大数据是如何扫黄的？浏览不良网站会被发现吗？

听到大数据可以扫黄，很多半夜偷偷浏览不良网站的男士可能已经瑟瑟发抖了，那么大数据真的可以扫黄吗？浏览不良网站会不会被发现呢？今天让我们一起来一探究竟！

大数据是什么？

说到大数据，很多人心里可能都知道有这么一个东西存在，但要问大数据是什么？可能很多人又说不上来了。

来看看百度百科对大数据的定义：大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

听起来很拗口，但概括一下其实大数据就是指的资讯，只不过这个资讯数量巨大，大到单纯依靠传统数据库软件工具已经难以处理。但是如果能有效处理好这些海量的资讯，对我们决策将会起到很积极的作用。

大数据的价值

在知道大数据是什么之后，我们就应该知道大数据的价值有多大了，尤其是在互联网迅猛发展的当下，我们每天面对的都是一个信息爆炸的世界，如果能够有效处理好这些海量的信息，必然能最大化的发挥出大数据的作用。比如这几年发展迅猛成为互联网独角兽的字节跳动，靠的就是强大的大数据处理能力，从而能够做到把握住每个用户的兴趣爱好，做到内容展现时千人千面，每个人看到的都是自己感兴趣的内容，于是不管是看文章也好，刷视频也好，往往能让用户停不下来。而在互联网社会，谁能让用户在你这停留，谁就能拥有海量的流量，有了海量的流量，自然就能带来海量的生意和财富。这就是字节跳动快速崛起的秘密。可以说，字节跳动就是充分利用大数据价值的最好一个案例。

大数据是如何扫黄的？

说完大数据的价值，我们言归正传，讲讲大数据是如何扫黄的。有经验的朋友都知道，过去我们帽子叔叔扫黄往往都是各种突袭会所、洗浴中心、宾馆酒店等，搞现场抓人的那一套，但在互联网的加持下，现在利用大数据扫黄才是更高效的办法，而且往往一抓一个准。

大数据扫黄具体来讲主要分以下三步：第一步，打标签。比如在一个寂寞孤单冷的夜晚，老王偷偷把自己反锁在自家的小黑屋里，默默地打开了一个不可描述的网站，如果这个网站已经被我们的网警所监控，那么此刻的老王就可能会被打上标签，成为可疑对象。再比如一个女性每天定期收款，且收款金额比较固定，比如398、498、598等数字，收款的地点大多在酒店宾馆或附近，而女性的年龄大概是20-35岁之间，没有固定工作，每次到达酒店就会自动打款。这个时候，大数据系统也会给这个女性打上一个可疑的标签。

第二步，获取位置信息，如果系统发现老王除了喜欢浏览一些不可描述的网站，还经常深夜出门，长期徘徊在一些足疗、洗浴中心或者酒店宾馆附近，那老王涉黄的嫌疑就会进一步加大。同样的如果大数据系统发现一个女性长期在晚上到凌晨的时间在足疗、洗浴中心、酒店宾馆等场所停留，那也会成为重点怀疑对象。

第三步，排查转账记录、银行流水等信息，如果老王经常在晚上10点到凌晨四点这个期间发生转账交易，且金额多是499、599、699之类的，那涉黄的可能性就相当高了，这时老王就会成为帽子叔叔的重点监控对象。同样的如果一个女性经常在晚上10点到凌晨四点这个期间收到诸如499、599、699等金额的转账，那也会被列为重点监控对象。如果这个时刻帽子叔叔出警，基本上一抓一个准了。

怎么样，听完大数据扫黄的原理之后是不是更加瑟瑟发抖了，赶紧艾特你身边有嫌疑的朋友知道吧！