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常见问题（FAQ）

1. 关于接口签名及验签​

图普内容审核服务采用 RSA-SHA256 算法进行签名及验签。签名步骤：

  1. 将参与签名的参数（secretId，timestamp，nonce）用英文半角逗号 , 拼接，得到 SignString；
  2. 使用您的私钥以 RSA-SHA256 算法对 SignString 签名，然后进行 Base64 编码，得到 signature 字符串。

验签步骤：

  1. 获取 图普公钥；
  2. 取 json 字段内容为 SignString；
  3. 将 signature 字段内容进行 Base64 解码，得到 RawSignature；
  4. 使用图普公钥以 SHA256 算法验证 RawSignature 及 SignString

2. 关于私钥格式​

从 控制台-数字证书 下载会得到两种格式私钥 （rsa 和 pkcs8），rsa 格式私钥头部为：

-----BEGIN RSA PRIVATE KEY-----

pkcs8 私钥头部为：

-----BEGIN PRIVATE KEY-----

通常 Golang，Python 使用 rsa 格式私钥，Java 使用 pkcs8 格式私钥。 两种格式的私钥互相可以转换，方法如下：

由 pkcs8 生成 rsa：

openssl rsa -in pkcs8_private_key.pem -out rsa_private_key.pem

由 rsa 生成 pkcs8：

openssl pkcs8 -topk8 -inform PEM -in rsa_private_key.pem -outform PEM -nocrypt -out pkcs8_private_key.pem

3. 关于应用（SID）和识别任务（TaskId）​

图普的服务处理结构是 账户-应用-识别任务-模型，关系如下：

应用​

应用即接口，一个账户下可以新建多个类型应用，每个应用通过 secretId （简称 SID）标识。应用类型包括图片、视频、文本以及语音。

图普以应用为维度，进行计费统计，鉴权限流以及调用记录的管理。实践中，应用一般对应客户的不同审核场景，或不同业务实体。

识别任务​

识别任务指图普对某一类 AI 能力的封装，例如将色情识别能力等封装为色情识别任务，将 OCR 及文本审核能力封装为 OCR 文本审核任务。通过将不同的识别任务进行组合，可以灵活构建出多样的审核策略，以适应客户的审核场景，例如 色情+涉政+暴恐+广告+OCR 适用于社交/聊天场景，人脸比对+活体检测+身份证识别 适用于身份认证场景等。

不同的识别任务需要在应用维度下进行配置组合，因此每个任务有对应的任务 ID，即 TaskId。在调用时，可以根据业务需求只执行应用下某些识别任务（指定具体的 TaskId）。

模型​

模型即图普的具体 AI 能力，图普通常在相同识别任务下，针对不同客户或不同场景训练不同的模型。例如对于色情识别任务，模型 A 侧重于高准确率，模型 B 侧重于高召回，模型 C 则侧重于 AGC 卡通动漫中色情内容的识别。 图普模型采用无服务器架构进行部署，通过动态调度为客户提供服务。

4. 关于审核结果中的是否复审​

审核结果一般会返回 label + review，其中 label 是模型识别结果，review 对应是否需要人工复审。

  • 当识别分数高于阈值时，模型认为识别结果较为可信，不需要复审，此时返回 review=false；
  • 当识别分数低于阈值时，模型认为识别结果可能存在误判需要进一步确认，建议人工复审，此时返回 review=true。

当识别结果为需要复审时，建议客户将文件及识别结果推送到业务系统，进行人工判别。

5. 关于汇总结果​

若客户只关心应用下审核内容的最终 通过/拒绝 情况，不关注各识别任务的结果，可以对应用汇总结果进行解析。

应用汇总结果返回的 suggestion & riskType 字段，是基于该应用（SID）下关联的各识别 任务（TaskId）结果，根据分数阈值、标签优先级等规则汇总得出，表示整体的处理建议与风险类型。

处理建议包括：通过，拒绝或复审，风险类型包括：色情，涉政 等，详见 审核场景汇总结果说明。