对此，监管部门也相继出台了有关政策措施。但食品欺诈的表现多种多样，如数量上的缺斤短两，质量上的以次充好。在现有的监管制度下，食品安全监管也不断遭遇食品欺诈的挑战。通过大数据分析，快速了解食品欺诈的特性及欺诈类型的动态发展显得尤为重要。
烟台富美特信息科技股份有限公司（食品伙伴网）主导开发的食品欺诈数据库，从新闻舆情、行业研究、抽检监管及判决案例等来源，收集并整理自2005年以来的国内外食品欺诈事件，覆盖国家包含中国、印度、美国、意大利、英国等国家。依托大数据和人工智能等信息技术，以食品安全欺诈事件为主线，充分地将食品欺诈事件从食品类别、掺杂掺假物、欺诈类型、关联的法律法规与检测方法等方面进行了多维度的梳理，从掺杂掺假物、时间及空间地域等不同的角度进行统计与分析，并利用科学合理的数据模型，将相关数据以不同维度进行可视化展示，具有数据全面、覆盖面广、实用性强、操作便捷等特点。
食品伙伴网食品欺诈数据库大数据系统已全面展示分析上万条信息。
食品欺诈模块还可以通过条件筛选锁定关注的食品类别，通过多维度的组合搜索准确定位数据。
欺诈统计分析采用多个类型图表展示，使食品分类、欺诈类型等信息一目了然。
不同的食品类别、地域、掺杂掺假物等多功能搜索，精准定位关注信息。
详情页面全面展示食品欺诈事件的信息，包含事件发生时间、来源、涉及食品类别、欺诈类型、法规标准依据、掺杂掺假物及检测方法、事件摘要等。
同时，食品伙伴网食品欺诈数据库也建立了脆弱性评估模块，采用多个评估工具，识别潜在的脆弱环节，对脆弱性影响因素进行评价。可依据风险评估，制定预防食品欺诈的措施。
加大对经济驱动型食品欺诈数据的信息搜集分析已经被视为防控食品欺诈的有效措施。食品安全法制的完善为食品安全监管与合规提供了规则基础，食品生产经营者作为食品安全的第一责任人，确保产品合规是食品生产经营者的底线。食品伙伴网食品欺诈数据库收集并整理食品欺诈数据的基础上，进行了食品类别、欺诈类型及地域维度统计与分析，可以帮助企业识别和应对食品欺诈的“掺杂掺假物”，从而有目的地采取措施防控风险，为食品合规提供了一个实时参考的大数据平台。
