敏感词都没有的平台

最近某加拿大籍贯的 rapper 被曝私生活不检点,且极有可能涉及诱X未成年少女,成为一个 raper。

当然至于是否属实,其实一个人是否是海王,微信、QQ 聊天记录里面记得清清楚楚。再上升到刑事案件的时候,TX 完全可以审查所有的历史记录。腾讯视频和某电鳗解约,也不见得毫无根据,毕竟利益相关。

但是我在整个过程中却发现两个非常值得注意的地方:

(1)其绯闻女友小怡同学,被骂到清空所有社交平台。作为吃瓜大户的 X 博,难道只会服务器瘫痪,不知道敏感词过滤吗?

(2)举报者都美竹收到大量血|腥的照片,难道各大天天吹人工智能的平台,也没有过滤的功能吗?

当然了,对于人工智能我一无所知。

但是对于敏感词,最近写了一个小工具,如果各大平台需要的话,已经开源,欢迎自取。

https://github.com/houbb/sensitive-word

至少可以把美丽的中国话脱敏下面的样子:

你 XXX 的,我 XXX 你 XXX,你 XXXX,XXX!!XXX!

创作目的

基于 DFA 算法实现,目前敏感词库内容收录 6W+(源文件 18W+,经过一次删减)。

后期将进行持续优化和补充敏感词库,并进一步提升算法的性能。

希望可以细化敏感词的分类,感觉工作量比较大,暂时没有进行。

这里说一下愿景吧,愿景是成为第一好用的敏感词工具。

当然,第一总是空虚的。

特性

  • 6W+ 词库,且不断优化更新

  • 基于 DFA 算法,性能较好

  • 基于 fluent-api 实现,使用优雅简洁

  • 支持敏感词的判断、返回、脱敏等常见操作

  • 支持全角半角互换

  • 支持英文大小写互换

  • 支持数字常见形式的互换

  • 支持中文繁简体互换

  • 支持英文常见形式的互换

  • 支持用户自定义敏感词和白名单

  • 支持数据的数据动态更新,实时生效

快速开始

准备

  • JDK1.7+

  • Maven 3.x+

Maven 引入

<dependency>
<groupId>com.github.houbb</groupId>
<artifactId>sensitive-word</artifactId>
<version>0.0.15</version>
</dependency>

api 概览

SensitiveWordHelper 作为敏感词的工具类,核心方法如下:

方法 参数 返回值 说明
contains(String) 待验证的字符串 布尔值 验证字符串是否包含敏感词
findAll(String) 待验证的字符串 字符串列表 返回字符串中所有敏感词
replace(String, char) 使用指定的 char 替换敏感词 字符串 返回脱敏后的字符串
replace(String) 使用 * 替换敏感词 字符串 返回脱敏后的字符串

使用实例

所有测试案例参见 SensitiveWordHelperTest

判断是否包含敏感词

final String text = "五星红旗迎风飘扬,毛主席的画像屹立在天安门前。";

Assert.assertTrue(SensitiveWordHelper.contains(text));

返回第一个敏感词

final String text = "五星红旗迎风飘扬,毛主席的画像屹立在天安门前。";

String word = SensitiveWordHelper.findFirst(text);
Assert.assertEquals("五星红旗", word);

返回所有敏感词

final String text = "五星红旗迎风飘扬,毛主席的画像屹立在天安门前。";

List<String> wordList = SensitiveWordHelper.findAll(text);
Assert.assertEquals("[五星红旗, 毛主席, 天安门]", wordList.toString());

默认的替换策略

final String text = "五星红旗迎风飘扬,毛主席的画像屹立在天安门前。";
String result = SensitiveWordHelper.replace(text);
Assert.assertEquals("****迎风飘扬,***的画像屹立在***前。", result);

指定替换的内容

final String text = "五星红旗迎风飘扬,毛主席的画像屹立在天安门前。";
String result = SensitiveWordHelper.replace(text, '0');
Assert.assertEquals("0000迎风飘扬,000的画像屹立在000前。", result);

更多特性

后续的诸多特性,主要是针对各种针对各种情况的处理,尽可能的提升敏感词命中率。

这是一场漫长的攻防之战。

忽略大小写

final String text = "fuCK the bad words.";

String word = SensitiveWordHelper.findFirst(text);
Assert.assertEquals("fuCK", word);

忽略半角圆角

final String text = "fuck the bad words.";

String word = SensitiveWordHelper.findFirst(text);
Assert.assertEquals("fuck", word);

