【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多模态数据处理，尤其涉及一种基于马尔可夫网络的多模态风险内容识别系统。
技术介绍
1、随着通信技术和数字技术的快速发展与普及，网络上的风险内容如诈骗、谣言等不断增加，成为社会管理和网络空间治理的重要挑战。多模态风险内容，包括文字、图像、音频、视频等形式的欺诈、虚假信息以及其他有害内容，给国家安全、经济发展和社会稳定带来了巨大的隐患。现有的内容识别技术在面对这些日益复杂和多变的风险内容时显得力不从心，因此，开发一种更为先进和敏感的检测手段变得尤为重要。
2、网络空间的多模态风险内容复杂多变，主要体现在以下几个方面：首先，网络上的数据形式多种多样，包括文本、图片、音频、视频等不同模态。这些数据在表示和处理上存在显著差异，给统一的风险内容识别带来了挑战。例如，文本数据可以通过自然语言处理技术进行处理，而图像数据则需要计算机视觉技术。
3、其次，恶意内容往往隐藏在正常内容中，以规避传统检测方法。例如，诈骗信息可能通过图像中的文字、视频中的语音或隐藏在正常文本中，这些都增加了检测的难度。此外，恶意内容的形式和传播方式不断演变，传统的规则引擎和基于签名的检测方法难以应对这些变化。需要具备动态适应能力的检测系统，能够随着风险内容的变化进行调整和更新。
4、多模态数据通常是高维数据，处理和分析这些数据需要强大的计算能力和高效的算法。此外，实时检测和响应也是一个重要需求，特别是在社交媒体、金融交易等领域，及时识别和阻止风险内容至关重要。
5、目前，主流的内容识别技术主要包括基于规则引擎
技术实现思路
1、一种基于马尔可夫网络的多模态风险内容识别系统，通过整合多模态数据融合、自监督学习、深度强化学习和实时流处理技术，实现对多模态风险内容的高效、精准识别和管理。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种系统，包括以下模块：
3、数据收集与预处理模块：该模块通过多源数据融合系统，实时收集和整合多模态数据，如文本、图像、音频、视频等，并通过自动数据清洗模块处理缺失值和异常值，生成标准化的数据集。再应用深度学习模型对数据进行预处理，生成特征向量。其中数据融合算法通过自适应学习方法融合来自不同源的数据。
4、特征工程模块：该模块利用深度学习和强化学习技术自动提取多模态特征，应用特征生成算法提取特征向量并结合卷积神经网络(cnn)提取时序特征，同时使用马尔可夫链等时间序列分析方法对时序数据建模；构建动态特征更新单元根据实时数据变化自动调整和更新特征，并结合深度强化学习中的策略梯度方法优化模型。
5、马尔可夫网络构建模块：该模块通过收集到的多模态数据构建马尔可夫网络模型，用于描述和预测数据的动态行为。定义多模态数据的状态空间s，包含了不同类型的内容和行为模式；构建基于多模态数据构建状态转移概率矩阵p，用于描述不同状态之间的转移概率；使用观察到的多模态数据序列，通过最大似然估计法计算转移概率并构建马尔可夫链；对于一些隐含的行为模式，使用隐马尔可夫模型(hmm)进行建模，包含状态转移概率和观测概率。
6、模型选择与训练模块：该模块采用多层次架构，包括预训练模型和领域特定的深度学习模型；使用卷积神经网络(cnn)进行初步特征学习，生成中间表示；使用领域特定的lstm模型进行微调；使用梯度下降算法优化模型参数，基于损失函数进行训练；构建自监督学习与微调单元，利用未标注数据生成伪标签进行模型预训练，然后通过少量标注数据进行微调；构建持续学习单元，根据实时反馈数据，持续更新模型，确保模型的适应性和泛化能力。
7、模型部署与应用模块：高效实时检测系统结合流处理技术和滑动窗口算法，通过apache flink框架进行实时数据处理和风险评估，实现多模态数据的实时监控；智能报警与响应机制基于模型输出的风险评分制定规则，并根据不同类型的风险内容自动生成响应计划，包括发送预警通知、限制账户操作和进一步监控等措施。
8、本专利技术的有益效果在于：
9、1、高效数据融合与处理：实现多源数据的高效融合与处理。
10、2、精准特征提取与更新：利用深度学习和强化学习技术，自动提取并动态更新特征，提高特征生成的准确性。
11、3、先进马尔可夫网络模型：构建马尔可夫网络和隐马尔可夫模型，描述和预测多模态数据的动态行为。
12、4、实时监控与响应：结合流处理技术，系统能够实时监控多模态数据，动态识别并响应风险内容，提高风险管理的效率和准确性。
13、5、多层次架构：结合预训练模型和领域特定的深度学习模型(如lstm)，实现高效的特征学习和模型优化。
14、6、自监督学习与持续学习：利用未标注数据生成伪标签进行模型预训练，并通过持续学习技术持续优化模型，提高适应性和泛化能力。
15、7、动态特征更新：结合强化学习技术，自动调整和更新特征，确保特征生成的时效性和准确性。
16、8、智能报警与响应机制：基于图神经网络(gnn)进行复杂关联关系分析，自动触发响应措施，提高风险管理的效率和准确性。
17、通过本专利技术，能够更精准地识别和管理多模态风险内容，提升整体安全性，降低经济损失，改善用户体验。。
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1.一种基于马尔可夫网络的多模态风险内容识别系统，其特征在于：包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的基于马尔可夫网络的多模态风险内容识别系统，其特征在于，所述特征工程模块中：
3.根据权利要求1所述的基于马尔可夫网络的多模态风险内容识别系统，其特征在于，所述模型选择与训练模块中，根据实时反馈数据，持续更新模型具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于马尔可夫网络的多模态风险内容识别系统，其特征在于，所述模型部署与应用模块中，根据不同类型的风险内容，自动触发响应措施具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于马尔可夫网络的多模态风险内容识别系统，其特征在于，所述特征工程模块还包括：
6.根据权利要求2所述的基于马尔可夫网络的多模态风险内容识别系统，其特征在于，所述特征工程模块中还包括：
7.一种基于马尔可夫网络的多模态风险内容识别方法，采用权利要求1-6任一项所述的一种基于马尔可夫网络的多模态风险内容识别系统，其特征在于：包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于马尔可夫网络的多模态风险内容识别系统，其特征在于：包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的基于马尔可夫网络的多模态风险内容识别系统，其特征在于，所述特征工程模块中：
3.根据权利要求1所述的基于马尔可夫网络的多模态风险内容识别系统，其特征在于，所述模型选择与训练模块中，根据实时反馈数据，持续更新模型具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于马尔可夫网络的多模态风险内容识别系统，其特征在于，所述模型部署与应用模...
【专利技术属性】
技术研发人员：孔善右，陈清，张辉，任婷，赵美玲，李琳琳，王国庆，陈华斌，周微微，
申请(专利权)人：江苏长田信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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