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文|聪聪
编辑|聪聪
前言网络绝非法外之地，随着互联网时代的到来 ， 给我们的生活带来了便利，但同时利用网络参与违法的事情也时有发生，比如网络诈骗、色情传播等 。
这些违法行为会对社会造成不利影响，因此加强对互联网的监督也越来越重要 ， 而如今互联网技术越来越完善，大数据成为了击穿这些行为的一把利刃 。
现如今，我们在互联网上的一举一动都会被大数据捕捉，这项技术已经被运用到了很多方面，甚至可以利用大数据进行“扫黄” 。
那么我们在互联网中的哪些行为会特征被大数据检测出“涉黄”呢？又有什么方法可以避免被误判为“涉黄”？
大数据如何进行“扫黄”？其实大数据一直都在我们的身边 ， 很多细心的网友们不难发现，一旦我们走出家门，手机上就能根据所在的地理位置共享出周围所有的餐饮、娱乐等设施 。
并且它会根据我们点击不同类型的频率判断出我们的喜好 ， 之后会推送的更加频繁从而吸引我们的注意力，这就是大数据的的厉害之处 。
而大数据“扫黄”则与之类似，它能够对网络上的色情信息进行监测，一旦发现有人涉嫌色情活动就会被警告 ， 严重者将会根据相关法律法规进行相应的处罚 。
它的优点很明显 ， 能够通过网络快速筛选出海量数据，实时监测到涉嫌色情活动的人和事，锁定后能够快速根据定位将涉事人员抓获，是维护网络安全的一种强势手段，也是在互联网时代下稳定社会秩序、打击犯罪活动的一种有效方式 。
但是大数据并不是万能的 ， 它虽然能对互联网上的可疑信息进行筛选，但终归会出现纰漏，有时候甚至会将一些行为误判为“涉黄” 。
被判为“涉黄”的特征虽然互联网世界很大，但也同样被相关部门进行监管，就是为了一些不良信息在互联网上传播对社会秩序造成影响，而每个人在网上所有的行为都会留下痕迹，从这些痕迹中的特征就可以判别是否“涉黄” 。
比如多次浏览嫌疑网站或者频繁搜索某个嫌疑词汇，另外多次在网络上下载涉嫌传播、制作不良音视频内容等都会被定为“涉黄” 。
除此之外，大数据能够监测出通过网络上进行私下色情交易的违法行为，比如深夜到凌晨的时间段内，在酒吧、歌舞厅等敏感场所大额转账、发红包等行为都会被监测到 。
如果发现转账金额包含吉祥数字或者有特殊含义的数字时也将被重点观察，另外在社交平台上中发布性暗示的图片和文字也会被捕捉到，很可能会被定为可疑行为 。
【大数据“扫黄”执行了？有这类特征要留意，你可能已经“涉黄”了】
而在互联网上有许多交友软件，这些软件也可能成为重点监测对象，如果发现在与陌生人聊天过程中带有露骨图片或者性暗示的文字也会被判定为“涉黄” 。
除此之外使用“VPN”进入外网中下载传播不良视频同样也逃不过大数据的检测，并且这种试图隐藏自己真实IP的行为也将成为被重点观察的对象 。
而这些都只是大数据监测范围的冰山一角，总之在互联网上所有的言行动作都会被监测，并且互联网发展速度很快，大数据“扫黄”也将随之改变，维护绿色健康的互联网环境 。
现在我们能在网络上做许多事情，有时候许多人可能无意间就接触到了一些“涉黄信息” ， 我们应该如何规避呢？
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