技术深度：Infoseek 舆情处置的全链路技术实现，破解 AI 生成式舆情难题

def detect_ai_generated_image(image_path):
    # 1. 加载预训练模型（基于GPT-4V优化）
    model = load_pretrained_model("infoseek-ai-image-detector-v2")
    # 2. 提取图像特征（像素分布、光影一致性、边缘锐度等12维特征）
    image_features = extract_image_features(image_path)
    # 3. 预测伪造概率，输出置信度评分
    fake_prob, fake_features = model.predict(image_features)
    # 4. 标记伪造痕迹（如像素异常区域、光影违和点）
    marked_image = mark_fake_regions(image_path, fake_features)
    return {
        "fake_prob": fake_prob,  # 伪造概率（0-1）
        "confidence": model.confidence,  # 模型置信度
        "marked_image": marked_image  # 标记伪造痕迹的图像
    }

// 分布式采集任务调度逻辑
public class MultiModalCrawler {
    private CrawlerNodeManager nodeManager;
    private AntiCrawlStrategy antiCrawlStrategy;

    public void startCrawl(MonitorTask task) {
        // 1. 基于任务类型（文本/视频/音频）分配最优边缘节点
        CrawlerNode node = nodeManager.selectNode(task.getContentType(), task.getSource());
        // 2. 加载对应平台反爬策略（动态IP池+User-Agent轮换+行为模拟）
        antiCrawlStrategy = AntiCrawlStrategyFactory.getStrategy(task.getSource());
        // 3. 执行采集，支持断点续爬与敏感信息脱敏
        CrawlResult result = node.execute(task, antiCrawlStrategy, new SensitiveInfoDesensitizer());
        // 4. 推送至解析队列，触发后续识别流程
        RabbitTemplate.convertAndSend("multimodal_parse_queue", result);
    }
}

def analyze_public_opinion(content, content_type):
    # 1. 多模态内容统一转为文本特征
    if content_type == "VIDEO":
        text_feature = video_to_text(content)  # 提取视频语音+画面文字
    elif content_type == "AUDIO":
        text_feature = asr_transcribe(content)  # 字节ASR转写（支持28种方言）
    else:
        text_feature = content
    
    # 2. 意图分类（真实投诉/恶意抹黑/水军攻击/中性讨论）
    intent_model = load_intent_model("infoseek-intent-classifier-v3")
    intent = intent_model.predict(text_feature)
    
    # 3. 风险分级（红/橙/黄）：基于声量增速+传播力+情感恶化速度
    volume_speed = calculate_volume_speed(content)  # 声量增速（条/分钟）
    spread_power = calculate_spread_power(content)  # 传播节点影响力评分
    sentiment_trend = calculate_sentiment_trend(content)  # 情感恶化速度
    
    risk_score = 0.4*volume_speed + 0.3*spread_power + 0.3*sentiment_trend
    risk_level = "RED" if risk_score > 80 else ("ORANGE" if risk_score > 50 else "YELLOW")
    
    return {
        "intent": intent,
        "risk_level": risk_level,
        "risk_score": risk_score,
        "core_demand": extract_core_demand(text_feature)  # 提取核心诉求
    }

def blockchain_deposit(evidence_data):
    # 1. 数据预处理：提取关键信息（内容、发布时间、账号信息、传播路径）
    processed_data = process_evidence(evidence_data)
    # 2. 生成哈希值，确保数据完整性
    data_hash = hashlib.sha256(json.dumps(processed_data).encode()).hexdigest()
    # 3. 上链存证（对接联盟链节点）
    chain_response = requests.post(
        "https://chain.infoseek.com/v1/deposit",
        headers={"Authorization": "Bearer " + API_KEY},
        json={
            "data": processed_data,
            "hash": data_hash,
            "timestamp": str(datetime.now())
        }
    )
    # 4. 返回存证ID与区块链高度（用于司法举证）
    return {
        "deposit_id": chain_response.json()["depositId"],
        "block_height": chain_response.json()["blockHeight"],
        "hash": data_hash
    }

public class AppealGenerator {
    private LawClauseRepository lawRepo;
    private AIGCEngine aiEngine;

    public String generateAppeal(EvidenceDTO evidence) {
        // 1. 根据舆情类型匹配相关法规（如《网络信息内容生态治理规定》）
        List<LawClause> clauses = lawRepo.matchClauses(evidence.getType());
        // 2. 构建申诉逻辑链：证据+法规依据+诉求
        AppealLogicChain logicChain = new AppealLogicChain.Builder()
                .setEvidence(evidence.getHash())
                .setLawClauses(clauses)
                .setDemand("下架违规内容+封禁账号")
                .build();
        // 3. AIGC生成合规申诉材料（支持多平台格式适配）
        return aiEngine.generateAppealContent(
            logicChain, 
            evidence.getPlatformType(),  // 适配平台申诉规则
            AppealFormat.STANDARD  // 标准司法举证格式
        );
    }
}