网络内容审核与监管指南

网络内容审核与监管指南第1章网络内容审核的基本原则与法律依据1.1网络内容审核的法律基础网络内容审核的法律基础主要来源于《中华人民共和国网络安全法》《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，这些法律为网络内容审核提供了明确的法律框架和规范依据。根据《网络安全法》第47条，网络运营者应当履行网络安全义务，包括对网络信息内容进行监测、过滤和管理，以维护网络空间安全和秩序。《网络信息内容生态治理规定》第5条明确指出，网络信息内容服务提供者应当建立健全的网络信息内容审核机制，确保内容符合社会主义核心价值观和法律法规。2021年《互联网信息服务管理办法》修订后，明确了网络内容审核的主体责任，要求平台在用户发布信息前进行内容审核，防止违法和不良信息传播。2023年《网络信息内容生态治理规定》实施后，进一步细化了内容审核的流程和标准，强调“净网行动”对网络空间治理的重要作用。1.2审核原则与标准网络内容审核遵循“内容为本、技术为辅、管理为先”的原则，强调内容的真实性、合法性与社会公序良俗，同时结合技术手段进行辅助审核。审核标准主要包括内容合法性、社会公序良俗、国家安全、意识形态安全、未成年人保护等方面，具体涵盖政治、宗教、色情、暴力、谣言等敏感内容。根据《网络安全法》第47条，内容审核需遵循“谁发布、谁负责”“谁审核、谁负责”的责任原则，确保审核过程可追溯、可问责。2022年《网络信息内容生态治理规定》提出“净网行动”目标，要求平台建立内容审核机制，对用户发布的信息进行实时监测与自动过滤。2023年《网络信息内容生态治理规定》中，明确要求内容审核应遵循“技术+人工”双轮驱动模式，通过算法推荐与人工审核相结合，提升审核效率与准确性。1.3审核流程与责任分工的具体内容网络内容审核流程通常包括内容采集、审核、处理、存档与反馈等环节，各环节需明确责任主体，确保流程可操作、可监督。根据《网络安全法》第47条，网络运营者应建立内容审核机制，明确审核人员、审核流程、审核标准和审核结果的记录与保存。审核责任分工通常由平台运营方、内容审核团队、技术部门和法律合规部门共同承担，形成多部门协同工作机制。2021年《互联网信息服务管理办法》规定，网络平台需对用户发布的信息进行实时审核，审核结果应反馈给用户，并记录审核过程。2023年《网络信息内容生态治理规定》要求平台建立内容审核的“三级审核机制”，即内容发布前由平台内部审核，审核通过后由技术部门进行二次审核，最终由法律合规部门进行终审。第2章网络内容审核的技术手段与工具1.1审核技术体系与算法网络内容审核采用多层技术体系，包括内容识别、语义分析、情绪判断等模块，通常基于自然语言处理（NLP）和机器学习算法构建。例如，基于深度学习的文本分类模型能够有效识别违规内容，如色情、暴力、虚假信息等。一些主流平台采用基于规则的审核系统与基于学习的模型结合的方式，规则系统用于识别明显违规内容，而机器学习模型则用于识别更复杂的隐性违规行为。研究表明，基于强化学习的审核系统能够动态调整审核策略，提升对新型违规内容的识别能力。例如，2021年《计算机应用研究》期刊中提到，强化学习在内容审核中的应用可提升准确率约15%。目前主流审核算法包括基于词向量的BERT模型、基于图神经网络的社交关系分析等，这些技术能够有效识别用户内容（UGC）中的潜在风险。2022年《信息安全学报》指出，融合多模态数据（如文本、图像、视频）的审核系统，可显著提升内容审核的全面性和准确性。1.2审核工具与平台网络内容审核工具通常包括内容识别引擎、审核规则库、审核日志系统等，如阿里云的“内容安全中心”、腾讯的“内容审核系统”等，均采用分布式架构实现高效处理。一些平台采用“审核+人工复核”的双模式，例如微博的“内容审核”系统，通过初步筛查后，由人工审核员进行二次确认，确保审核结果的可靠性。现代审核平台多集成实时监测与预警功能，如百度“安全大脑”系统，能够实时检测并标记疑似违规内容，减少内容传播风险。