法律行业智能法律咨询与服务系统

法律行业智能法律咨询与服务系统TOC\o"1-2"\h\u13103第一章概述 3111861.1智能法律咨询与服务系统概述 3240841.2智能法律咨询与服务系统的发展背景 356021.3智能法律咨询与服务系统的意义与价值 322920第二章技术基础 414292.1人工智能技术在法律行业的应用 4132812.1.1人工智能技术概述 429002.1.2人工智能技术在法律行业的具体应用 4125162.2大数据在智能法律咨询与服务系统中的应用 49412.2.1大数据概述 4110972.2.2大数据在智能法律咨询与服务系统中的具体应用 4217412.3自然语言处理技术在法律行业的应用 5134032.3.1自然语言处理技术概述 519822.3.2自然语言处理技术在法律行业的具体应用 526112第三章系统架构 5311483.1系统整体架构设计 5195223.2用户界面设计 684153.3系统模块划分与功能描述 67775第四章法律知识库建设 7211274.1法律知识库的构建原则 751274.2法律知识库的内容与分类 7188964.2.1法律知识库内容 7156234.2.2法律知识库分类 7233884.3法律知识库的更新与维护 814173第五章智能问答系统 8249735.1问答系统的设计与实现 8160845.1.1系统架构 841385.1.2用户接口设计 8109055.1.3问答处理模块设计 846435.2法律咨询问答系统的关键技术 9205915.2.1自然语言处理技术 9108815.2.2知识库构建技术 9169885.2.3信息检索技术 965955.3法律咨询问答系统的优化与改进 9171745.3.1提高问答系统的准确性和效率 9213035.3.2丰富知识库内容 9282755.3.3加强用户交互体验 910773第六章法律文书 10160326.1法律文书系统的设计与实现 1072616.1.1系统设计目标 1071636.1.2系统架构 10209426.1.3系统实现 10216916.2法律文书系统的关键技术 10223856.2.1模板匹配技术 107136.2.3机器学习技术 1193496.3法律文书系统的优化与改进 11229056.3.1提高模板匹配精度 1171256.3.2加强自然语言处理能力 11250976.3.3持续迭代更新 115315第七章智能合同审查 1194837.1合同审查系统的设计与实现 1144807.1.1系统设计目标 11287087.1.2系统架构 12134017.1.3系统实现 1289087.2合同审查系统的关键技术 12214927.2.1自然语言处理技术 124887.2.2知识图谱技术 13202147.2.3深度学习技术 13208657.3合同审查系统的优化与改进 133687.3.1审查算法优化 13114917.3.2系统功能提升 1348567.3.3用户交互体验优化 136366第八章法律风险评估与预警 14190468.1法律风险评估系统的设计与实现 14268958.2法律风险预警系统的设计与实现 14154918.3法律风险评估与预警系统的优化与改进 146221第九章系统安全与隐私保护 1554239.1系统安全策略 15301339.1.1安全框架构建 15304169.1.2访问控制策略 15212289.1.3安全审计与监控 1525589.1.4安全防护措施 1514199.2数据加密与存储 15265689.2.1数据加密 15237649.2.2数据存储 1569319.2.3数据恢复 16302399.3用户隐私保护措施 1666109.3.1隐私政策 16280659.3.2信息收集与使用 16238579.3.3信息存储与保护 1657539.3.4用户信息查询与修改 16143139.3.5用户信息删除 1631791第十章发展趋势与展望 161748910.1智能法律咨询与服务系统的发展趋势 161663610.2智能法律咨询与服务系统的市场前景 172046510.3智能法律咨询与服务系统的挑战与对策 17第一章概述1.1智能法律咨询与服务系统概述智能法律咨询与服务系统是指利用人工智能技术、大数据分析、云计算等现代信息技术，为用户提供高效、便捷、准确的法律咨询与服务的系统。