随着当前广大民众都已正式进入到网络环境中,网站安全的重要性愈加凸显。在当前关注点聚焦于网络攻击的情况下,以网站内容作为保护目标的安全问题也需要同样重视。网站内容安全是直接面向网站使用者的重要的安全问题,从技术上属于语义方面的安全过滤,能够直接影响舆论安全和主要网站的功能完备性。因此,针对该问题开展对应的研究工作,属于当前重要的研究热点问题。现有以规则库匹配作为基础的检测方法存在文本固定性、内容恢复滞后性等缺陷。针对这个问题,基于整合拆字还原、同音字匹配等需求,本文试图有效的解决旧有方案中未能有效处理分拆字以及同音字的缺陷。依靠文本学习技术的设计思路,本文采用聚类算法和向量机技术,有效的避免语序颠倒以及无法按时限深度学习等当前难点问题。并且设计了以VFS架构作为基础的流式计算架构,相对于普通的架构而言,在保障精准度的基础上也实现了更为理想的学习和处理效率。在内容监测功能的基础上,本文进一步对网站页面防篡改加以实现,主要包括监控和基于备份的防篡改两个部分。首先,监控部分利用内容监测提供的技术基础,对网站上出现的改动以及其中潜在的危险加以识别,随后一旦发现篡改,调用防篡改机制,对网站内容进行恢复和锁定。实现了较为健全的网站内容防篡改功能。本文提出的系统应对了新时代内容安全监测活动中的高并发以及文本复杂等当前难点问题,同时可以有效处理传统方案内的效率和滞后性缺陷。对于聚类方法而言,准确率以及速率还可以实现随着系统的部署而不断提高,对内容安全监测具有一定的研究意义。本文的实验部分通过对系统各个模块的功能测试和性能测试,表明了本文成功实现了预期目的。