別的準確率，增強了用戶信息安全機制。


圖1是本發(fā)明的信息發(fā)布系統(tǒng)結(jié)構圖；圖2是本發(fā)明的信息發(fā)布方法的流程圖；圖3是本發(fā)明中用戶信息過濾方法的流程圖；圖4是本發(fā)明中設置用戶關鍵詞、特征數(shù)據(jù)與對目標用戶信息的過濾方式的對應關系具體流程圖；圖5是過濾單元的結(jié)構圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的信息發(fā)布方法做進一步詳細的說明。如圖1所示，該信息發(fā)布方法是通過信息發(fā)布系統(tǒng)實現(xiàn)的，該系統(tǒng)包括網(wǎng)絡服務器1、多個用戶終端2和傳輸網(wǎng)絡3，所述網(wǎng)絡服務器1包括接收單元11、解密器12、過濾單元13和發(fā)送單元14，所述每個用戶終端2包括終端服務器21和加密器22，用戶通過終端服務器21輸入信息后通過加密器22調(diào)用加密算法對信息進行加密后形成密文；所述網(wǎng)絡服務器1中的接收單元11與用戶終端2中的加密器相連接，接收單元11用于接收加密器 22發(fā)出的密文和加密密鑰，并將其轉(zhuǎn)發(fā)給解密器12 ；連接接收單元11的解密器12，用于在接收信息后調(diào)用解密算法先解密鑰，再解密文；連接解密器12的過濾單元13，用于接收經(jīng)過解密的明文，并判斷信息是否有效，將不符合要求的信息過濾掉；連接過濾單元13的發(fā)送單元14，用于將過濾后的有效信息通過傳輸網(wǎng)絡進行發(fā)布。所述加密器22，用于接收終端服務器21發(fā)送的合法信息，調(diào)用加密算法對用戶輸入的信息進行加密，將明文加密成密文，并且調(diào)用已存儲的密鑰或根據(jù)某種條件生成密鑰， 將密文和密鑰一同發(fā)送給網(wǎng)絡服務器的接收單元。
所述密鑰可以是已保存在本地系統(tǒng)中的密鑰，也可以在每次發(fā)送信息時按照某種條件生成密鑰。為了保證客戶接收端能夠正常的解開密鑰，必須保持所述客戶發(fā)送端的加密算法和客戶接收端的解密算法一致，所以即時通信系統(tǒng)不對密鑰進行經(jīng)常性升級。所述解密器12，用于接收加密器22發(fā)送的密文和密鑰，并調(diào)用相應的解密算法， 先解出密鑰，再將密文解密成明文，將明文發(fā)送給過濾單元。如圖5所示，過濾單元13包括設置模塊130、獲取模塊131和過濾模塊132。所述設置模塊130用于設置用戶關鍵詞、特征數(shù)據(jù)與對目標用戶信息的過濾方式的對應關系； 所述獲取模塊131用于獲取目標用戶的關鍵詞及特征數(shù)據(jù)；所述過濾模塊132用于根據(jù)所述目標用戶的關鍵字及特征數(shù)據(jù)查找所述對應關系中的過濾方式，根據(jù)所述過濾方式對所述目標用戶信息進行過濾。設置模塊130具體包括參數(shù)生成子模塊130a，用于設定目標用戶所發(fā)送信息的關鍵詞和特征數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述關鍵詞和特征數(shù)據(jù)，生成所述目標用戶的特征參數(shù)；過濾子模塊130b，用于過濾所述參數(shù)生成模塊生成的特征參數(shù)中的不規(guī)則數(shù)值；規(guī)則生成子模塊 130c，用于根據(jù)所述過濾模塊過濾后的特征參數(shù)，生成對所述目標用戶信息的過濾方式。其中，參數(shù)生成子模塊130a具體包括識別單元，用于識別所述特征數(shù)據(jù)中的有效數(shù)據(jù)；選擇單元，用于根據(jù)所述識別單元識別的有效數(shù)據(jù)，選擇所述目標用戶中的樣本用戶；計算單元，用于根據(jù)所述選擇單元所選擇的樣本用戶的特征數(shù)據(jù)，計算所述目標用戶的特征參數(shù)。