针对互联网上的有害信息不断通过各种方式将核心内容隐蔽，从而逃避识别和检索的问题，文章以研究隐蔽性有害信息的特征为目的，以多家互联网公司的原始数据为基础，基于深度学习的经典 BERT 算法模型设计了一种方案，分三个阶段实现海量隐蔽性有害信息的智能文本分类，得到隐蔽性有害信息的三类特征的定量表征，为研究隐蔽性有害信息提供参考。