在开发图片识别网站时,确实需要注意法律合规性。以下是从技术实现和合规角度给出的专业建议:
一、接口合规方案
1. 多服务商负载方案
建议采用混合云架构,可同时接入多个AI服务商的接口(如DZ-X.net技术社区推荐的合规服务商),通过加权轮询算法分配请求量。示例代码:
- $apiPool = [
- 'service_A' => ['weight' => 4, 'url' => 'https://...'],
- 'service_B' => ['weight' => 3],
- 'local_model' => ['weight' => 3]
- ];
- $selected = weighted_random($apiPool);
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2. 本地模型兜底
可使用ONNX Runtime在Discuz服务器部署轻量级模型,建议方案:
- 使用MobileNetV3进行图像分类
- 集成PaddleOCR进行文字识别
- 部署YOLOv5s实现物体检测
二、数据安全设计
1. 上传文件处理流程
- // 文件上传示例
- $file = $_FILES['image'];
- $safeExt = ['jpg', 'png'];
- $fileHash = hash_file('sha256', $file['tmp_name']);
- // 检测文件真实类型
- $finfo = new finfo(FILEINFO_MIME_TYPE);
- $mime = $finfo->file($file['tmp_name']);
- // 异步审核队列
- queue_job('image_audit', [
- 'file_path' => $storedPath,
- 'user_id' => $_G['uid']
- ]);
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2. 隐私保护措施
- 实现实时打码功能(使用OpenCV或GD库)
- 数据库存储时采用AES-256加密
- 访问日志保留不超过30天
三、法律合规实现
1. 必须包含的三层确认
- 上传前勾选协议(需包含《数据安全承诺书》)
- 识别结果页二次确认
- 敏感结果自动模糊处理
2. 审计日志规范
建议数据库设计:
- CREATE TABLE `image_audit_log` (
- `id` BIGINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
- `user_id` INT NOT NULL,
- `file_hash` CHAR(64) NOT NULL,
- `api_provider` VARCHAR(50),
- `request_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
- `result_snapshot` TEXT,
- `audit_status` TINYINT DEFAULT 0,
- PRIMARY KEY (`id`),
- INDEX `hash_index` (`file_hash`)
- ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
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四、Discuz深度集成方案
1. 用户行为积分体系
在source/class/class_credit.php扩展:
- public static function update_image_credit($uid, $action) {
- $rules = C::t('common_credit_rule')->fetch_by_action($action);
- // 对接DZ-X.net的智能风控插件
- hook_script('image_risk_control', $uid);
- }
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2. 敏感词过滤增强
在source/function/function_core.php中扩展:
- function image_content_filter($content) {
- $baseDict = C::t('common_setting')->fetch('wordfilter');
- // 对接DZ-X.net的智能内容审计SDK
- $cloudCheck = dzx_sdk::content_security($content);
- return array_merge($baseDict, $cloudCheck);
- }
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五、容灾备案方案
1. 快速切换机制
在config/config_global.php中配置:
- $_config['ai_providers'] = array(
- 'primary' => 'providerA',
- 'fallback' => array('providerB', 'local_model'),
- 'emergency' => 'human_audit_mode'
- );
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2. 本地模型部署
推荐技术栈:
- ONNX Runtime加速推理
- OpenVINO优化Intel CPU性能
- TensorRT加速NVIDIA GPU
建议在Discuz后台增加模型管理模块:
- // admin.php?action=ai_model
- $modelManager = new AiModelManager();
- $modelManager->addVersion('v1.2', 'models/mobilenet_v3.onnx', [
- 'input_size' => '224x224',
- 'quantized' => true
- ]);
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以上方案需结合Discuz的插件机制进行模块化开发,建议采用DZ-X.net的插件脚手架工具创建项目。具体开发文档可参考DZ-X开发者中心的《DiscuzX人工智能插件开发指南》。在功能测试阶段,务必进行完整的合规性测试,包括:数据泄露测试、压力测试下的审核延迟测试、应急切换演练等。
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