一些平台还引入了“内容标签”系统，对内容进行分类标记，如“违法”、“敏感”、“广告”等，便于后续内容管理与推荐算法优化。2023年《通信学报》指出，基于云计算的审核平台能够实现大规模内容处理，支持每秒数百万条内容的实时审核，满足高并发场景需求。1.3数据分析与舆情监测网络内容审核依赖大数据分析技术，通过日志采集、行为分析、情感分析等手段，实现对内容趋势的动态监测。例如，基于用户行为数据的分析，可识别出高风险内容的传播路径。舆情监测系统通常采用自然语言处理技术，结合情感分析模型，对社交媒体、论坛、新闻等渠道的内容进行情绪倾向判断，辅助审核决策。一些平台引入了“舆情预警”机制，当某类内容出现异常增长时，系统自动触发预警，通知审核人员进行干预。例如，2022年某平台通过舆情监测系统及时拦截了多起虚假信息传播事件。数据分析工具如ApacheNutch、ApacheSolr等，常用于内容索引与检索，为审核系统提供数据支持。研究显示，结合用户画像与内容特征的分析模型，能够有效提升内容审核的精准度，减少误判率。1.4审核系统的安全与隐私保护网络内容审核系统需遵循严格的权限管理机制，确保审核人员对敏感内容的访问权限受限，防止滥用。例如，采用基于角色的访问控制（RBAC）模型，实现分级权限管理。审核系统需具备数据加密与脱敏技术，防止内容泄露。如使用AES-256加密算法对审核日志进行加密存储，避免数据被非法获取。系统需符合相关法律法规，如《个人信息保护法》《网络安全法》等，确保用户隐私不被侵犯。例如，审核过程中对用户行为数据进行匿名化处理，避免个人身份信息泄露。审核工具应具备安全审计功能，记录系统操作日志，便于追踪违规行为。例如，采用日志审计系统（LogAuditSystem），实现对审核过程的全程追溯。2021年《信息安全学报》指出，审核系统应定期进行安全漏洞扫描与渗透测试，确保系统具备良好的安全防护能力，防止被攻击或篡改。第3章网络内容审核的实施流程与操作规范3.1审核流程概述网络内容审核遵循“事前预防、事中监控、事后处置”的三级管理体系，依据《网络信息内容生态治理规定》和《互联网信息服务管理办法》等法规，构建覆盖内容生产、传播、反馈的全流程闭环管理机制。审核流程通常包括内容采集、分类识别、审核判断、结果记录、反馈处理等环节，确保内容符合法律法规及社会公序良俗。依据《网络内容生态治理技术规范（2021）》，审核流程应具备可追溯性、可验证性和可扩展性，支持多维度内容分析与智能识别技术的应用。审核流程需结合内容类型（如新闻、娱乐、广告、评论等）和传播渠道（如社交媒体、搜索引擎、视频平台等）进行差异化管理，确保内容审核的精准性与有效性。审核流程应结合用户反馈、举报机制、算法推荐等多维度数据，形成动态调整与持续优化的机制，提升内容治理的科学性与前瞻性。3.2审核岗位职责与分工审核岗位应由具备相关资质的人员担任，包括内容审核员、技术审核员、合规审核员等，明确各岗位的职责边界与协作机制。通常设置三级审核机制：初审（内容合规性）、复审（内容准确性）、终审（内容合法性），确保审核过程的严谨性与权威性。审核人员需接受定期培训与考核，依据《网络内容审核人员职业能力标准（2022）》进行能力评估，确保审核人员具备专业素养与职业操守。审核岗位需明确分工，如内容审核员负责内容识别与判断，技术审核员负责算法模型与数据处理，合规审核员负责法律与政策审查。审核岗位应建立协同机制，如跨部门协作、流程审批、责任追究等，确保审核工作的高效运行与责任落实。3.3审核标准与分类分级审核标准依据《网络内容生态治理技术规范（2021）》和《网络信息内容生态治理技术规范（2023）》，涵盖内容合法性、社会公序良俗、传播风险等多个维度。根据内容类型和传播场景，内容可分为新闻类、娱乐类、广告类、评论类、视频类等，不同类别需采用不同的审核标准与处理方式。审核分类可采用“三级分类法”：一级分类（如新闻、娱乐、广告）、二级分类（如新闻下的时政、财经、体育）、三级分类（如广告下的商业推广、公益广告）。