1．技术目标：研究并开发基于大数据技术的网络信息安全监管系统.充分应用大数据处理技术,把网络平台上所发布的各类信息进行有序分类、查找，自动识别，实现对违规信息的及时预警和清除的目标。 2．技术内容：（1）网络违规信息的自动识别，能识别各种指定网站发布的违规信息，并自带警示功能；（2）系统能够自动标记违规信息内容；（3）系统具有能够对大量网络信息进行分析的功能。 3．技术方法和路线：（1）针对网络数据的不同，在相关检测项目的指引下对检测数据内容进行分类处理，然后采用语义分析等技术将检测数据分类内容与检测项目之间进行关联匹配，从而构建符合分类需求的结构化数据。（2）针对不同数据的客观属性，结合对所获数据的分类，建立一套指标体系。在对所有数据进行统计分析基础上，综合应用生产力要素法、层次分析法、信息量法、量纲归一化等方法，对平台的数据信息进行系统的分析评价。数据安全指标体系。（3）根据结构化检测数据及各种指标的重要度及其排序，然后利用模糊数学、层次分析法、生产力要素法等进行指标权重量化分析。采用统计学中的综合评价分析法、结构分析法、动态分析法、因素分析法、相关分析法等数量关系分析法建立预警模型，进而使用BP神经网络等方法获得各种监管数据迫切度模型。最后采用层次聚类、FCM等聚类方法得到类别。
