随着互联网的发展,网络上出现了各种各样的应用,例如：网络聊天室、在线论坛等。这些网络应用在丰富人们生活的同时,也给网络的健康发展带来了一些危害。用户在使用这些网络应用,畅享网上冲浪的乐趣时,有些恶意用户会发布一些暴力、色情等不良敏感信息。这些不良信息给网络用户特别是青少年用户造成了恶劣影响。现有的网络应用,会对这些不良敏感信息进行过滤,查看关键词列表中是否含有某些关键词,以此来决定是否对某些信息进行过滤。用户发布的不良信息中,如果是规范的词汇,则这样的过滤会取得良好的效果,但是某些恶意用户发布的不良信息,会对不良词汇关键词进行变形处理,以期避免被过滤,比如：不良词汇"shit",常常被写成“shiiiit"或者“$h!t"。针对不良词汇的变体情况,本文设计出了一个相似度计算算法,该算法计算字符串相似度的时候,考虑了语音相似、字形相似以及特殊字符所在位置等因素。该算法在过滤变体关键词的时候,有着很好的识别效果。为了提高检测过滤不良信息的效率,并且能对持续变异的不良词汇进行识别,本文研究了一种C/S架构的过滤模式,终端中安装轻量级的应用,服务端对进化的变体关键词做识别。终端对目标问题进行过滤时,采用层次过滤方式,其特点是占有的资源较少,且能取得很好的过滤效果。现有的内容过滤算法,对变异进化的不良词汇识别度不高。对此,本文通过采用“众包”的方式来对变体关键词进行过滤识别,巧妙地利用“众包”的思想,对变体不良词汇特别是进化的变体不良词汇有着很好的识别效果。实验数据表明,本文提出的不良词汇变形体识别过滤效果要优于其他的方法。