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1999年，出于對網易內部產品安全保護的需求，網易成立了安全部，那時候饒曉艷還沒有加入網易，而網易易盾更是還沒“出生”。當時的她不會想到，17年后的自己將與網易易盾結緣。
“那會兒，人們對于網絡安全還沒有概念，更沒人知道什么是內容安全。很長一段時間里，網易安全部僅僅是支撐和保障內部多款億級用戶產品安全的?！?/p>
2016年，中國網民規模達6.68億，卻有55.18%的網民曾遭遇網絡詐騙；83.48%的網民網上支付行為存在安全隱患。顯然，互聯網時代的飛速發展越來越多的網絡安全問題日益突顯出來。
大背景下，眾多內容安全問題也相繼浮出水面——包括門戶網站、社區論壇、社交平臺、短視頻在內的479萬家網站輸出了海量UCG內容。以2017年8月來看，全國各地網信辦受理網民舉報386萬件；廣告信息占比最高71.8%。隨著國家對于內容安全監管力度的持續加大，行業急需可行方案來解決這“疑難雜癥”。
2016年時，網易安全在互聯網界已是17歲“高齡”了。正值“老當益壯”的網易安全決定把其自身的技術沉淀和實踐云化并對外提供服務，從而推出了——“網易易盾”這個品牌，內容安全是其主打的產品服務。
也正是在網易安全能力商業化的前夕，饒曉艷加入了網易易盾團隊。接下來的三年，饒曉艷見證了網易易盾品牌誕生和內容安全成為領域弄潮者的過程，也深刻認識到20多年技術積累的重要性。
▲網易易盾產品總監饒曉艷
追憶網易易盾的成長
看一個事物，人總是喜歡問這樣一個終極問題：“你是誰，你從哪里來？又要到哪里去？”如果談網易易盾，也繞不開這些。
易盾的內容安全服務，實際上是源于網易安全部支撐內部多個億級用戶的內容型產品的技術項目，在2016年網易安全部正式把對內的服務商業化，對外提供服務，品牌定為“易盾”。
經過短短三年的發展，網易易盾第三代內容安全服務提供鑒黃、涉政、暴恐、廣告等數十大類近千小類的有害內容智能識別過濾服務，智能識別精準率超過99.8%，每天檢測信息上十億條，服務互聯網企業數千家。作為國內最早把內容安全作為一個品類單獨對外提供服務的云服務（市場初期有“信息過濾”、“敏感詞過濾”、 “反垃圾”等五花八門的稱呼，后都改為“內容安全”），網易易盾其知名度和市場占有率，在行業內領先。
想必很多人都好奇一點，原本好好對內提供服務的安全業務，基于什么契機把它商業化？時間點上，為什么是2016年？
網易易盾產品總監饒曉艷說，主要是四個方面，簡單來講：一個是法律法規的完善和人們對內容安全的意識覺醒；另外個是海量的內容遇上信息的實時傳輸和傳播，使得過去人工的審核方式適應不了時代的要求；再一個是云計算的流行和人工智能技術的逐步成熟，使得內容安全能夠作為一個商業化項目去運作；而更重要的一點則是，內容安全在網易內部已經很成熟了，由于服務了包括網易新聞、網易Lofter、網易云音樂等多款用戶過億的產品，“反垃圾”經驗和數據也積累了將近20年，效果經歷了實踐驗證。
20年里，從項目誕生到成為內容安全行業內的領先者，網易易盾的內容安全服務一共經歷了三次大的技術進化：
第一代內容安全技術是建立在關鍵詞、黑白名單、過濾器和分類器上；
第二代內容安全技術基于內容特征識別（膚色、紋理）、貝葉斯過濾、相似度匹配和規則系統；
第三代則升級為大數據分析（用戶行為、用戶分類）、人機識別、人工智能和機器學習（語義識別、圖像識別）。
