基于SDFA的网络敏感信息实时过滤方法

本文主要探讨的是"基于网络文本信息的敏感信息过滤算法"，该研究由薛朋强、努尔布力和吾守尔·斯拉木三位学者在新疆大学信息科学与工程学院完成。他们针对网络环境中日益增长的敏感信息问题，提出了一个创新的解决方案——改进的确定有穷自动机（ST-DFA）算法。与传统确定有限自动机（DFA）过滤算法不同，ST-DFA算法不依赖于大量的敏感信息语料库，而是通过构建一次敏感信息决策树，实现了对网络文本信息的高效过滤能力。这种设计使得算法能够在无需频繁更新语料库的情况下，适应敏感信息库的变化，实现了动态的敏感词检测和过滤。 该算法的关键优势在于其工作效率高，特别适合当前对互联网上敏感信息的实时监控和管理。它利用了确定有穷自动机的结构，能够快速识别和排除含有敏感词汇的信息，从而保护用户隐私和维护网络环境的安全。此外，论文还提到了该算法的实验结果，证明了其在实际应用中的有效性和可靠性。 研究内容涉及多个关键领域，包括自然语言处理（NLP）、信息安全、数据挖掘和机器学习，特别是在搜索引擎优化、网络安全和多语种信息处理方面有着重要的实践价值。文章还引用了国家自然科学基金项目的支持，显示了该研究在学术界得到的重视和认可。 总结来说，这篇研究论文提供了一种新颖的网络文本敏感信息过滤方法，为互联网安全管理和隐私保护提供了新的技术手段，对于信息科技领域的研究人员和从业者具有很高的参考价值。