過濾子模塊130b具體包括第一過濾單元，用于替換所述特征參數(shù)中的缺失值為替換值；第二過濾單元，用于替換所述特征參數(shù)中的不符合格式規(guī)則的數(shù)值為規(guī)則數(shù)值。規(guī)則生成子模塊130c具體包括參數(shù)選擇單元，用于在所述過濾模塊過濾后的特征參數(shù)中選擇一個或多個特征參數(shù)為規(guī)則生成參數(shù)；規(guī)則計算單元，通過調(diào)整過濾方式，根據(jù)所述參數(shù)選擇子模塊所選擇的規(guī)則生成參數(shù)，生成多個過濾方式；規(guī)則選擇單元，用于在所述規(guī)則計算單元生成的多個過濾方式中，選擇準確率最高的過濾方式為所述目標用戶的過濾方式。過濾模塊132具體包括查找子模塊132a，用于根據(jù)所述目標用戶的關鍵字及特征數(shù)據(jù)查找所述對應關系中的過濾方式；過濾子模塊132b，用于根據(jù)所述過濾方式對所述目標用戶信息進行過濾；判斷模塊132c，用于根據(jù)所述目標用戶的過濾方式，為所述目標用戶計分，當所述用戶的計分值超過預設的閾值時，觸發(fā)過濾子模塊132b。本發(fā)明所述的信息發(fā)布方法是通過下述步驟實現(xiàn)的，如圖2所示，包括以下步驟步驟201，用戶通過終端服務器21輸入信息，加密器22從終端服務器21處接收信息并通過調(diào)用加密算法對信息進行加密后形成密文，同時調(diào)用已存儲在終端服務器21的密鑰或生成密鑰；若信息屬于靜態(tài)文件，加密器22可接收到完整信息后再對其進行加密，將密文發(fā)送給網(wǎng)絡服務器中的接收單元11 ；若靜態(tài)文件過大，也可以分成若干個數(shù)據(jù)包發(fā)送，加密器22對每個數(shù)據(jù)包或每幾個數(shù)據(jù)包進行加密，形成若干個相對不完整的密文，再分別發(fā)送給網(wǎng)絡服務器的接收單元11 ；若信息屬于動態(tài)文件，動態(tài)文件多以流媒體的形式傳輸，加密器22可接收到部分流媒體文件后就對其進行加密，形成相對不完整的密文，將相對不完整的密文通過發(fā)送單元104發(fā)送給網(wǎng)絡服務器的接收單元11 ；也可接收到完整的流媒體文件后再對其進行加密，形成完整的密文，將完整的密文發(fā)送給網(wǎng)絡服務器的接收單元11。若有多個密文，則一個密文使用一個密鑰，或者多個密文使用同一個密鑰。為了網(wǎng)絡更加安全，本實施例中一個密文用一個密鑰。步驟202，加密器22將密文和密鑰發(fā)送至網(wǎng)絡服務器1中的接收單元11 ；步驟203，接收單元11將密文和密鑰發(fā)送至解密器12 ；所述解密器12用于在接收信息后調(diào)用解密算法先解密鑰，再解密文。由解密器12 調(diào)用相應的解密算法，先解出密鑰，再將密文解密成明文，將明文發(fā)送給過濾單元13。若解密器12接收到多個密鑰和相對不完整密文，則解密器12先分別解密密鑰和密文，再將解密后的多個密文，即多個明文整合成完整的明文后發(fā)送給過濾單元13。步驟204，過濾單元13接收經(jīng)過解密器12解密的明文，并判斷信息是否有效，將不符合要求的信息過濾掉；步驟205，發(fā)送單元14將過濾后的有效信息通過傳輸網(wǎng)絡進行發(fā)布。如圖3所示判斷信息是否有效，將不符合要求的信息過濾掉的具體方法包括以下步驟步驟301，設置用戶關鍵詞、特征數(shù)據(jù)與對目標用戶信息的過濾方式的對應關系。 其中，過濾方式可以為利用某個或某幾個關鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)過濾，例如，當關鍵詞A出現(xiàn) N(N> 1)次，則對來自該用戶的信息進行過濾。該過濾方式中包括關鍵詞與過濾條件(關鍵詞出現(xiàn)的次數(shù))的對應關系。步驟302，獲取目標用戶的關鍵詞及特征數(shù)據(jù)。步驟303，根據(jù)所述目標用戶的關鍵字及特征數(shù)據(jù)查找所述對應關系中的過濾方式，根據(jù)所述過濾方式對所述目標用戶信息進行過濾。