在這次長達兩個小時的采訪中，饒曉艷——這位易盾商業化產品的“操盤手”和雷鋒網分享了，從產品角度易盾內容安全服務所經歷的四個歷史階段：
純文本垃圾階段。饒曉艷稱：“在互聯網不是很發達的早期，網易易盾的內容安全服務只對內服務，當時主要以篩選文本垃圾的功能為主，使用了關鍵詞、黑白名單、過濾器和分類器等實現垃圾文本的過濾。”
圖文垃圾階段。在移動互聯網開始發展前后，內容傳播的形式更加豐富。“圖片垃圾是內容安全治理的‘重災區’。此外，文字垃圾也不僅僅局限在關鍵詞監測的階段，大量的變種文本垃圾為其篩選、處理有害內容的能力提出更高要求。”
團伙作案階段。饒曉艷表示：“在這個階段，由于多媒體方面的內容在不斷增加，對于分發垃圾的人來說已經不再是原來的單一個體，而是逐漸形成了有組織的黑灰產產業鏈。這種團伙作案方式會讓圖文、視頻的傳播增速，并且具備較強的目的性。”
在這樣的背景之下，內容安全監測不光是對有害內容進行檢測，同時還要對用戶行為進行分析。與此同時，圖文有害信息再次升級，很多有害內容通過P圖、旋轉、剪切、水印圖等方式企圖逃過網易易盾的篩選機制。
融媒體實時檢測階段。最近幾年，直播、短視頻是最流行的內容傳播方式之一，對于一些實時性較強的有害信息的檢測顯得尤為重要。
饒曉艷稱：“而這對于內容安全處理技術要求更高。尤其是這兩年，包括《網絡表演經營活動管理辦法》、《互聯網直播服務管理規定》、《網絡短視頻內容審核標準細則》和《網絡短視頻平臺管理規范》等法律法規完善，內容安全領域對于違規的定義越來越細化。比如對于直播而言，加入了類似‘主播吃香蕉’這種相對抽象的低俗內容定義，這就要求網易易盾將色情內容檢測的模型拆分的更細，這個階段，網易易盾的內容安全服務開始向精細化方向發展?！?/p>
AI賦能
法律法規的完善、圖文/視頻變種的層出不窮以及直播行業的興起，推動著網易易盾不斷結合實際場景推出新的技術解決方案。
“沒有什么是技術不能解決的?！敝档脩c幸的是，網易本身作為內容擁有者，以及20多年的數據和技術沉淀，為網易易盾提供了一個龐大的訓練用數據庫，這也是網易易盾所擁有的天然優勢。在饒曉艷看來，解決上述內容安全的難題在于如何結合人工智能技術快速實現有害信息的識別與篩選。
她從三個層面進行了解釋：
首先，如何在一段短視頻或一張圖片中識別出‘主播吃香蕉’這個行為？饒曉艷分析道：“在這之前，我們并不把此類行為定義為色情，現在我們需要教會網易易盾的技術判定‘主播+香蕉=低俗’，然后讓機器在數據庫中進行大量訓練來強化這一判斷標準?！?/span>
饒曉艷告訴雷鋒網，這樣的訓練一開始識別率是相對比較低的，好在網易易盾有專門的法律法規研究團隊（內部崗位名稱叫“政策法規研究員”）、輿情分析團隊，再配合關鍵特征提取和識別訓練，之后這一細分部分的識別能力上才得到很大提升。
其次，音頻監測傳統手段是采用把音頻語音轉成文本，然后再結合文本來篩選出其中的有害信息。但隨著形態的發展，開始出現一些帶有色情的音頻，比如短視頻的呻吟聲或者嬌喘聲，以及ASMR場景下的違規音頻。這是用傳統手段無法識別的，對此網易易盾又進行了技術迭代，使用了聲紋檢測技術，并在內容安全類目上新增了嬌喘呻吟類。與此同時，為了更好的服務內容平臺，易盾還提升了語種識別準確率，支持英語、泰語、印尼語等；此外，易盾也積極研究各個國家政策法規，以及響應客戶各種新的需求，不斷完善自身的內容安全標準。
