Py实训14-敏感词过滤

2019300908-邱晓宇 2022夏-程序设计实训 2022-08-03 17:35:32

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本文介绍了一个基于DFA算法的敏感词过滤系统实现，通过Python的Bottle框架提供HTTP API服务，支持敏感词替换与检测功能。

Wan2.2-I2V-A14B是一款面向文生视频场景的私有化AI镜像，内置三层内容安全架构：输入层敏感词实时匹配与违禁意图识别；生成过程中视频帧级NSFW检测；输出层人工审核接口、水印溯源及分级标记。支持17类违规内容识别、10万+敏感词库管理、多级企业审核流程，并兼顾性能——文本检测延迟仅50–80ms，显存开销可控。适用于需强合规保障的AIGC生产环境。

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen3-14B私有部署镜像，实现企业级日志管理功能。该镜像提供推理请求记录、敏感词过滤和审计追踪三大核心功能，特别适用于企业内容安全和合规审计场景，帮助高效管理大语言模型应用中的风险。

本教程详述Qwen3-14B大语言模型在RTX 4090D平台上的私有化安全部署流程，涵盖输入过滤、输出脱敏与审计日志三大核心安全能力。内容包括硬件与系统准备、WebUI/API安全启动配置、敏感词库自定义、脱敏规则设定、日志轮转管理及实时监控方案，并强调最小权限、网络隔离、日志留存≥8个月等合规要点。

本文提出基于Qwen2.5-1.5B大语言模型的本地化金融合规问答助手集成方案，支持敏感词上下文感知过滤、监管知识蒸馏与双通道溯源输出。方案可在单A10显卡上离线部署，满足等保三级与数据不出域要求，并已验证应用于理财话术审核、监管政策解读及投诉话术生成三大场景，实现91.3%准确率与2.4秒平均响应。

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