该系统通过模拟人类法律专业人士的思维和行为，对用户提出的法律问题进行智能解析、诊断和解答，旨在减轻律师工作负担，提高法律服务的质量和效率。1.2智能法律咨询与服务系统的发展背景科技的快速发展，人工智能技术在各行各业中的应用日益广泛。在我国，法治建设不断推进，法律服务需求持续增长，但律师资源相对匮乏，供需矛盾日益突出。在此背景下，智能法律咨询与服务系统应运而生，成为解决法律服务供需矛盾、提高法律服务水平的重要途径。1.3智能法律咨询与服务系统的意义与价值（1）提高法律服务质量与效率智能法律咨询与服务系统通过对大量法律文献、案例和法规的深度学习，能够快速、准确地解答用户提出的法律问题，提高法律服务的质量和效率。（2）降低法律服务成本传统法律服务往往需要律师亲自解答，人力成本较高。智能法律咨询与服务系统可以替代部分律师工作，降低法律服务成本。（3）普及法律知识，提高法治意识智能法律咨询与服务系统可以为广大用户提供便捷的法律咨询服务，有助于普及法律知识，提高社会公众的法治意识。（4）促进法律服务行业转型升级智能法律咨询与服务系统的发展将推动法律服务行业向现代化、智能化方向转型，提高法律服务行业的整体竞争力。（5）助力社会公平正义智能法律咨询与服务系统可以为弱势群体提供免费或低成本的法律服务，有助于实现社会公平正义。（6）拓展法律服务领域智能法律咨询与服务系统可以覆盖更多法律服务领域，为用户提供全方位、多层次的法律服务。第二章技术基础2.1人工智能技术在法律行业的应用2.1.1人工智能技术概述人工智能（ArtificialIntelligence，）是计算机科学领域的一个分支，主要研究如何使计算机具有智能行为，以模拟、延伸和扩展人类的智能。人工智能技术在法律行业的应用，旨在通过智能算法和模型，提高法律服务的效率和质量。2.1.2人工智能技术在法律行业的具体应用（1）智能合同审查：利用自然语言处理技术，对合同文本进行自动审查，发觉合同中的潜在风险和问题，提高合同审查的准确性。（2）智能文书：通过学习大量法律文书，符合法律规范和业务需求的文书，减少律师的工作负担。（3）智能案件分析：运用机器学习算法，对大量案件进行数据分析，找出相似案例，为律师提供参考依据。（4）智能问答：通过自然语言处理技术，实现对法律问题的自动解答，提高法律服务的可及性。2.2大数据在智能法律咨询与服务系统中的应用2.2.1大数据概述大数据是指在传统数据处理软件和硬件环境下，无法在有效时间内捕获、管理和处理的数据集合。大数据技术在法律行业的应用，有助于挖掘法律信息中的价值，提高法律服务的智能化水平。2.2.2大数据在智能法律咨询与服务系统中的具体应用（1）数据挖掘：通过对大量法律文本、案例和裁判文书的分析，挖掘出有价值的信息，为律师提供决策支持。（2）智能推荐：根据用户的需求和行为，推荐相关的法律知识、案例和裁判文书，提高法律服务的个性化水平。（3）智能预测：通过对历史数据的分析，预测法律市场的需求和发展趋势，为法律服务机构提供战略指导。2.3自然语言处理技术在法律行业的应用2.3.1自然语言处理技术概述自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是计算机科学、语言学和人工智能领域的一个交叉学科，主要研究如何让计算机理解和处理人类自然语言。2.3.2自然语言处理技术在法律行业的具体应用（1）文本分类：通过对法律文本进行分类，实现对法律知识的快速检索和定位。（2）实体识别：从法律文本中识别出关键实体，如人名、地名、法律条文等，为法律分析提供基础数据。（3）关系抽取：从法律文本中抽取实体之间的关系，如合同主体、法律条文之间的关联等，为法律推理提供依据。（4）情感分析：分析法律文本中的情感倾向，为律师提供关于案件态度和情感背景的信息。