最后，饒曉艷提及：“人工智能技術并非萬靈藥，面對實時性直播和短視頻，機器檢測還需要人工輔助。而為了補充此空缺，網易易盾在2017年研發并推出了短視頻電視墻審核方案，技術和人工共力的方式，去解決當時在直播和短視頻中出現的“秒露”問題。
網易易盾短視頻電視墻服務是針對點播視頻的高效審核服務，可廣泛應用于各類短視頻、長視頻的審核。雷鋒網得知，易盾的短視頻電視墻可靈活配置進審范圍、同時審核的路數，可按照機器疑似度或進審時間排序等。進審視頻全視頻流展示，針對秒級或幀級出現的違規鏡頭，可做到風險“0”漏過。而當某個短視頻熱度突然上升，其彈幕數增加等多維數據發生異常時，該短視頻就會被納入到重點監控名單里，進入到人工輔助審核的步驟，審核人員可準確定位疑似時間戳，快速發現問題視頻。
饒曉艷稱：“經過不斷發展，現階段人工智能已全面賦能網易易盾的內容安全產品處理渉政暴恐、色情低俗等數十大類近千小類的業務，實現了文本、圖片、音頻、視頻等品類的全覆蓋，針對直播、短視頻、政企、社交、金融、游戲和媒體等行業，易盾還推出一站式安全解決方案?！痹趯嶋H應用場景中，饒曉艷表示，有客戶反饋易盾雖然不一定是最便宜的，但效果、價格以及服務及時性、業務場景的覆蓋等維度綜合起來，網易易盾是綜合效益最好的。
值得一提的是，在產品和技術不斷進化的過程中，網易易盾實驗室2018年還研發出了一種對多視角多模態特征信息進行有效融合的自編碼器神經網絡，在準確率、NMI、Purity、ARI等各項性能指標上，較當下多項國際先進的多視角多模態信息融合技術有顯著性的領先。
這是什么技術呢？可以這么理解：傳統的自編碼器神經網絡技術只能“摸”出美女的頭、腿、身子等部分，卻無法全面還原其出一個真實的美女。上述技術則能夠對數據的多視角、多模態特征進行綜合提取和有效融合，能把這個美女完整、客觀的呈現出來。
“第三方”這條路，不好“走”
在內容安全服務整個商業化過程中，網易易盾遭遇很多挑戰。除了上面提及的困難外，饒曉艷后來又提及兩大塊：一個是市場培育問題，另外一個是內容安全越來越精細化，特征提取難。
2016年，饒曉艷在安全部處在商業化階段的大背景下加入了正在孕育的網易易盾團隊，負責商業化產品的落地。她回憶，當時客戶的意識還沒覺醒，他們沒意識到還可以尋找專門的第三方服務來解決內容安全的問題，從而擺脫人力成本上的桎梏。
而彼時，國外已經誕生了Mollom、WebPurify、Sightengine等第三方反垃圾服務。盡管網易易盾在國內推出了內容安全服務，并成長為一個值得信賴的平臺，但客戶卻沒有這個意識——去接入第三方專業的服務。與此同時，也有些偏事業型政府企業，接受不了云服務，有各種顧慮；再加上他們的決策流程也非常長，很難“啃”下來。
后來，隨著易盾不斷投入資源進行市場培育，云計算趨勢的流行、內容安全意識的強化、法律法規的完善，以及易盾不斷提供新的解決途徑和方案，這塊問題最終得到解決。
談到第二個挑戰時，饒曉艷表示，現在客戶要求不僅高，精細度也越來越細了，細化到一個圖片、一段視頻里面的某一個動作、神態，甚至有的會要求綜合性地去分析某個直播，里面的主人公是怎么樣的一個人……
“技術同事經常對產品說，沒有什么是技術不能解決的?！钡垥云G指出，在產品落地上卻不是這樣，因為內容安全標準的提煉存在挑戰。就比如說露乳溝、露大腿，到底到什么程度才算是低俗？主播舔東西到什么界限，才觸達“違規”標準……這些的這些，都需要去界定和特征提煉。