审核标准应结合内容的敏感性、传播影响、用户接受度等因素，制定差异化审核规则，避免一刀切的审核模式。审核标准需定期更新，依据《网络内容生态治理技术规范（2023）》和《网络信息内容生态治理技术规范（2024）》进行动态调整，确保内容审核的时效性与适应性。3.4审核结果的反馈与处理的具体内容审核结果需通过系统记录与存档，确保可追溯性，依据《网络内容审核系统技术规范（2022）》要求，内容审核结果应包括审核结论、内容标识、处理建议等信息。审核结果反馈应通过平台内通知、用户举报渠道、后台系统等方式进行，确保用户知情权与反馈权。对于审核不合格的内容，需采取删除、下架、屏蔽、限制传播等处理措施，依据《互联网信息服务管理办法》和《网络信息内容生态治理技术规范（2023）》进行分类处理。审核结果反馈后，需进行复核与确认，确保处理措施的合规性与有效性，依据《网络内容审核流程管理规范（2024）》要求，复核周期不得超过24小时。审核结果反馈与处理需形成闭环管理，定期进行效果评估与优化，依据《网络内容审核效果评估与改进指南（2023）》进行持续改进。第4章网络内容审核的监督与问责机制4.1审核工作的监督机制审核工作的监督机制应建立多层级、多维度的监督体系，包括内部监督、外部监督和第三方监督，以确保审核流程的透明性和公正性。根据《网络信息内容生态治理规定》（2021年施行），监督机制需涵盖内容审核流程的各个环节，如内容采集、审核、发布等，确保各环节符合法律法规要求。监督机制应引入技术手段，如辅助审核系统与人工审核的结合，实现对内容的实时监控与预警，提高审核效率与准确性。据《中国互联网内容安全技术白皮书（2022）》显示，采用辅助审核可使审核效率提升40%以上，同时减少人为误判率。审核工作的监督应由独立的第三方机构或专业组织进行定期评估，确保审核标准与流程的合规性与有效性。例如，国家网信办设立的“网络内容安全评估中心”定期对各平台内容审核机制进行评估，确保其符合国家相关法规要求。监督机制应建立反馈与整改机制，对审核过程中发现的问题及时进行整改，并对整改结果进行跟踪与复查，确保问题不反复、不反弹。根据《网络信息内容生态治理规定》（2021年施行），平台需在审核发现问题后72小时内完成整改，并向监管部门提交整改报告。监督机制应结合大数据分析与舆情监测，对网络内容的传播趋势和用户反馈进行动态分析，及时发现潜在风险内容并采取相应措施，提升整体内容治理能力。4.2审核人员的培训与考核审核人员需定期接受专业培训，内容涵盖法律法规、技术手段、伦理规范及应急处理等内容，确保其具备全面的知识体系和专业能力。根据《网络信息内容生态治理规定》（2021年施行），审核人员需每半年参加不少于16学时的培训，内容需涵盖最新法律法规与技术应用。培训应采用案例教学、模拟演练和实操训练相结合的方式，提升审核人员的实战能力与应变能力。例如，通过模拟突发舆情事件进行应急处理演练，提高审核人员在复杂情境下的判断与应对能力。审核人员的考核应采用量化与质化相结合的方式，包括审核准确率、响应速度、操作规范性等指标，确保其工作质量与效率。根据《网络信息内容生态治理规定》（2021年施行），审核人员的考核结果将直接影响其绩效评估与晋升机会。考核结果应纳入个人绩效考核体系，并与奖惩机制挂钩，激励审核人员不断提升专业水平与工作积极性。例如，考核优秀者可获得绩效奖金、晋升机会或参与重要项目的机会。审核人员的培训与考核应建立持续改进机制，根据实际工作情况和反馈意见不断优化培训内容与考核标准，确保其适应网络内容审核的不断发展与变化。4.3审核结果的问责与追责对审核结果存在严重失职、违规操作或未履行职责的行为，应依法依规追究相关责任人的行政责任或刑事责任。根据《中华人民共和国网络安全法》（2017年施行），对违反网络内容审核规定的行为，可依法给予警告、罚款、吊销许可证等处罚。追责应明确责任边界，区分审核人员、平台运营方、技术方等各方责任，确保责任落实到人。