第三章系统架构3.1系统整体架构设计系统整体架构设计是保证智能法律咨询与服务系统能够高效、稳定运行的关键。本系统采用分层架构设计，主要包括数据层、业务逻辑层、服务层和表示层。（1）数据层：负责存储和管理系统所需的数据，包括用户信息、法律知识库、咨询记录等。数据层采用关系型数据库，如MySQL、Oracle等，保证数据的安全性和稳定性。（2）业务逻辑层：负责处理系统中的业务逻辑，包括用户认证、权限控制、知识库检索、咨询响应等。业务逻辑层采用Spring框架进行开发，实现业务逻辑的模块化和可重用性。（3）服务层：负责提供系统的公共服务，如用户管理、知识库管理、咨询管理等。服务层通过接口方式暴露服务，便于与其他系统进行集成。（4）表示层：负责展示系统的用户界面，包括PC端、移动端等。表示层采用Vue.js、React等前端框架，实现界面组件化、响应式设计。3.2用户界面设计用户界面设计旨在为用户提供便捷、友好的操作体验。本系统用户界面设计遵循以下原则：（1）简洁性：界面设计简洁明了，减少冗余元素，突出核心功能。（2）一致性：界面风格与布局保持一致，提高用户操作的连贯性。（3）易用性：界面操作简单易懂，降低用户学习成本。（4）响应式设计：适应不同设备屏幕尺寸，提供舒适的浏览体验。3.3系统模块划分与功能描述本系统主要包括以下模块：（1）用户管理模块：负责用户的注册、登录、信息修改等操作。用户管理模块包括用户认证、权限控制等功能。（2）知识库管理模块：负责法律知识库的创建、维护、检索等功能。知识库管理模块包括知识库构建、知识库更新、知识库检索等功能。（3）咨询管理模块：负责用户咨询的发起、响应、跟踪等功能。咨询管理模块包括咨询发起、咨询响应、咨询跟踪等功能。（4）系统管理模块：负责系统参数配置、日志管理、权限设置等功能。系统管理模块包括参数配置、日志管理、权限设置等功能。以下是各模块的功能描述：（1）用户管理模块：用户注册：用户可以通过填写基本信息进行注册。用户登录：用户输入账号密码进行登录。信息修改：用户可以修改个人信息，如密码、邮箱等。用户认证：对用户身份进行认证，保证操作安全性。权限控制：根据用户角色分配不同权限。（2）知识库管理模块：知识库构建：构建法律知识库，包括法律法规、案例、解释等。知识库更新：定期更新知识库内容，保持知识库的时效性。知识库检索：提供快速、准确的检索功能，便于用户查找相关法律知识。（3）咨询管理模块：咨询发起：用户可以发起法律咨询，描述咨询内容。咨询响应：系统根据用户咨询内容，自动匹配法律知识库，咨询响应。咨询跟踪：用户可以查看咨询进度，系统自动记录咨询历史。（4）系统管理模块：参数配置：系统管理员可以配置系统参数，如咨询响应时间、知识库更新周期等。日志管理：记录系统操作日志，便于监控和排查问题。权限设置：系统管理员可以为不同角色分配不同权限。第四章法律知识库建设4.1法律知识库的构建原则法律知识库的构建是智能法律咨询与服务系统的核心环节。在构建过程中，应遵循以下原则：（1）完整性原则：法律知识库应涵盖我国现行的全部法律、法规、规章、司法解释等法律文献，保证知识库的完整性。（2）准确性原则：法律知识库的内容应真实、准确，避免误导用户。（3）系统性原则：法律知识库应按照一定的分类体系进行组织，便于用户查找和检索。（4）动态性原则：法律知识库应具备动态更新和调整的能力，以适应法律发展的需要。4.2法律知识库的内容与分类4.2.1法律知识库内容法律知识库主要包括以下内容：（1）法律文本：包括宪法、法律、法规、规章、司法解释等法律文献。（2）案例解析：收录典型案例，对法律条文进行具体解释。（3）法律术语：收录法律专业术语，便于用户理解。（4）法律问答：针对用户常见问题，提供权威解答。4.2.2法律知识库分类法律知识库可分为以下几类：（1）宪法类：包括宪法、宪法性法律等。（2）行政法类：包括行政法律、行政法规、部门规章等。（3）民商法类：包括民法、商法、婚姻家庭法等。（4）刑法类：包括刑法、刑事诉讼法等。（5）经济法类：包括经济法律、经济法规等。（6）社会法类：包括社会法律、社会法规等。（7）国际法类：包括国际公法、国际私法等。