java如何实现拦截短信功能

Posted 2023-03-22

java里的拦截器是动态拦截Action调用的对象，它提供了一种机制可以使开发者在一个Action执行的前后执行一段代码，也可以在一个Action

执行前阻止其执行，同时也提供了一种可以提取Action中可重用部分代码的方式。在AOP中，拦截器用于在某个方法或者字段被访问之前，进行拦截

然后再之前或者之后加入某些操作。目前，我们需要掌握的主要是Spring的拦截器，Struts2的拦截器不用深究，知道即可。

2，拦截器的原理

大部分时候，拦截器方法都是通过代理的方式来调用的。Struts2的拦截器实现相对简单。当请求到达Struts2的ServletDispatcher时，Struts2

会查找配置文件，并根据配置实例化相对的拦截器对象，然后串成一个列表（List），最后一个一个的调用列表中的拦截器。Struts2的拦截器是可

插拔的，拦截器是AOP的一个实现。Struts2拦截器栈就是将拦截器按一定的顺序连接成一条链。在访问被拦截的方法或者字段时，Struts2拦截器链

中的拦截器就会按照之前定义的顺序进行调用。

3，自定义拦截器的步骤

第一步：自定义一个实现了Interceptor接口的类，或者继承抽象类AbstractInterceptor。

第二步：在配置文件中注册定义的拦截器。

第三步：在需要使用Action中引用上述定义的拦截器，为了方便也可以将拦截器定义为默认的拦截器，这样在不加特殊说明的情况下，所有的

Action都被这个拦截器拦截。

4，过滤器与拦截器的区别

过滤器可以简单的理解为“取你所想取”，过滤器关注的是web请求；拦截器可以简单的理解为“拒你所想拒”，拦截器关注的是方法调用，比如拦截

敏感词汇。

4.1，拦截器是基于java反射机制来实现的，而过滤器是基于函数回调来实现的。（有人说，拦截器是基于动态代理来实现的）

4.2，拦截器不依赖servlet容器，过滤器依赖于servlet容器。

4.3，拦截器只对Action起作用，过滤器可以对所有请求起作用。

4.4，拦截器可以访问Action上下文和值栈中的对象，过滤器不能。

4.5，在Action的生命周期中，拦截器可以多次调用，而过滤器只能在容器初始化时调用一次。

5，Spring拦截器 参考技术A java里的拦截器是动态拦截Action调用的对象，它提供了一种机制可以使开发者在一个Action执行的前后执行一段代码，也可以在一个Action
执行前阻止其执行，同时也提供了一种可以提取Action中可重用部分代码的方式。在AOP中，拦截器用于在某个方法或者字段被访问之前，进行拦截
然后再之前或者之后加入某些操作。目前，我们需要掌握的主要是Spring的拦截器，Struts2的拦截器不用深究，知道即可。

大厂如何过滤垃圾短信？

1 过滤垃圾短信？

买房、贷款、投资理财、开发票，各种垃圾短信和骚扰电话。
实现垃圾短信过滤功能及骚扰电话拦截功能，用啥数据结构和算法？

2 基于黑名单的过滤器

可维护一个骚扰电话号码和垃圾短信发送号码的黑名单。

2.1 黑名单搜集途径

• 公开网站下载
• 类似“360骚扰电话拦截”的功能
• 用户自主标记骚扰电话

被多个用户标记&&标记个数超过一定阈值的号码，即可定义为骚扰电话，加入黑名单。

若黑名单号码不多，可用散列表、二叉树等动态数据结构存储，对内存占用不多。

把每个号码看作一个字符串，且假设平均长度16字节，则存储50万个电话号码，大约需10MB内存。对手机，这点内存消耗也可接受。

但若黑名单中的电话号码很多？如500万。再用散列表需约100MB。为实现一个拦截功能，耗费用户这些手机内存，不合理。

2.2 布隆过滤器

省存储空间，再合适不过。
存储500万个手机号码，把位图大小设为10倍数据大小，即5000万，则只需使用5000万个二进制位（5000万bits），换算成字节，7MB不到。

时间换空间，可将内存的消耗优化到极致。可将黑名单存储在服务器端，把过滤和拦截的核心工作，交给服务端：

• 手机端只负责将待检号码发给服务器端
• 服务端通过查黑名单，判断该号码是否该被拦截，并将结果返给手机端

用这解决思路完全不占用手机内存。但有利就有弊，网络通信较慢，所以，网络延迟就会导致处理速度降低。该方案还要求联网才能正常工作。

判错概率

若它把一个重要的电话或者短信，当成垃圾短信或者骚扰电话拦截了，对于用户来说，这是无法接受的。这是个大问题。

3 基于规则的过滤器

若某垃圾短信发送者的号码不在黑名单，上面方法就无法拦截。
还可通过短信内容，判断某条短信是否是垃圾短信。
预先设定一些规则，若某条短信符合这些规则，就可判定它是垃圾短信：

