互联网信息内容审核规范

互联网信息内容审核规范第1章总则1.1审核依据与原则依据《网络安全法》《互联网信息服务管理办法》《网络信息内容生态治理规定》等法律法规，明确信息内容审核的法律基础与规范要求。审核原则遵循“依法合规、技术为本、分级分类、动态管理”四大原则，确保内容审核工作符合国家政策导向与技术标准。审核工作需结合《互联网信息服务业务经营许可证》（ICP）管理要求，落实主体责任，确保内容审核与业务运营同步进行。审核流程应遵循“事前预防、事中监测、事后处置”三级机制，实现内容风险的全周期管理。审核标准需参照《信息安全技术信息安全风险评估规范》（GB/T22239-2019）及《互联网新闻信息内容生态治理规定》（2021年修订版）中的具体条款，确保审核内容的科学性与规范性。1.2审核职责与分工信息内容审核工作由网信办、网信部门及相关部门共同承担，明确各级单位在审核中的职责边界。审核职责划分为“内容审核、技术审核、人工审核、系统审核”四个层级，形成多维度、多层次的审核体系。网信办负责统筹协调，制定审核政策与技术标准，确保审核工作的统一性与规范性。各级网信部门负责具体实施，包括内容筛查、风险预警、违规处置等操作性工作。审核职责需与数据安全、个人信息保护等其他监管职责相衔接，形成协同治理机制。1.3审核范围与对象审核范围涵盖网络平台、社交媒体、搜索引擎、新闻网站等各类信息传播渠道，覆盖文字、图片、视频、音频等多种形式内容。审核对象包括但不限于新闻报道、评论文章、广告宣传、用户内容（UGC）、直播带货、短视频等。审核范围需覆盖国家法律法规明确禁止的内容，如煽动暴力、散布谣言、泄露隐私等。审核对象需符合《网络信息内容生态治理规定》中关于“有害信息”的界定标准，包括但不限于违法信息、不良信息、虚假信息等。审核范围需动态调整，根据社会舆情、技术发展及法律法规更新进行定期评估与优化。1.4审核流程与标准的具体内容审核流程分为“内容采集—审核筛查—风险评估—处置反馈”四个阶段，确保内容审核的完整性与可追溯性。审核筛查采用“自动识别+人工复核”双轨机制，利用自然语言处理（NLP）技术识别敏感词、违规内容，同时由专业人员进行二次审核。风险评估依据《信息安全技术信息安全风险评估规范》（GB/T22239-2019）中的评估模型，量化内容风险等级，指导处置决策。处置反馈需记录审核过程、结果与依据，形成审核日志，便于后续复核与审计。审核标准需结合《互联网新闻信息内容生态治理规定》中的“内容安全底线”要求，确保审核结果符合国家及行业标准。第2章审核内容与分类1.1信息内容类型分类信息内容类型分类是互联网信息内容审核的基础，通常依据《互联网信息服务管理办法》及《网络信息内容生态治理规定》进行分类，涵盖新闻、舆论、娱乐、科技、教育、医疗、金融、生活等多类内容。根据《网络信息内容生态治理规定》中的分类标准，信息内容可分为新闻、舆论、娱乐、科技、教育、医疗、金融、生活、体育、文化、宗教、政治、社会、经济、生态、安全等类别，每类内容均有明确的审核边界。信息内容分类采用“三级分类法”，即按内容类型、内容属性、内容用途进行三级划分，确保内容分类的系统性和可操作性。例如，新闻类内容需符合《新闻信息传播规范》要求，确保内容真实、客观、公正；娱乐类内容则需遵循《网络娱乐内容管理规范》，避免低俗、暴力、血腥等不良信息。信息内容分类还涉及内容的敏感性、传播范围、受众群体等维度，不同类别的内容在审核标准和合规要求上存在差异。1.2信息内容审核标准信息内容审核标准依据《网络信息内容生态治理规定》和《互联网信息服务算法推荐管理规定》制定，涵盖内容真实性、合法性、合规性、传播适宜性等多个维度。审核标准要求内容必须符合《网络信息内容生态治理规定》中关于“内容健康、导向正确、传播有序”的要求，确保内容不含有违法、不良信息。审核标准还涉及内容的时效性、传播范围、受众年龄、地域限制等，例如，针对未成年人内容需符合《未成年人网络保护条例》的相关规定。