藏文网络敏感信息检测研究

摘要： 随着互联网的普及，藏文网络空间也面临着日益增多的敏感信息传播风险，给社会稳定和国家安全带来挑战。传统的敏感信息检测方法难以有效应对藏文语言的特殊性和网络信息的复杂性。为了解决这一问题，提出了一种基于CINO-DPCNN的混合神经网络模型。该模型结合了CINO模型对藏文语义的深层次理解和DPCNN模型对文本特征的高效提取能力，能够更准确地识别藏文网络敏感信息。实验结果表明，CINO-DPCNN模型在准确率、F1值等指标方面取得了良好的结果，相较于现有模型有显著提高。这为构建安全、健康的藏文网络环境提供了新的技术支撑，也为其他少数民族语言的敏感信息检测提供了借鉴。