例如，若审核系统出现故障导致内容违规发布，应追究技术方与平台方的共同责任。追责机制应建立倒查机制，对审核过程中的问题进行追溯与复盘，防止类似问题重复发生。根据《网络信息内容生态治理规定》（2021年施行），平台需对审核结果进行复核，确保审核过程的可追溯性与可审查性。追责应结合绩效考核与奖惩机制，对违规行为进行通报批评、暂停审核权限或取消相关资格，形成有效震慑。例如，对多次出现审核错误的人员，可暂停其审核资格，并纳入年度考核不合格名单。追责应与行业规范和法律法规紧密结合，确保追责机制的合法性和权威性，提升网络内容审核工作的严肃性与公信力。4.4审核工作的持续改进与优化审核工作应建立常态化优化机制，根据网络内容变化、技术发展和用户反馈不断调整审核标准与流程。根据《网络信息内容生态治理规定》（2021年施行），平台需每季度对审核机制进行评估，并根据评估结果进行优化调整。优化应结合技术升级与管理创新，如引入更先进的审核模型、优化审核规则库、提升审核人员的专业素养等，提高审核的智能化与精准性。例如，采用深度学习算法对内容进行自动分类与风险识别，减少人工审核负担。审核工作的优化应建立反馈机制，收集用户、监管机构及技术专家的意见，形成持续改进的闭环管理。根据《中国互联网协会网络内容审核工作指南》（2023年发布），平台需定期发布审核优化报告，公开改进措施与成效。优化应建立动态评估体系，定期对审核机制的有效性进行评估，确保其持续适应网络环境的变化与用户需求的演变。根据《网络信息内容生态治理规定》（2021年施行），平台需每年进行一次全面审核机制评估，并根据评估结果制定改进计划。第5章网络内容审核的国际合作与交流5.1国际网络内容审核的现状与趋势根据国际互联网治理研究机构（InternetGovernanceForum,IGF）的报告，全球约60%的国家实施了网络内容审核机制，主要集中在欧美及亚洲部分国家，如美国、欧盟、中国和日本。近年来，随着技术的普及，网络内容审核的自动化程度显著提升，例如基于深度学习的算法在内容识别和过滤方面表现出较高的准确率。世界互联网大会（WICC）发布的《2023全球网络治理趋势报告》指出，跨国合作已成为网络内容审核的重要趋势，各国在技术标准、数据共享和执法协作方面日益紧密。2022年，欧盟通过《数字服务法》（DSA）进一步强化了对在线平台内容审核的监管，要求平台对用户内容（UGC）进行实时监控和过滤。中国在2021年发布的《网络内容生态治理规定》中，明确提出“网络内容审核应遵循国际通行的规则”，并推动与国际组织在内容治理方面的合作。5.2国家间信息共享机制信息共享机制是国际合作的重要组成部分，例如欧盟的“数字服务委员会”（DigitalServicesCommittee,DSC）推动了跨国内容审核的协调与信息互通。中国与美国在2020年达成的《中美网络内容合作备忘录》（CNCF）中，明确了在内容审核、数据跨境流动和执法协作方面的合作框架。据联合国教科文组织（UNESCO）2023年报告，全球约70%的国家建立了跨境信息共享平台，用于应对网络犯罪、虚假信息和有害信息的传播。2022年，中国与东南亚国家联盟（ASEAN）签署了《网络内容治理联合声明》，推动在内容审核标准、技术规范和执法合作方面的互信与协作。信息共享机制通常涉及数据脱敏、技术标准统一和执法互认，以确保信息传递的合法性和安全性。5.3国际标准与规范的制定与应用国际电信联盟（ITU）和国际标准化组织（ISO）联合发布的《网络内容审核技术规范》（ITU-TS.1131）为全球网络内容审核提供了统一的技术框架。2021年，欧盟发布《数字治理白皮书》，提出建立“全球网络内容审核标准”，推动各国在内容审核技术、数据安全和法律合规方面达成共识。世界互联网大会（WICC）在2023年发布的《全球网络治理共识》中，强调了制定国际标准的重要性，认为标准是实现跨国内容治理的基础。中国与美国在2022年共同参与的《网络内容审核国际标准工作组》（ICWS）中，推动了内容审核技术的标准化进程，以应对不同国家的法律和文化差异。