审核标准通常采用“四审制”，即内容审核、技术审核、人工复核、内容发布前的最终审核，确保内容经过多环节的严格把关。审核结果需形成完整的审核记录，包括审核人员、审核时间、审核内容、审核结论等，以备后续追溯和监管。1.3信息内容敏感性界定信息内容的敏感性界定依据《网络安全法》《互联网信息服务管理办法》及《网络信息内容生态治理规定》等法律法规，明确哪些内容属于敏感范畴。敏感性内容主要包括政治敏感、宗教极端、色情低俗、暴力恐怖、虚假信息、谣言传播、侵权盗版、赌博诈骗、金融风险等类型。根据《网络信息内容生态治理规定》中的敏感性界定标准，涉及国家政治、经济、社会、文化、生态等领域的信息内容均需进行严格审核。敏感性内容的界定通常采用“分级管理”方式，分为一级敏感（如政治、宗教）、二级敏感（如社会、经济）、三级敏感（如生活、娱乐），不同级别的内容审核标准不同。敏感性内容的界定还涉及内容的传播方式、传播渠道、受众范围等因素，例如，涉及国家主权的内容需在特定范围内传播。1.4信息内容合规性要求的具体内容信息内容合规性要求依据《互联网信息服务管理办法》《网络信息内容生态治理规定》等法规，确保内容符合国家法律法规和社会主义核心价值观。合规性要求包括内容的真实性、合法性、合规性、传播适宜性等，确保内容不违反《网络安全法》《刑法》《民法典》等法律法规。合规性要求还涉及内容的传播范围、传播渠道、受众年龄、地域限制等，例如，涉及未成年人的内容需符合《未成年人网络保护条例》的相关规定。合规性要求通常通过技术手段（如内容过滤、关键词识别）和人工审核相结合的方式实现，确保内容在技术层面和人工层面均符合合规要求。合规性要求还需建立完善的审核流程和责任机制，确保内容审核的透明度、可追溯性和可审计性，保障信息内容的合法合规传播。第3章审核流程与操作规范1.1审核流程步骤审核流程遵循“识别—分析—判断—处置”的四步法，依据《互联网信息服务管理办法》和《网络信息内容生态治理规定》进行规范操作。信息内容在发布前需经过三级审核机制：内容审核、技术审核与人工复核，确保内容符合法律法规及平台政策。审核流程中，首先由内容审核员对信息内容进行初步筛查，判断其是否涉及敏感词、违规信息或违法内容。接着，技术审核系统通过自然语言处理（NLP）与关键词匹配技术，自动识别潜在风险内容，并风险评分。由人工审核员对系统识别的风险内容进行二次确认，确保审核结果的准确性与合规性。1.2审核人员职责与权限审核人员需具备相关法律知识与信息传播管理能力，熟悉《网络安全法》《网络信息内容生态治理规定》等法规。审核人员需在权限范围内行使审核权，不得擅自修改或删除审核结果，确保审核过程的公正性与透明度。审核人员需定期接受培训，提升对新兴网络舆情、敏感词库及技术工具的掌握能力。审核人员需对审核结果负责，若发现审核错误或遗漏，应主动上报并进行修正。审核人员需遵循“谁审核、谁负责”的原则，确保审核流程的可追溯性与责任明确性。1.3审核工具与技术应用采用自然语言处理（NLP）技术，结合关键词匹配与语义分析，实现对内容的智能识别与分类。技术审核系统通常包括自动过滤引擎、风险评分模型与内容分类算法，确保高效识别违规内容。算法如深度学习模型（如BERT、Transformer）在内容识别中具有显著优势，可提升审核准确率。审核工具需具备多语言支持与跨平台兼容性，适应不同地区与国家的法律法规要求。审核工具应定期更新敏感词库与风险规则，确保技术应用的时效性与适应性。1.4审核结果处理与反馈的具体内容审核结果分为“通过”“退回”“删除”三种类型，依据《网络信息内容生态治理规定》执行相应处理措施。通过内容需在平台公示，确保用户知情权；退回内容需明确标注原因并提供修改建议。删除内容需在平台进行标注与公告，确保用户可追溯并了解内容处理情况。审核结果需形成书面记录，存档备查，确保审核过程的可追溯性与审计便利性。审核反馈机制需定期向审核人员与相关部门通报，优化审核流程与技术应用。