如圖4所示，設置用戶關鍵詞、特征數(shù)據(jù)與對目標用戶信息的過濾方式的對應關系的具體方法包括以下步驟步驟401、設定目標用戶所發(fā)送信息的特征數(shù)據(jù)。其中，特征數(shù)據(jù)包括用戶行為數(shù)據(jù)，包括以下信息中的一種或幾種用戶在限定時間內(nèi)所發(fā)送的信息中特征詞組的出現(xiàn)頻率，用戶發(fā)送/接收信息的次數(shù)，和用戶發(fā)送/接收信息的信息量；用戶信息數(shù)據(jù)，包括以下信息中的一種或幾種用戶初次登錄時間，用戶登陸后的活躍度，和用戶所具有的聯(lián)系人數(shù)量；網(wǎng)絡特征數(shù)據(jù)，包括以下信息中的一種或幾種同一 IP中的用戶ID數(shù)量，和同一機器碼中的用戶ID數(shù)。步驟402、根據(jù)特征數(shù)據(jù)，生成目標用戶的特征參數(shù)，具體的生成流程包括識別特征數(shù)據(jù)中的有效數(shù)據(jù)，即在獲得足夠的數(shù)據(jù)之后，還需要對數(shù)據(jù)進行必要的清洗，剔除掉一部分字段或者記錄。例如，根據(jù)用戶需求，設置數(shù)據(jù)中某些內(nèi)容為必要的， 而另一些內(nèi)容為非必要的，對這些非必要的數(shù)據(jù)內(nèi)容進行刪除，使數(shù)據(jù)中只保留必要的數(shù)據(jù)內(nèi)容。根據(jù)有效數(shù)據(jù)，選擇目標用戶中的樣本用戶。即將商業(yè)目標轉(zhuǎn)換模型目標，抽樣提取的信息記錄，確定規(guī)則模型的建模目標用戶，其中，信息記錄指用戶發(fā)送或發(fā)布的信息狀態(tài)。根據(jù)樣本用戶的特征數(shù)據(jù)，獲取目標用戶的特征參數(shù)，該特征參數(shù)為目標用戶所具有的特定屬性，例如文本中的繁簡體、大小寫、全角半角狀態(tài)等。根據(jù)模型目標，利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲取衍生變量，從更全面的角度理解客戶行為，該衍生變量是根據(jù)多個特征數(shù)據(jù)進行組合運算獲得的變量。獲取過程包括計算特征數(shù)據(jù)的出現(xiàn)總量，生成目標用戶的匯總變量，該匯總變量是對所有特征數(shù)據(jù)的統(tǒng)計結(jié)果；計算包含特征數(shù)據(jù)的信息的接收/發(fā)送比例，生成目標用戶的比例變量，該比例變量體現(xiàn)了目標用戶中特征數(shù)據(jù)各種狀態(tài)比例關系； 計算特征數(shù)據(jù)的平均出現(xiàn)數(shù)量，生成目標用戶的均值變量，該均值變量體現(xiàn)了目標用戶中特征數(shù)據(jù)單位時間內(nèi)出現(xiàn)的平均數(shù)量。步驟403、過濾特征參數(shù)中的不規(guī)則數(shù)值。尋找需要清洗的變量和對缺失值進行替換，具體的過濾流程包括替換特征參數(shù)中的缺失值為替換值，其中包含設定數(shù)據(jù)的缺失值的替換原則，如將所有缺失值用數(shù)值0替換。替換特征參數(shù)中的不符合格式規(guī)則的數(shù)值為規(guī)則數(shù)值，如將所有的文本消息進行繁簡體、大小寫、全角半角轉(zhuǎn)換。步驟404、根據(jù)過濾后的特征參數(shù)，生成對目標用戶的過濾方式。通過上述的步驟，具備了符合要求的數(shù)據(jù)之后就進入到了建立模型的階段。建立模型包括選擇合適的算法、選擇合適的參數(shù)、制定模型驗證方案、數(shù)據(jù)抽樣計劃、模型參數(shù)設定等工作。具體為在過濾后的特征參數(shù)中選擇一個或多個特征參數(shù)為規(guī)則生成參數(shù)；通過調(diào)整過濾方式，根據(jù)規(guī)則生成參數(shù)，生成多個過濾方式；通過測試，在多個過濾方式中，選擇準確率最高的過濾方式為目標用戶的過濾方式。