4.3法律知识库的更新与维护为了保证法律知识库的权威性和实用性，应定期对其进行更新与维护。具体措施如下：（1）实时关注法律法规的修订和发布，及时更新知识库内容。（2）定期对知识库进行审查，保证内容的准确性和完整性。（3）建立用户反馈机制，收集用户意见和建议，优化知识库结构和内容。（4）利用人工智能技术，对法律知识库进行智能化处理，提高检索效率和准确性。（5）加强与其他法律信息平台的合作，实现资源共享。第五章智能问答系统5.1问答系统的设计与实现5.1.1系统架构智能问答系统主要包含三个模块：用户接口模块、问答处理模块和知识库模块。用户接口模块负责接收用户输入，展示回答结果；问答处理模块负责理解用户输入，从知识库中检索相关信息，回答；知识库模块负责存储法律知识，为问答系统提供信息支持。5.1.2用户接口设计用户接口设计应注重简洁、易用。界面布局合理，操作流程简便。在用户输入环节，可提供自然语言输入、语音输入等多种方式，以满足不同用户的需求。同时用户界面应具备智能提示功能，引导用户完成提问。5.1.3问答处理模块设计问答处理模块主要包括以下几个环节：（1）分词：对用户输入进行分词，识别关键词。（2）词性标注：对分词结果进行词性标注，区分名词、动词等词性。（3）句法分析：分析句子结构，识别主谓宾等成分。（4）语义理解：理解用户输入的语义，确定用户提问的主题。（5）信息检索：在知识库中检索与用户提问相关的内容。（6）回答：根据检索结果，回答。5.2法律咨询问答系统的关键技术5.2.1自然语言处理技术自然语言处理技术是智能问答系统的核心技术。主要包括分词、词性标注、句法分析、语义理解等环节。这些技术能够帮助系统理解用户输入的自然语言，从而实现与用户的自然交流。5.2.2知识库构建技术知识库是智能问答系统的重要组成部分。构建知识库的关键技术包括实体识别、关系抽取、属性抽取等。通过这些技术，将法律知识进行结构化表示，为问答系统提供信息支持。5.2.3信息检索技术信息检索技术在问答系统中起着关键作用。主要包括文本表示、索引构建、检索算法等。通过这些技术，系统可以从知识库中快速检索到与用户提问相关的信息。5.3法律咨询问答系统的优化与改进5.3.1提高问答系统的准确性和效率（1）优化分词算法，提高分词准确性。（2）采用深度学习技术，提高语义理解能力。（3）优化信息检索算法，提高检索速度。5.3.2丰富知识库内容（1）引入更多法律领域知识，提高知识库的覆盖率。（2）定期更新知识库，保证知识库的时效性。（3）引入多源数据，提高知识库的权威性。5.3.3加强用户交互体验（1）优化用户界面，提高用户体验。（2）引入智能提示功能，引导用户提问。（3）增加语音输入功能，方便用户操作。第六章法律文书6.1法律文书系统的设计与实现6.1.1系统设计目标法律文书系统的设计目标是实现自动化、智能化、规范化的法律文书。通过该系统，用户可以快速、准确地各类法律文书，提高法律工作效率，降低法律风险。6.1.2系统架构法律文书系统主要包括以下几个模块：（1）用户界面模块：为用户提供操作界面，展示法律文书模板，接收用户输入信息，并提供法律文书的按钮。（2）数据处理模块：对用户输入的信息进行处理，包括数据清洗、数据校验等。（3）模板管理模块：存储和管理各类法律文书模板，支持模板的添加、删除、修改等操作。（4）文书模块：根据用户输入的信息和选定的模板，相应的法律文书。（5）文书审核模块：对的法律文书进行审核，保证文书的准确性和合法性。6.1.3系统实现法律文书系统的实现主要采用以下技术：（1）前端技术：使用HTML、CSS、JavaScript等前端技术构建用户界面。（2）后端技术：采用Java、Python等后端技术，实现数据处理、模板管理、文书等核心功能。（3）数据库技术：使用MySQL、Oracle等数据库技术存储和管理用户信息、模板数据等。6.2法律文书系统的关键技术6.2.1模板匹配技术模板匹配技术是法律文书系统的核心技术之一。系统通过将用户输入的信息与模板进行匹配，从而相应的法律文书。匹配过程中，系统需要处理各种复杂的情况，如关键词提取、文本相似度计算等。（6）.2.2自然语言处理技术自然语言处理技术是法律文书系统的另一项关键技术。