一、系统架构设计
云端敏感词检测系统应采用分层架构设计，包含数据采集层、核心处理层和策略应用层：
- 数据采集层：通过REST API接收多类型数据输入
- 核心处理层：部署分布式检测引擎与语义分析模块
- 策略应用层：支持动态规则配置与多级处理策略
建议采用微服务架构实现模块解耦，各服务通过消息队列进行通信，保障系统扩展性。
二、敏感词库构建策略
构建三级敏感词库体系需考虑多维度数据来源：
| 类别 | 处理方式 | 更新频率 |
|---|---|---|
| 禁用词 | 直接拦截 | 实时更新 |
| 替换词 | 智能替换 | 每日同步 |
词库建设应结合法律法规、用户举报数据和行业特征词，建立动态更新机制保障时效性。
三、过滤算法优化
推荐采用混合检测模型提升识别准确率：
- AC自动机实现基础匹配
- BERT模型处理语义关联
- 编辑距离算法识别变形词
通过特征向量相似度计算，可将误报率降低至0.3%以下。定期进行算法模型评估，结合用户反馈优化权重参数。
四、云端部署方案
云端部署需重点关注：
- 采用Kubernetes实现弹性伸缩
- 使用Redis集群缓存热点词库
- 通过灰度发布更新检测策略
建议部署多区域检测节点，结合CDN加速实现50ms内响应。建立双活灾备机制保障99.99%可用性。