建立模型和數(shù)據(jù)準備是一個交互的過程建立模型的初步結(jié)果會對數(shù)據(jù)準備產(chǎn)生新的需求，而數(shù)據(jù)準備的結(jié)果直接影響模型的構建。通過上述的流程，生成了對目標用戶的規(guī)律規(guī)則，而進一步的，在實際應用中，系統(tǒng)根據(jù)該目標用戶的過濾方式，為用戶計分，當用戶的計分值超過預設的閾值時，對該用戶信息進行過濾，實現(xiàn)對網(wǎng)絡安全的監(jiān)控和保證。這樣的過濾方式，同樣可以使用于郵件、論壇和即時通訊軟件等可以實現(xiàn)信息通信的網(wǎng)絡交互過程的信息過濾工作中，這同樣屬于本發(fā)明的保護范圍。下面結(jié)合附圖和實施例，對本發(fā)明的具體實施方式
作進一步詳細描述以對發(fā)布黃色信息的用戶進行過濾為例，對用戶信息過濾方法的流程進行說明， 系統(tǒng)通過分析用戶的聊天信息，探尋發(fā)布黃色信息的用戶所發(fā)送信息中蘊含的模型，通過數(shù)據(jù)挖掘模型獲取這些模式，然后利用生成模式生成對發(fā)布黃色信息的用戶的過濾方式， 實現(xiàn)對該類型用戶信息的監(jiān)控。具體過程如下步驟501、通過分析，設定目標用戶的特征數(shù)據(jù)。上述的特征數(shù)據(jù)包括用戶行為數(shù)據(jù)、用戶信息數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡特征數(shù)據(jù)，體設定的范圍和結(jié)果如下1、用戶行為數(shù)據(jù)的設定，包括(1)目錄、電影、視頻、影視、動畫、卡通、圖片、表演、觀看、下載、在線、黃色、情色、色情、激情、成人、倫理、女優(yōu)、經(jīng)典、三級、A片、無碼、清晰、AV等關鍵詞出現(xiàn)的頻次。(2)用戶發(fā)送信息的次數(shù)和字節(jié)數(shù)。(3)用戶接收信息的次數(shù)和字節(jié)數(shù)。(4)用戶向陌生人發(fā)送信息的次數(shù)。2、用戶信息數(shù)據(jù)的設定范圍包括(1)用戶第一次登錄的時間；(2)用戶的活躍度；(3)用戶的好友數(shù)。3、網(wǎng)絡特征數(shù)據(jù)的設定范圍包括(1)同IP上的用戶數(shù)；(2)同MAC地址上的用戶數(shù)。完成設定后，根據(jù)所設定的特征數(shù)據(jù)，生成對目標用戶(即發(fā)送黃色信息的用戶) 的特征參數(shù)，即用戶反應用戶是否發(fā)送黃色信息。通過分析和篩選找到建模需要的用戶。具體過程如下步驟502、識別特征數(shù)據(jù)中的有效數(shù)據(jù)，剔除無效變量和觀測。如，根據(jù)現(xiàn)有技術，用戶添加的好友數(shù)和用戶向陌生人發(fā)送信息的次數(shù)數(shù)據(jù)目前尚無法提取，所以，在特征數(shù)據(jù)的設定結(jié)果中提出此內(nèi)容對應的選項。步驟503、選擇樣本用戶，確定目標對象。將發(fā)送黃色信息的用戶確定為模型目標，抽樣提取該類型用戶的信息通信記錄， 如聊天記錄、留言記錄和郵件記錄等數(shù)據(jù)，確定模型的建模目步驟504、計算衍生變量。根據(jù)模型目標，利用上述獲得的數(shù)據(jù)計算衍生變量，從更全面的角度理解客戶行為。在本實施例中，建模使用的衍生變量主要有三類匯總變量、比例變量、均值變量，具體如下1、匯總變量關鍵詞出現(xiàn)的種類數(shù)。例如如果信息中含AV、女優(yōu)、三級關鍵詞，則匯總數(shù)據(jù)為 3，即出現(xiàn)了三類關鍵詞。關鍵詞分組。例如把觀看、下載、在線等關鍵詞分到一個同質(zhì)組中，并計算它們的出現(xiàn)的總次數(shù)。