• 短信包含特殊单词（或词语），如一些非法、淫秽、反动词语
• 短信发送号码是群发号码，非正常手机号，如+60389585
• 短信中包含回拨的联系方式，如手机号码、微信、QQ、网页链接等，因为群发短信的号码一般都是无法回拨
• 短信格式花哨、内容很长，比如包含各种表情、图片、网页链接等
• 符合已知垃圾短信的模板。垃圾短信一般都是重复群发，对于已经判定为垃圾短信的短信，我们可以抽象成模板，将获取到的短信与模板匹配，一旦匹配，就可判定为垃圾短信。

当然，如果短信只是满足其中一条规则，如果就判定为垃圾短信，那会存在比较大的误判的情况。我们可以综合多条规则进行判断。比如，满足2条以上才会被判定为垃圾短信；或者每条规则对应一个不同的得分，满足哪条规则，我们就累加对应的分数，某条短信的总得分超过某个阈值，才会被判定为垃圾短信。

不过，我只是给出了一些制定规则的思路，具体落实到执行层面，其实还有很大的距离，还有很多细节需要处理。比如，第一条规则中，如何定义特殊单词；第二条规则中，我们该如何定义什么样的号码是群发号码等等。

如何定义特殊单词？

如果只是自己盘脑袋想，哪些单词属于特殊单词，那势必有比较大的主观性，也很容易漏掉某些单词。可基于概率统计方法，借助计算机强大的计算能力，找出哪些单词最常出现在垃圾短信中，将这些最常出现的单词，作为特殊单词，用来过滤短信。

不过这种方法的前提是，我们有大量的样本数据，也就是说，要有大量的短信（比如1000万条短信），并且我们还要求，每条短信都做好了标记，它是垃圾短信还是非垃圾短信。

我们对这1000万条短信，进行分词处理（借助中文或者英文分词算法），去掉“的、和、是”等没有意义的停用词（Stop words），得到n个不同的单词。针对每个单词，我们统计有多少个垃圾短信出现了这个单词，有多少个非垃圾短信会出现这个单词，进而求出每个单词出现在垃圾短信中的概率，以及出现在非垃圾短信中的概率。如果某个单词出现在垃圾短信中的概率，远大于出现在非垃圾短信中的概率，那我们就把这个单词作为特殊单词，用来过滤垃圾短信。

文字描述不好理解，我举个例子来解释一下。

4 基于概率统计的过滤器

基于规则的过滤器，看起来很直观，也很好理解，但有一定局限性：

• 这些规则受人的思维方式局限，规则过简单
• 垃圾短信发送者可能会针对规则，精心设计短信，绕过这些规则的拦截

再看种更高级过滤方式，基于概率统计。基础理论是基于朴素贝叶斯算法。

什么是朴素贝叶斯算法？

假设事件A是“小明不去上学”，事件B是“下雨了”。统计一下过去10天的下雨情况和小明上学的情况，作为样本数据。

我们来分析一下，这组样本有什么规律。在这10天中，有4天下雨，所以下雨的概率P(B)=4/10。10天中有3天，小明没有去上学，所以小明不去上学的概率P(A)=3/10。在4个下雨天中，小明有2天没去上学，所以下雨天不去上学的概率P(A|B)=2/4。在小明没有去上学的3天中，有2天下雨了，所以小明因为下雨而不上学的概率是P(B|A)=2/3。实际上，这4个概率值之间，有一定的关系，这个关系就是朴素贝叶斯算法，我们用公式表示出来，就是下面这个样子。

朴素贝叶斯算法是不是非常简单？我们用一个公式就可以将它概括。弄懂了朴素贝叶斯算法，我们再回到垃圾短信过滤这个问题上，看看如何利用朴素贝叶斯算法，来做垃圾短信的过滤。

基于概率统计的过滤器，是基于短信内容来判定是否是垃圾短信。而计算机没办法像人一样理解短信的含义。所以，我们需要把短信抽象成一组计算机可以理解并且方便计算的特征项，用这一组特征项代替短信本身，来做垃圾短信过滤。

我们可以通过分词算法，把一个短信分割成n个单词。这n个单词就是一组特征项，全权代表这个短信。因此，判定一个短信是否是垃圾短信这样一个问题，就变成了，判定同时包含这几个单词的短信是否是垃圾短信。

