2.1.1 信息内容安全管理的定义

信息内容安全管理是在互联网传播的海量数据信息中，通过各种数据采集、分析方法对特定主题相关的信息进行获取、识别和分析，从而实现对互联网传播内容的安全性进行保障，其中所提及的安全性同时包括传统信息安全性能，如机密性、完整性与不可抵赖性等，以及合法合规意义上的社会公共安全性。

因此，现有研究及应用在研讨信息内容安全管理的概念时，一般会将其分为狭义和广义两类。狭义层面上的信息内容安全管理，与传统的信息安全关联更为紧密，是基于内容的访问控制，包括对网络协议内容的恢复、基于网络数据包深度检测的流量监控、基于内容的反垃圾邮件技术等。广义层面上的信息内容安全管理，与现代传播学的关系更为紧密，是面向互联网传播的内容管理问题。一般认为，在媒体信息内容制作、发布、传播和存储等环节，对信息内容及其使用者行为进行防护、管理及控制，都属于网络空间信息内容安全管理的范畴。而其中主要涉及的技术包括主题信息发布监控、舆情监测与社团发掘等。

事实上，随着互联网对日常生活的不断渗透，广义层面上的信息内容安全管理的内涵正在不断丰富，已经成为当前信息内容安全管理研究的主要方向。其具体包含网络全媒体大数据感知采集、大数据分布式存储与索引、多源异构大数据演化推理、大数据信息传播风险识别预测，以及信息内容引导效果量化评估等方面的基础研究范畴。

1.网络全媒体大数据感知采集

广义层面上的信息内容安全管理，首要任务就是面向网络全媒体大数据，建设数据内容统一采集与结构存储的体系标准及系统架构。网络环境下特定信息包括文本、图像和音/视频等诸多数据类型，来自各类网络媒体的同模态信息也存在不同的特点。从不同类型网络媒体收集来的信息虽然理论上可以相互补充和验证，但由于其信息的类型各异、结构复杂，从而导致在网络环境下的大数据感知采集与协同存储变得非常复杂。

2.大数据分布式存储与索引

与通过搜索引擎的大规模并行访问、快速页面定位访问的目的不同，信息内容安全管理更关注对网络全媒体大数据进行基于语义的分布式存储与索引。因此，与传统的大数据平台不同，信息内容安全管理不仅需要存储和管理海量的异构数据，还需要对大数据进行语义分析、建立相应的语义模型、存储和管理不同类型数据之间的语义联系，进而实现基于语义的大数据信息关联融合和高效访问检索。

3.多源异构大数据演化推理

网络全媒体大数据演化规律与具体环境有关，现有的网络信息传播模型多是基于传统社会网络提出的，而近年来兴起的在线社交网络等网络新媒体打破了传统社会网络的信息传播方式。网络新媒体人际结构具有扁平化的特点，其中的个体通常表现出较强的个体意识，信息依赖于人与人之间的好友关系进行传播，通过人与人之间的关系影响人与信息的关系，而人与信息的关系又会反作用于人与人之间的关系。这种信息传播特点有别于传统社会网络中以信息内容为主体的传播方式，因此针对大数据演化机理的抽象分析是实现多源异构大数据演化推理的关键。

4.大数据信息传播风险识别预测

信息内容安全管理还需重点研究基于数据挖掘的危机预测机制和方法，应用数据挖掘方法对于特定主题事件大数据知识库进行分析和处理，从而发现大量隐含在显性情报知识中先前未知且有实际应用价值的要素、要点，用以预警可能发生的信息内容安全风险，从而为管理者进行危机管理提供辅助决策支持。

5.信息内容引导效果量化评估

在实现大数据信息传播风险识别预警后，信息内容安全管理往往需要进一步开展特定主题事件的内容引导与信息反制工作。相对地，信息内容对抗过程建模、内容引导与信息反制收益量化，以及内容引导与信息反制中最大化信息影响力的方法研究，是实现网络多媒体大数据信息内容引导效果量化评估的核心理论基础。