忽略数字的写法

这里实现了数字常见形式的转换。

final String text = "这个是我的微信:9⓿二肆⁹₈③⑸⒋➃㈤㊄";

List<String> wordList = SensitiveWordHelper.findAll(text);
Assert.assertEquals("[9⓿二肆⁹₈③⑸⒋➃㈤㊄]", wordList.toString());

忽略繁简体

final String text = "我爱我的祖国和五星紅旗。";

List<String> wordList = SensitiveWordHelper.findAll(text);
Assert.assertEquals("[五星紅旗]", wordList.toString());

忽略英文的书写格式

final String text = "Ⓕⓤc⒦ the bad words";

List<String> wordList = SensitiveWordHelper.findAll(text);
Assert.assertEquals("[Ⓕⓤc⒦]", wordList.toString());

忽略重复词

final String text = "ⒻⒻⒻfⓤuⓤ⒰cⓒ⒦ the bad words";

List<String> wordList = SensitiveWordHelper.findAll(text);
Assert.assertEquals("[ⒻⒻⒻfⓤuⓤ⒰cⓒ⒦]", wordList.toString());

邮箱检测

final String text = "楼主好人,邮箱 sensitiveword@xx.com";

List<String> wordList = SensitiveWordHelper.findAll(text);
Assert.assertEquals("[sensitiveword@xx.com]", wordList.toString());

特性配置

说明

上面的特性默认都是开启的,有时业务需要灵活定义相关的配置特性。

所以 v0.0.14 开放了属性配置。

配置方法

为了让使用更加优雅,统一使用 fluent-api 的方式定义。

用户可以使用 SensitiveWordBs 进行如下定义:

SensitiveWordBs wordBs = SensitiveWordBs.newInstance()
.ignoreCase(true)
.ignoreWidth(true)
.ignoreNumStyle(true)
.ignoreChineseStyle(true)
.ignoreEnglishStyle(true)
.ignoreRepeat(true)
.enableNumCheck(true)
.enableEmailCheck(true)
.enableUrlCheck(true)
.init(); final String text = "五星红旗迎风飘扬,毛主席的画像屹立在天安门前。";
Assert.assertTrue(wordBs.contains(text));

配置说明

其中各项配置的说明如下:

序号 方法 说明
1 ignoreCase 忽略大小写
2 ignoreWidth 忽略半角圆角
3 ignoreNumStyle 忽略数字的写法
4 ignoreChineseStyle 忽略中文的书写格式
5 ignoreEnglishStyle 忽略英文的书写格式
6 ignoreRepeat 忽略重复词
7 enableNumCheck 是否启用数字检测。默认连续 8 位数字认为是敏感词
8 enableEmailCheck 是有启用邮箱检测
9 enableUrlCheck 是否启用链接检测

动态加载(用户自定义)

情景说明

有时候我们希望将敏感词的加载设计成动态的,比如控台修改,然后可以实时生效。

v0.0.13 支持了这种特性。

接口说明

为了实现这个特性,并且兼容以前的功能,我们定义了两个接口。

IWordDeny

接口如下,可以自定义自己的实现。

返回的列表,表示这个词是一个敏感词。

/**
* 拒绝出现的数据-返回的内容被当做是敏感词
* @author binbin.hou
* @since 0.0.13
*/
public interface IWordDeny { /**
* 获取结果
* @return 结果
* @since 0.0.13
*/
List<String> deny(); }

比如:

public class MyWordDeny implements IWordDeny {

    @Override
public List<String> deny() {
return Arrays.asList("我的自定义敏感词");
} }

IWordAllow

接口如下,可以自定义自己的实现。

返回的列表,表示这个词不是一个敏感词。

/**
* 允许的内容-返回的内容不被当做敏感词
* @author binbin.hou
* @since 0.0.13
*/
public interface IWordAllow { /**
* 获取结果
* @return 结果
* @since 0.0.13
*/
List<String> allow(); }

如:

public class MyWordAllow implements IWordAllow {

    @Override
public List<String> allow() {
return Arrays.asList("五星红旗");
} }

配置使用

接口自定义之后,当然需要指定才能生效。

为了让使用更加优雅,我们设计了引导类 SensitiveWordBs

可以通过 wordDeny() 指定敏感词,wordAllow() 指定非敏感词,通过 init() 初始化敏感词字典。

系统的默认配置

SensitiveWordBs wordBs = SensitiveWordBs.newInstance()
.wordDeny(WordDenys.system())
.wordAllow(WordAllows.system())
.init(); final String text = "五星红旗迎风飘扬,毛主席的画像屹立在天安门前。";
Assert.assertTrue(wordBs.contains(text));

备注:init() 对于敏感词 DFA 的构建是比较耗时的,一般建议在应用初始化的时候只初始化一次。而不是重复初始化!