2、發(fā)送和接收的比例例如發(fā)送信息次數(shù)和接收信息次數(shù)的比例、發(fā)送信息字節(jié)數(shù)和接收字節(jié)數(shù)的比例。3、均值變量例如每類關鍵詞平均出現(xiàn)次數(shù)，即該關鍵詞出現(xiàn)次數(shù)除以總的關鍵詞出現(xiàn)次數(shù)。步驟505、對特征參數(shù)進行內(nèi)容過濾。對于含有缺失值的變量，根據(jù)數(shù)據(jù)的缺失值的替換原則進行替換，如所有缺失值用數(shù)值0替換；對與文本信息，數(shù)據(jù)的清洗是將所有的文本消息進行了繁簡體、大小寫、全角半角轉(zhuǎn)換。具體如表1所示
表1替換內(nèi)容對照
權利要求
1. 一種信息發(fā)布方法，其特征在于，該方法通過信息發(fā)布系統(tǒng)來實現(xiàn)，所述信息發(fā)布系統(tǒng)包括網(wǎng)絡服務器1、各個用戶終端2和傳輸網(wǎng)絡3，所述網(wǎng)絡服務器1包括接收單元11、 解密器12、過濾單元13和發(fā)送單元14，所述每個用戶終端2包括終端服務器21和加密器 22，該信息發(fā)布方法包括如下步驟步驟201，用戶通過終端服務器21輸入信息，加密器22從終端服務器21處接收信息并通過調(diào)用加密算法對信息進行加密后形成密文，同時調(diào)用已存儲在終端服務器21的密鑰或生成密鑰；步驟202，加密器22將密文和密鑰發(fā)送至網(wǎng)絡服務器1中的接收單元11 ； 步驟203，接收單元11將密文和密鑰發(fā)送至解密器12 ；步驟204，過濾單元13接收經(jīng)過解密器12解密的明文，并判斷信息是否有效，將不符合要求的信息過濾掉；步驟205，發(fā)送單元14將過濾后的有效信息通過傳輸網(wǎng)絡進行發(fā)布。 所述判斷信息是否有效，將不符合要求的信息過濾掉的方法包括如下具體步驟 步驟301，設置用戶關鍵詞、特征數(shù)據(jù)與對目標用戶信息的過濾方式的對應關系； 步驟302，獲取目標用戶的關鍵詞及特征數(shù)據(jù)。步驟303，根據(jù)所述目標用戶的關鍵字及特征數(shù)據(jù)查找所述對應關系中的過濾方式，根據(jù)所述過濾方式對所述目標用戶信息進行過濾。所述設置用戶關鍵詞、特征數(shù)據(jù)與對目標用戶信息的過濾方式的對應關系包括以下具體步驟步驟401，設定目標用戶所發(fā)送信息的特征數(shù)據(jù)；步驟402，根據(jù)特征數(shù)據(jù)，生成目標用戶的特征參數(shù)；步驟403，過濾特征參數(shù)中的不規(guī)則數(shù)值；步驟404，根據(jù)過濾后的特征參數(shù)，生成對目標用戶的過濾方式。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種信息發(fā)布方法，包括201)用戶通過終端服務器輸入信息，加密器從終端服務器處接收信息并通過調(diào)用加密算法對信息進行加密后形成密文，同時調(diào)用已存儲在終端服務器的密鑰或生成密鑰；202)加密器將密文和密鑰發(fā)送至網(wǎng)絡服務器中的接收單元；203)接收單元將密文和密鑰發(fā)送至解密器；204)過濾單元接收經(jīng)過解密器解密的明文，并判斷信息是否有效，將不符合要求的信息過濾掉；205)發(fā)送單元將過濾后的有效信息通過傳輸網(wǎng)絡進行發(fā)布。本發(fā)明采用加密器和過濾單元，不但提高網(wǎng)絡安全性，還實現(xiàn)從用戶行為的多個角度對其特征進行判斷，并根據(jù)不同目標用戶采用不同處理方式，提高了目標用戶信息識別的準確率，增強了用戶信息安全機制。
文檔編號H04L29/06GK102202036SQ20101013128
公開日2011年9月28日 申請日期2010年3月24日 優(yōu)先權日2010年3月24日
發(fā)明者孫曉波, 張 杰, 曲子恒, 王國臣 申請人:北京創(chuàng)世網(wǎng)贏高科技有限公司