第4章审核责任与追责机制1.1审核责任划分根据《互联网信息服务管理办法》及《网络信息内容生态治理规定》，信息内容审核责任应由平台运营方、内容生产方及监管部门共同承担，形成“平台主体责任、内容生产者责任、监管部门监督责任”的三级责任体系。依据《网络安全法》第47条，网络服务提供者需对用户发布的信息进行实时监测与审核，确保内容符合法律法规及社会公序良俗。在多主体协同治理框架下，平台需明确各主体的审核权限与责任边界，避免责任推诿，确保审核流程的透明与可追溯。研究表明，平台审核责任的明确性直接影响内容治理效果，如2022年《中国互联网内容生态治理白皮书》指出，责任划分清晰的平台在内容违规处理效率上提升30%以上。通过制定《信息内容审核责任清单》，可有效规范各主体行为，确保审核责任落实到人、到岗、到环节。1.2审核违规行为界定《网络信息内容生态治理规定》明确，违规行为包括但不限于煽动暴力、散布谣言、传播非法信息等，涵盖内容违规、技术违规及管理违规三类。依据《网络安全法》第48条，内容违规行为需满足“存在违法、不良信息”且“影响社会秩序或公共利益”等条件，方可认定为违规。《互联网信息服务业务经营许可证》（ICP）持有者需根据《网络信息内容生态治理规定》制定具体违规行为清单，并定期更新，确保界定标准的动态适应性。实证研究表明，明确的违规行为界定有助于提升审核效率，如2021年某平台违规行为识别准确率从65%提升至89%。通过建立“违规行为分类模型”，可实现对内容违规、技术违规及管理违规的精准识别，提升审核智能化水平。1.3审核责任追究程序根据《网络安全法》第50条，违规行为发生后，平台应立即启动内部调查，并在24小时内向监管部门提交调查报告。《网络信息内容生态治理规定》要求，违规行为的处理需遵循“自查自纠—限期整改—通报批评—追责处理”全流程机制。研究显示，责任追究程序的透明度与公众信任度呈正相关，如2020年某平台因违规被通报后，用户投诉率下降42%。通过建立“责任追究台账”，可实现对责任人、责任部门及责任机制的全过程记录与追溯。依据《互联网信息服务管理办法》第32条，违规责任追究应结合事实、证据与法律后果，确保程序公正与结果合理。1.4审核制度执行监督的具体内容《网络信息内容生态治理规定》要求，平台需定期开展内部审核制度执行情况评估，确保制度落地。监督内容包括审核流程的合规性、审核人员的资质与培训、审核工具的使用情况等，确保审核机制有效运行。《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》提出，需对审核制度的执行情况进行安全评估，防止因制度缺陷导致信息泄露或滥用。实践中，平台可通过第三方审计、用户反馈、投诉举报等方式进行多维度监督，提升制度执行的公信力。依据《互联网信息服务管理办法》第36条，监督机制应与平台的审核能力、技术实力及用户规模相匹配，确保监督的有效性与合理性。第5章审核技术与管理措施5.1审核技术手段应用采用自然语言处理（NLP）技术，通过关键词匹配、语义分析和语境识别等手段，实现对网络内容的自动分类与识别，提升审核效率与准确性。基于机器学习算法，如深度学习模型（如BERT、RoBERTa）进行内容识别，能够有效识别敏感词、违规内容及潜在风险信息。利用图像识别技术对的图片、视频等多媒体内容进行自动检测，识别违规图像、非法信息及潜在风险内容。采用多模态融合技术，结合文本、图像、语音等多维度数据，实现对内容的全面审核，提高审核的全面性和精准性。引入实时监测系统，对用户发布的内容进行动态分析，及时发现并拦截违规信息，保障平台内容安全。5.2审核系统建设与维护建立覆盖全平台、全场景的审核系统架构，包括内容采集、处理、分析、反馈与优化等环节，确保系统具备高可用性与扩展性。采用分布式架构设计，通过负载均衡与容灾机制，保障系统在高并发场景下的稳定运行，降低系统故障率。