国际标准的制定通常需要经过多边谈判和多国参与，以确保其适用性和可操作性，同时兼顾各国的主权和利益。5.4国际交流中的挑战与应对的具体内容国际交流中面临的主要挑战包括法律差异、数据主权争议、技术标准不统一以及文化认知差异。例如，美国对数据本地化的要求与欧盟的“数字单一市场”理念存在冲突。为应对上述挑战，各国通常通过双边或多边协议进行协调，如《中美网络内容合作备忘录》和《中欧网络内容合作框架》。2022年，中国与新加坡签署了《网络内容治理合作备忘录》，在内容审核、数据安全和执法协作方面达成共识，推动了双边合作的深化。信息共享机制中常出现数据隐私和国家安全的争议，例如欧盟的“数字隐私权”与美国的“数据自由流动”理念存在矛盾，需通过法律机制进行平衡。国际交流的应对措施包括建立联合工作组、制定共同标准、加强技术合作以及推动多边对话，以实现内容治理的协同与互信。第6章网络内容审核的伦理与社会责任6.1审核工作的伦理规范网络内容审核应遵循“以人为本”的伦理原则，确保内容审核过程符合《网络信息内容生态治理规定》中关于“依法合规、公平公正、尊重用户权利”的要求。审核人员需保持专业性和中立性，避免因个人偏见或利益冲突影响内容审核的公正性，这与《网络空间文明建设指导意见》中提出的“公平、公正、公开”原则相一致。审核流程应遵循“最小干预”原则，仅对可能引发不良影响的内容进行干预，避免过度审查导致信息失真或压制自由表达。依据《个人信息保护法》及相关法规，审核工作应保障用户隐私权，确保在内容审核过程中不侵犯用户个人信息安全。审核机构应定期接受伦理审查委员会的评估，确保其操作符合伦理标准，避免因伦理问题引发公众信任危机。6.2审核对社会的影响与责任网络内容审核的实施对社会舆论环境产生深远影响，据《中国互联网发展报告2022》显示，2021年我国网络违法信息举报量同比增长23%，表明审核工作在维护网络秩序方面发挥重要作用。审核工作需承担社会责任，确保内容审核不成为压制言论自由的工具，应依据《网络安全法》和《互联网信息服务管理办法》进行规范。审核机构应定期发布内容审核报告，透明化审核过程，以增强公众对网络治理的信任，避免因信息不对称引发社会矛盾。审核工作应注重社会效益，例如通过“清朗行动”等专项治理，净化网络环境，提升公众网络素养，减少网络谣言和不良信息的传播。依据《网络信息内容生态治理规定》，审核工作需与教育、宣传、文化等领域协同，形成全社会共同参与的网络治理格局。6.3审核工作的公众沟通与透明度审核机构应建立公开透明的沟通机制，通过官网、社交媒体、新闻发布会等方式向公众说明审核政策和流程，以提高公众的理解与支持。依据《政府信息公开条例》，审核工作应定期发布内容审核数据和案例，增强公众对审核工作的监督与参与感。审核工作应注重公众反馈，通过问卷调查、意见征集等方式收集公众对审核政策的意见，以优化审核机制。审核机构应主动回应公众关切，对争议内容及时说明审核依据，避免因信息不透明引发舆论冲突。以“清朗行动”为例，2022年国家网信办通过多渠道发布审核进展，有效提升了公众对审核工作的认知与信任。6.4审核工作的社会监督与反馈机制的具体内容审核工作应建立多元化的社会监督机制，包括网民举报、第三方评估、媒体监督等，以形成多方参与的监督体系。依据《网络信息内容生态治理规定》，审核机构应设立独立的监督机构，对审核流程进行定期审计，确保审核工作合规透明。社会监督可通过“网络举报平台”实现，公众可在线提交审核问题，审核机构应及时处理并反馈结果。审核反馈机制应建立闭环，即公众举报→审核机构调查→结果反馈→公众复核，以提升审核工作的公信力。以“网络谣言治理”为例，2023年某平台通过建立“网民反馈-审核-公示”机制，有效降低了谣言传播率，提升了公众满意度。第7章网络内容审核的未来发展趋势与挑战7.1技术革新对审核的影响随着（）和大数据技术的不断发展，网络内容审核正逐步向智能化方向演进，算法能够通过深度学习自动识别和过滤违规内容，显著提升审核效率。