通过自然语言处理技术，系统可以理解用户输入的文本信息，提取关键信息，并进行相应的处理。主要包括词性标注、句法分析、实体识别等。6.2.3机器学习技术机器学习技术在法律文书系统中起到了重要作用。系统可以通过机器学习算法，自动从大量法律文书数据中学习，提高文书的准确性和效率。6.3法律文书系统的优化与改进6.3.1提高模板匹配精度为了提高法律文书系统的模板匹配精度，可以从以下几个方面进行优化：（1）增加模板种类，满足更多场景下的文书需求。（2）优化模板匹配算法，提高匹配效率。（3）引入用户反馈机制，根据用户反馈不断调整模板匹配策略。6.3.2加强自然语言处理能力为了提高法律文书系统的自然语言处理能力，可以从以下几个方面进行优化：（1）丰富词汇库，提高词汇识别准确率。（2）优化句法分析算法，提高句法分析效果。（3）引入深度学习技术，提升实体识别和语义理解能力。6.3.3持续迭代更新法律文书系统需要持续迭代更新，以适应不断变化的法律环境和用户需求。具体措施包括：（1）定期收集用户反馈，及时调整系统功能。（2）关注行业动态，及时更新模板库。（3）加强与法律专业人士的合作，提高系统专业性。第七章智能合同审查7.1合同审查系统的设计与实现7.1.1系统设计目标合同审查系统旨在通过人工智能技术，实现对合同文本的自动化审查，提高合同审查的效率和质量。系统设计的主要目标包括以下几点：（1）实现对合同文本的自动解析和提取关键信息；（2）提供智能审查建议，辅助人工审查；（3）支持多种合同类型和审查标准；（4）提高合同审查的准确性和一致性。7.1.2系统架构合同审查系统主要包括以下几个模块：（1）数据采集与预处理模块：负责收集合同文本数据，并进行预处理，如文本清洗、分词等；（2）信息提取模块：从合同文本中提取关键信息，如合同主体、条款内容等；（3）智能审查模块：运用自然语言处理、知识图谱等技术，对合同内容进行审查，并提出审查建议；（4）结果展示与导出模块：将审查结果以可视化方式展示，并支持导出为Word、PDF等格式。7.1.3系统实现系统采用Python编程语言，结合TensorFlow、PyTorch等深度学习框架进行开发。在实现过程中，重点解决了以下关键技术问题：（1）合同文本解析与信息提取：采用分词、词性标注、命名实体识别等技术，实现对合同文本的解析和信息提取；（2）智能审查算法：基于深度学习模型，实现对合同内容的审查，并提出审查建议；（3）系统优化与功能提升：通过优化算法和模型，提高系统审查速度和准确性。7.2合同审查系统的关键技术7.2.1自然语言处理技术自然语言处理技术是合同审查系统的核心技术之一，主要包括以下方面：（1）分词：将合同文本划分为词语单元；（2）词性标注：为每个词语分配词性；（3）命名实体识别：识别合同文本中的关键实体，如合同主体、金额、时间等；（4）依存句法分析：分析合同文本的语法结构，提取关键信息。7.2.2知识图谱技术知识图谱技术在合同审查系统中主要用于构建合同领域的知识库，包括以下方面：（1）实体关系抽取：从合同文本中提取实体及其关系；（2）实体：将提取的实体与知识库中的实体进行；（3）实体属性抽取：从合同文本中提取实体的属性信息。7.2.3深度学习技术深度学习技术在合同审查系统中主要用于实现智能审查算法，包括以下方面：（1）卷积神经网络（CNN）：用于文本分类和特征提取；（2）循环神经网络（RNN）：用于处理序列数据，提取时序特征；（3）注意力机制：用于突出关键信息，提高审查效果。7.3合同审查系统的优化与改进7.3.1审查算法优化为提高合同审查系统的准确性，可以从以下几个方面对审查算法进行优化：（1）引入更多合同领域的先验知识，提高模型对合同文本的理解能力；（2）使用更多样化的数据集进行训练，增强模型的泛化能力；（3）摸索更先进的深度学习模型，提高审查效果。7.3.2系统功能提升为提高合同审查系统的功能，可以从以下几个方面进行优化：（1）优化数据预处理流程，降低计算复杂度；（2）使用分布式计算框架，提高系统并行处理能力；（3）对模型进行压缩和量化，降低模型大小，提高部署效率。