不过，这里我们并不像基于规则的过滤器那样，非黑即白，一个短信要么被判定为垃圾短信、要么被判定为非垃圾短息。我们使用概率，来表征一个短信是垃圾短信的可信程度。如果我们用公式将这个概率表示出来，就是下面这个样子：

尽管我们有大量的短信样本，但是我们没法通过样本数据统计得到这个概率。为什么不可以呢？你可能会说，我只需要统计同时包含$W_1$，$W_2$，$W_3$，…，$W_n$这n个单词的短信有多少个（我们假设有x个），然后看这里面属于垃圾短信的有几个（我们假设有y个），那包含$W_1$，$W_2$，$W_3$，…，$W_n$这n个单词的短信是垃圾短信的概率就是y/x。

理想很丰满，但现实往往很骨感。你忽视了非常重要的一点，那就是样本的数量再大，毕竟也是有限的，样本中不会有太多同时包含$W_1$，$W_2$，$W_3$，…，$W_n$的短信的，甚至很多时候，样本中根本不存在这样的短信。没有样本，也就无法计算概率。所以这样的推理方式虽然正确，但是实践中并不好用。

这个时候，朴素贝叶斯公式就可以派上用场了。我们通过朴素贝叶斯公式，将这个概率的求解，分解为其他三个概率的求解。你可以看我画的图。那转化之后的三个概率是否可以通过样本统计得到呢？

P（$W_1$，$W_2$，$W_3$，…，$W_n$同时出现在一条短信中 | 短信是垃圾短信）这个概率照样无法通过样本来统计得到。但是我们可以基于下面这条著名的概率规则来计算。

独立事件发生的概率计算公式：P(A*B) = P(A)*P(B)

如果事件A和事件B是独立事件，两者的发生没有相关性，事件A发生的概率P(A)等于p1，事件B发生的概率P(B)等于p2，那两个同时发生的概率P(A*B)就等于P(A)*P(B)。

基于这条独立事件发生概率的计算公式，我们可以把P（W1，W2，W3，…，Wn同时出现在一条短信中 | 短信是垃圾短信）分解为下面这个公式：

其中，P（$W_i$出现在短信中 | 短信是垃圾短信）表示垃圾短信中包含$W_i$这个单词的概率有多大。这个概率值通过统计样本很容易就能获得。我们假设垃圾短信有y个，其中包含$W_i$的有x个，那这个概率值就等于x/y。

P（$W_1$，$W_2$，$W_3$，…，$W_n$同时出现在一条短信中 | 短信是垃圾短信）这个概率值，我们就计算出来了，我们再来看下剩下两个。

P（短信是垃圾短信）表示短信是垃圾短信的概率，这个很容易得到。我们把样本中垃圾短信的个数除以总样本短信个数，就是短信是垃圾短信的概率。

不过，P（$W_1$，$W_2$，$W_3$，…，$W_n$同时出现在一条短信中）这个概率还是不好通过样本统计得到，原因我们前面说过了，样本空间有限。不过，我们没必要非得计算这一部分的概率值。为什么这么说呢？

可分别计算同时包含$W_1$，$W_2$，$W_3$，…，$W_n$这n个单词的短信，是垃圾短信和非垃圾短信的概率。假设它们分别是p1和p2。我们并不需要单纯地基于p1值的大小来判断是否是垃圾短信，而是通过对比p1和p2值的大小，来判断一条短信是否是垃圾短信。更细化一点讲，那就是，如果p1是p2的很多倍（比如10倍），我们才确信这条短信是垃圾短信。

基于这两个概率的倍数来判断是否是垃圾短信的方法，我们就可以不用计算P（$W_1$，$W_2$，$W_3$，…，$W_n$同时出现在一条短信中）这一部分的值了，因为计算p1与p2的时候，都会包含这个概率值的计算，所以在求解p1和p2倍数（p1/p2）的时候，我们也就不需要这个值。

5 总结

这三种方法，还可以应用到很多类似的过滤、拦截的领域，如垃圾邮件过滤。

布隆过滤器可能误判，可能会导致用户投诉。可结合三种不同的过滤方式的结果，对同一个短信处理，如果三者都表明这个短信是垃圾短信，我们才把它当作垃圾短信拦截过滤，就更精准。

实际还要结合具体场景，以及大量的实验，不断去调整策略，权衡垃圾短信判定的准确率（是否会把不是垃圾的短信错判为垃圾短信）和召回率（是否能把所有的垃圾短信都找到），来实现需求。