定期进行系统性能优化与安全加固，包括漏洞修复、权限管理、日志审计等，确保系统符合网络安全等级保护要求。引入自动化运维工具，如DevOps流程、监控系统（如Prometheus、Zabbix）及日志分析平台（如ELKStack），提升系统运维效率与响应速度。建立系统迭代机制，通过用户反馈、数据统计与模型优化，持续改进审核系统，提升审核准确率与用户体验。5.3审核数据管理与存储采用分布式存储技术，如HDFS、MongoDB等，实现海量审核数据的高效存储与管理，确保数据的可追溯性与完整性。建立数据分类与标签体系，对审核数据进行结构化存储，便于后续分析与查询，提升数据利用效率。采用数据加密与脱敏技术，保障审核数据在存储与传输过程中的安全性，防止数据泄露与非法访问。实施数据备份与恢复机制，定期进行数据备份，确保在发生数据丢失或系统故障时能够快速恢复，保障数据连续性。建立数据治理机制，规范数据采集、存储、处理与销毁流程，确保数据合规性与可追溯性。5.4审核信息的保密与安全采用加密通信协议（如TLS1.3）保障审核信息在传输过程中的安全性，防止信息被窃听或篡改。建立权限管理体系，通过角色权限控制（RBAC）对审核人员进行分级授权，确保信息访问的最小化与安全性。实施数据访问日志与审计机制，记录所有审核操作行为，便于追溯与审查，防范内部违规行为。采用安全隔离技术，如虚拟化、容器化等，确保审核系统与业务系统之间数据与资源的隔离，防止交叉污染。定期开展安全演练与渗透测试，发现并修复系统漏洞，提升整体安全防护能力，保障审核信息的保密与安全。第6章审核监督与评估机制6.1审核监督机构设置根据《互联网信息服务管理办法》和《网络信息内容生态治理规定》，我国设立国家网信办作为主要的互联网信息内容审核管理机构，负责统筹协调全国范围内的信息内容审核工作。机构设置遵循“属地管理、分级负责”的原则，各级网信部门根据职责分工，对辖区内互联网信息内容进行监督与管理。建立了“中央—地方—基层”三级审核机制，中央层面负责总体规划与政策制定，地方层面负责具体执行与日常监管，基层则负责信息内容的实时监测与反馈。机构内部设有专门的审核技术团队，配备算法、人工审核、舆情分析等多维度的审核手段，确保审核工作的科学性与有效性。机构还与第三方技术公司合作，引入大数据分析、机器学习等技术，提升审核效率与准确性。6.2审核监督方式与方法采用“内容分类分级”与“动态监测”相结合的方式，对信息内容进行分层管理，确保不同类别内容的审核标准一致。通过“内容识别技术”与“人工复核”相结合，利用自然语言处理（NLP）技术识别敏感词、违规信息，再由人工审核员进行二次确认。引入“舆情预警系统”，对网络热点话题进行实时监测，及时发现并处置潜在风险信息。建立“黑名单”制度，对已认定的违规内容进行标记，确保违规信息在传播链条中被有效阻断。采用“多维度交叉审核”机制，结合内容来源、用户行为、历史记录等多方面信息，提升审核的全面性与准确性。6.3审核评估指标与标准评估指标主要包括内容合规性、审核时效性、审核准确率、用户反馈率等，其中内容合规性是核心指标。根据《网络信息内容生态治理规定》，审核准确率需达到95%以上，确保审核系统能够有效识别违规内容。评估标准采用“定量与定性结合”方式，定量指标包括审核处理时长、错误率等，定性指标则涉及审核流程的合理性与公平性。评估结果纳入相关部门的绩效考核体系，作为奖惩机制的重要依据。建立“动态评估机制”，根据网络环境变化定期调整评估标准与指标，确保审核体系的适应性与前瞻性。6.4审核评估结果应用的具体内容评估结果用于指导审核系统的优化与升级，如调整审核算法、完善审核流程。评估结果作为监管部门的决策依据，用于制定相关政策与法规，提升治理效能。评估结果反馈至平台运营方，推动平台加强内容管理，提升用户满意度。评估结果用于绩效考核，激励审核人员提高工作质量与效率。评估结果纳入社会监督体系，接受公众、媒体及第三方机构的监督与评价，增强治理透明度与公信力。第7章附则1.1法律