7.3.3用户交互体验优化为提高用户在使用合同审查系统时的体验，可以从以下几个方面进行优化：（1）界面设计：采用直观、易用的界面设计，方便用户操作；（2）结果展示：提供多种审查结果展示方式，如表格、图表等；（3）反馈机制：建立用户反馈机制，及时收集用户意见，持续优化系统。第八章法律风险评估与预警8.1法律风险评估系统的设计与实现法律风险评估系统是智能法律咨询与服务系统的重要组成部分。在设计该系统时，我们充分考虑了法律风险评估的全面性、准确性和高效性。系统采用了模块化的设计思路，将法律风险评估分为多个模块，包括法律法规库、案例库、风险评估模型、评估报告等。法律法规库和案例库是系统的基础，包含了大量的法律法规和案例信息，为风险评估提供了丰富的数据支持。系统采用了先进的数据挖掘技术和自然语言处理技术，对法律法规和案例进行深度分析，提炼出关键信息，为风险评估模型提供输入。风险评估模型则根据输入信息，结合专家经验，对法律风险进行量化分析，风险评估报告。系统还具备自学习功能，可以根据评估结果和用户反馈不断优化评估模型，提高评估准确性。8.2法律风险预警系统的设计与实现法律风险预警系统旨在对潜在的法律风险进行实时监测和预警，帮助用户及时采取措施，降低风险。在设计预警系统时，我们采用了以下技术：（1）数据采集与处理：系统通过爬虫技术，实时采集互联网上的法律法规、案例、新闻等数据，并进行预处理，提取关键信息。（2）风险识别与预警：系统根据采集到的数据，结合风险评估模型，对潜在的法律风险进行识别，并根据风险程度和紧急程度预警信息。（3）预警信息推送：系统通过短信、邮件、等方式，将预警信息推送给用户，提醒用户关注和处理。8.3法律风险评估与预警系统的优化与改进尽管法律风险评估与预警系统已经具备了一定的功能和功能，但在实际应用过程中，仍存在一些不足之处，需要进一步优化和改进。（1）扩大数据来源：为进一步提高风险评估的准确性，我们需要不断丰富法律法规库和案例库，扩大数据来源，包括各类法律法规、案例、行业报告等。（2）优化风险评估模型：根据实际应用情况，不断调整和优化风险评估模型，提高评估准确性。（3）加强系统安全性：针对可能存在的网络安全风险，加强系统安全防护，保证用户数据安全。（4）提升用户体验：优化系统界面设计，提高操作便捷性，增加个性化功能，提升用户体验。（5）加强技术支持：对系统进行持续的技术升级和优化，保证系统稳定运行，满足用户需求。第九章系统安全与隐私保护9.1系统安全策略9.1.1安全框架构建为保证法律行业智能法律咨询与服务系统的安全稳定运行，本系统采用多层次、全方位的安全策略。具体包括物理安全、网络安全、系统安全、应用安全及数据安全等方面。9.1.2访问控制策略系统实施严格的访问控制策略，对用户进行身份验证、权限控制，保证合法用户才能访问系统资源。访问控制策略包括用户身份认证、角色权限分配、访问控制列表等。9.1.3安全审计与监控系统建立安全审计机制，对用户操作、系统日志等信息进行实时监控，以便及时发觉并处理安全事件。同时对重要操作进行记录，便于后续追溯。9.1.4安全防护措施系统采用防火墙、入侵检测系统、恶意代码防护等安全防护措施，抵御外部攻击，保证系统安全。9.2数据加密与存储9.2.1数据加密为保证数据传输过程中的安全性，系统采用SSL加密技术对传输数据进行加密。同时对存储数据进行加密处理，防止数据泄露。9.2.2数据存储系统采用分布式存储技术，将数据存储在多个存储节点上，提高数据存储的可靠性。同时对存储数据进行定期备份，保证数据的安全性和完整性。9.2.3数据恢复系统具备数据恢复功能，当数据发生故障时，可快速恢复数据，保证业务连续性。9.3用户隐私保护措施9.3.1隐私政策系统制定完善的隐私政策，明确用户隐私信息的收集、使用、存储、共享等环节，保证用户隐私权益。9.3.2信息收集与使用系统仅收集与法律咨询业务相关的用户信息，并对收集到的信息进行严格保密。在用户同意的前提下，系统将使用用户信息提供个性化服务。9.3.3信息存储与保护系统对用户信息进行加密存储，采用安全措施防止数据泄露。同时对用户信息进行定期审查，保证信息安全。9.3.4