指定自己的实现

我们可以测试一下自定义的实现,如下:

String text = "这是一个测试,我的自定义敏感词。";

SensitiveWordBs wordBs = SensitiveWordBs.newInstance()
.wordDeny(new MyWordDeny())
.wordAllow(new MyWordAllow())
.init(); Assert.assertEquals("[我的自定义敏感词]", wordBs.findAll(text).toString());

这里只有 我的自定义敏感词 是敏感词,而 测试 不是敏感词。

当然,这里是全部使用我们自定义的实现,一般建议使用系统的默认配置+自定义配置。

可以使用下面的方式。

同时配置多个

  • 多个敏感词

WordDenys.chains() 方法,将多个实现合并为同一个 IWordDeny。

  • 多个白名单

WordAllows.chains() 方法,将多个实现合并为同一个 IWordAllow。

例子:

String text = "这是一个测试。我的自定义敏感词。";

IWordDeny wordDeny = WordDenys.chains(WordDenys.system(), new MyWordDeny());
IWordAllow wordAllow = WordAllows.chains(WordAllows.system(), new MyWordAllow()); SensitiveWordBs wordBs = SensitiveWordBs.newInstance()
.wordDeny(wordDeny)
.wordAllow(wordAllow)
.init(); Assert.assertEquals("[我的自定义敏感词]", wordBs.findAll(text).toString());

这里都是同时使用了系统默认配置,和自定义的配置。

spring 整合

背景

实际使用中,比如可以在页面配置修改,然后实时生效。

数据存储在数据库中,下面是一个伪代码的例子,可以参考 SpringSensitiveWordConfig.java

要求,版本 v0.0.15 及其以上。

自定义数据源

简化伪代码如下,数据的源头为数据库。

MyDdWordAllow 和 MyDdWordDeny 是基于数据库为源头的自定义实现类。

@Configuration
public class SpringSensitiveWordConfig { @Autowired
private MyDdWordAllow myDdWordAllow; @Autowired
private MyDdWordDeny myDdWordDeny; /**
* 初始化引导类
* @return 初始化引导类
* @since 1.0.0
*/
@Bean
public SensitiveWordBs sensitiveWordBs() {
SensitiveWordBs sensitiveWordBs = SensitiveWordBs.newInstance()
.wordAllow(WordAllows.chains(WordAllows.system(), myDdWordAllow))
.wordDeny(myDdWordDeny)
// 各种其他配置
.init(); return sensitiveWordBs;
} }

敏感词库的初始化较为耗时,建议程序启动时做一次 init 初始化。

动态变更

为了保证敏感词修改可以实时生效且保证接口的尽可能简化,此处没有新增 add/remove 的方法。

而是在调用 sensitiveWordBs.init() 的时候,根据 IWordDeny+IWordAllow 重新构建敏感词库。

因为初始化可能耗时较长(秒级别),所有优化为 init 未完成时不影响旧的词库功能,完成后以新的为准

@Component
public class SensitiveWordService { @Autowired
private SensitiveWordBs sensitiveWordBs; /**
* 更新词库
*
* 每次数据库的信息发生变化之后,首先调用更新数据库敏感词库的方法。
* 如果需要生效,则调用这个方法。
*
* 说明:重新初始化不影响旧的方法使用。初始化完成后,会以新的为准。
*/
public void refresh() {
// 每次数据库的信息发生变化之后,首先调用更新数据库敏感词库的方法,然后调用这个方法。
sensitiveWordBs.init();
} }

如上,你可以在数据库词库发生变更时,需要词库生效,主动触发一次初始化 sensitiveWordBs.init();

其他使用保持不变,无需重启应用。

冠希哥微微一笑,想做事,先做人。

拓展阅读

敏感词工具实现思路

DFA 算法讲解

敏感词库优化流程

停止词的思考记录

小结

还是那句话,我们用法律捍卫自己,但是绝不允许有些人把所有的事情都娱乐化,以为钱可以买来一切。

值此百年之际,更不能让先辈的血白流。

何况是一个三无的加拿大戏子,建议依法处置,然后(ノ`Д)ノ(优美的中国话)

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