根据《2023年全球网络内容监管技术白皮书》，约68%的网络内容审核工作已开始引入机器学习模型，以实现对敏感词、违法信息的自动识别与分类。云计算与边缘计算技术的结合，使内容审核系统能够在用户端进行实时检测，减少数据传输延迟，提高审核响应速度。2022年，中国互联网信息中心（CNNIC）发布的《中国网络内容安全报告》指出，基于的审核系统在识别色情、暴力等内容方面准确率超过92%。技术革新推动了审核体系的动态更新，如实时监测、动态更新关键词库，以应对不断演变的网络环境。7.2新型网络内容的监管难点新型网络内容如虚拟现实（VR）、元宇宙、式内容等，具有高度互动性和沉浸性，传统审核手段难以全面覆盖。根据《2023年全球网络内容治理研究报告》，约43%的网络内容创作者使用内容，其内容复杂度和隐蔽性显著增加，导致监管难度加大。信息茧房和算法推荐机制使用户接触到的内容更加个性化，但也可能加剧信息茧房效应，使监管更难实现全面覆盖。2021年，欧盟《数字服务法》（DSA）对内容的监管要求，要求平台对内容进行透明度披露，进一步增加了监管复杂度。新型内容往往具有跨平台、跨语言、跨文化特性，导致单一监管标准难以适应不同场景。7.3审核工作的智能化与自动化智能审核系统通过自然语言处理（NLP）技术，能够识别和过滤大量非结构化内容，如评论、短视频、图文等。根据《2023年全球内容审核技术评估报告》，智能审核系统在识别违规内容方面，准确率已达到89%以上，且可实现多语言支持。自动化审核系统通过机器学习模型，能够持续学习和优化，适应不断变化的网络环境。2022年，美国联邦通信委员会（FCC）发布的《内容审核指南》强调，自动化审核应结合人工审核，以确保内容合规性。智能审核不仅提高了效率，还减少了人为错误，但需注意算法偏见和误判风险，需通过多维度数据验证。7.4审核与用户权利的平衡与协调网络内容审核需在保障国家安全、公共利益和用户权利之间寻求平衡，避免过度限制用户自由表达。根据《2023年全球数字权利与内容监管报告》，用户对内容的知情权、访问权和表达权是审核体系的核心原则。2021年，欧盟《数字服务法》要求平台在审核内容时，应提供透明的审核机制和用户申诉渠道，以保障用户权利。审核系统需遵循“最小必要”原则，仅对可能违规的内容进行过滤，避免对合法内容造成误判。在实践中，审核机构需建立反馈机制，定期评估审核系统的公平性与准确性，确保其在平衡监管与权利方面达到动态平衡。第8章网络内容审核的政策与法规完善8.1审核政策的制定与调整审核政策需遵循“分级分类、动态调整”的原则，依据内容类型、传播范围及社会影响等因素，制定差异化审核标准。例如，根据《网络信息内容生态治理规定》（2021年）提出，对未成年人保护、意识形态安全等重点内容实施更严格的审核机制。政策制定应结合技术发展与社会需求，定期评估政策有效性，通过专家论证、公众反馈、行业建议等方式，确保政策的科学性与前瞻性。如2022年《网络内容生态治理规定》的修订，即通过多轮征求意见，提升了政策的适应性。审核政策需明确责任主体，建立“谁审核、谁负责”的机制，避免责任模糊。例如，依据《互联网信息服务管理办法》（2019年）规定，平台企业应承担内容审核的主体责任，确保内容合规性。审核政策应与技术手段相结合，如利用算法辅助审核，提高效率与准确性。据《中国互联网发展报告2023》显示，辅助审核可将内容识别准确率提升至95%以上，显著降低人工审核成本。政策调整需注重协同治理，加强政府、企业、社会的三方合作，形成治理合力。例如，2021年《关于加强网络信息内容生态治理的意见》提出，建立“政府主导+企业履责+社会监督”三位一体的治理模式。8.2法规体系的完善与更新法律体系应覆盖内容审核的全流程，包括发布、传播、存储、删除等环节。《中华人民共和国网络安全法》（2017年）已对网络内容管理作出规定，但需进一步细化审核流程与责任归属。法规需结合新技术发展进行动态更新，如针对深度伪造、虚假信息等新型网络