后來網易易盾成立了易盾實驗室，基于得天獨厚的自身內容型數據和服務數千家客戶的積累，從輿情、策略分析、運營規則、標注以及人工智能等領域不斷深入、打磨，把標準層面的東西一點點確定出來。在這個過程中，易盾還把主播嚼冰塊、露大腿等不違規，但和色情擦邊的行為提取特征，訓練模型實現“命中”，并在內容系統后臺中提交給客戶，由客戶決定到底要不要刪除……這些是易盾實驗室整合科研資源和數據積累的力量。
也正是易盾商業化產品落地的經歷和各種挑戰，讓饒曉艷對于中小企業是否自建內容審核系統上，深有洞察，也頗具發言權。
她旗幟鮮明地說，非常不建議中小企業建設內容安全服務。對于自己的觀點，她給出了三個理由：
首先，內容安全系統并不好開展，主要是因為其海量的數據往往只有BAT這類的大公司才有——尤其是和內容型相關的數據，這就導致開發出來的系統往往效果不好，對內容安全問題“后知后覺”。
其次，內容安全團隊一旦組建運作，對于中小企業來說是一個無底洞。隨著業務和形態的發展，以及黑灰產攻防的升級，需要不斷投入大量人力、物力。而即使其兩者都能滿足，其是否有足夠量級的模型庫用于訓練，訓練后效果能否達到預期？在數據之外，又涉及到另外一個難題——中文博大精深，雙關、同音字、多音字等都比較復雜，中文的文字結構與語義復雜性使得垃圾信息與衍生格式變化多端。饒曉艷指出，這并不是有些人口中所說的“不就是算法的問題嘛”。
最后，國內對于色情內容的界限相對模糊，鑒黃的難度也隨之增加。正如上面提到“美女吃香蕉”的案例，如何在有效篩選黃色內容的同時，又不影響內容平臺的正常運營？顯然，業務的發展和內容審核之間的這個度很難把控，如果不在這塊下足功夫，中小企業研發或安全部門往往會落下個出力不討好的壞名聲——做的好，沒你的事；一出事故，就背鍋。
“我不建議中小企業自建內容安全團隊，其遠沒多數公司想象的那么容易。有些事看似簡單，但做起來卻十分不容易。”這位網易易盾產品總監最后點評到。
雷鋒網得知，網易安全部之所以成立內容安全團隊，起初其實也是迫于無奈。在那個連網絡都稱不上流行的年代，沒有一家廠商可以幫助網易完成有害內容的審核。憑借20多年的技術沉淀，網易易盾依托其海量的云計算資源、特征庫以及創新技術成果，才得以在數年間就在內容安全領域取得弄潮者地位。
尾聲
對于當下很多人提及的互聯網寒冬，雷鋒網問及是否會對易盾的業務拓展造成影響，饒曉艷表示，她不這么看，覺得反而是一個機會：“在所謂的互聯網寒冬悲觀預期下，有些企業會更加關注成本核算，在很多業務上會關注投入產出比，這會促使一部分企業在采用第三方內容安全服務上采取積極態度，而易盾有信心也有實力去獲取這部分用戶?！?/p>
從整個行業來看，網易易盾開創了內容安全的品類、參與內容安全行業標準的起草，推動內容安全行業的發展，那網易易盾在2018年，又完成了哪些進化？
饒曉艷總結到，如果把2016、2017兩年定義為產品體系和服務建立和完善的階段，那么2018年，她則認為是場景化解決方案落地和多業務融合聯動的一年。“易盾還有業務安全、移動安全和網絡安全，我們融合在一起，提供了一站式解決方案。”她接著指出，2018年也是易盾開始出海，走向世界舞臺的一年，易盾向東南亞地區也提供了內容安全服務，為出海企業提供內容安全保障。
對于未來，饒曉艷說，網易易盾的內容安全服務將在戰略上向著場景化、精細化、智能化三個大方向不斷深化，“希望我們的努力，能夠解除一些互聯網產品深受有害內容的困擾，維護他們的產品口碑，為營造風清氣正的互聯網環境貢獻一份力?！?/p>
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