垃圾短信过滤方法的分析与研究
点对点垃圾短信拦截手段的研究与实践
囵 ３ ５ｌ 妄霪 静ｌ＇ ￣ Ａ ｍ Ｏ
篙 ： Ｃ 嚣薯 Ｂ Ｏ
ＳＭ Ｓ
， … —
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短信拦截流程如图 １ 所示。 （）用户提交短信到短信 中心 ； １ （）短信中心鉴权用户是否已进入黑名单 ； ２
Ｓ Ｓ
Ｈ Ｒ Ｌ
（）用户已进入黑名单，不下发该短信。 ３
根据拦截点在短信发送行为中所处的位置，可以将拦
・
２ １ 年 第３ ・ ００ 期
～
～
电信工程技术与标准化
０
２１１黑名单添加流程 ．．
（）用户提交短信到短信中心，短信 中心生成 ＭＯ统 １ 计话单 ；
（）没有统计模块，只能提供简单的统计数据 ，难以 ５ 进行精确的效果分析和策略调整 ；
ＴＥＬＥＣＯ Ｍ ＥＮ ＧＩ ＮＥＥＲ Ｉ Ｇ ＴＥｃ ＨＮＩ Ｎ ＣＳ ＡＮ Ｄ Ｓ Ｔ ＮＤＡ Ｒ０Ｉ Ａ ＺＡＴ｜ Ｎ ｏ
点对 点垃圾短信拦截手段 的研究与实践
蒙福宁 符立涛 宋雅琴 文锋
（ 中国移 动通信 集团广 西有 限公 司 南宁 ５ ０ ２ ） ３ ０２
摘 要 文章重点研究各种点对点垃圾短信拦截手段的原理、业务流程和应用场景，分析各种手段的技术优势和存在的问 题，为后续点对点垃圾短信治理工作提供参考意见。
查询用户 Ｂ当前 ＭＳ Ｃ地址，通过 Ａ归属省 Ｓ Ｐ将短信转 Ｔ
发 Ｂ归属省 Ｓ Ｐ； Ｔ
要记录黑 ／白名单号码、生成时问、解除时间等信息。短 信中心启动时将两张表中的数据加载到内存 中，每当表中 的数据发生更新则实时同步到内存 中。 监控子模块负责更新黑名单库的数据，监控子模块以
户 Ｂ所 在 ＭＳ ； Ｃ
行拦截。实时拦截一般在短信提交 ／下发过程中对短信进
人工智能开发技术中的智能短信分类与垃圾短信过滤方法
人工智能开发技术中的智能短信分类与垃圾短信过滤方法随着移动通信技术的迅猛发展，短信成为人们日常生活中重要的沟通工具。
但是，随之而来的问题就是各种各样的垃圾短信侵扰用户的手机。
为了解决这个问题，人工智能技术在短信分类与垃圾短信过滤方面发挥着重要作用。
本文将介绍人工智能开发技术中的智能短信分类与垃圾短信过滤方法。
一、智能短信分类智能短信分类是指通过机器学习算法，将手机用户接收到的短信按照一定的分类规则进行自动分类。
这种分类技术可以有效帮助用户管理短信，使得用户能够快速找到所需信息，提高阅读效率。
在智能短信分类中，通常采用的机器学习算法包括朴素贝叶斯算法、支持向量机算法等。
这些算法通过学习大量标记好的短信数据，自动提取关键特征并进行分类判断。
例如，朴素贝叶斯算法通过计算各个特征的概率，并根据贝叶斯定理进行分类。
支持向量机算法则通过构建超平面将短信数据分割成不同的类别。
此外，为了提高智能短信分类的准确率，还可以采用深度学习算法。
深度学习算法通过构建多层神经网络，可以自动提取更为丰富的特征，并在大规模数据上进行训练，从而得到更准确的分类结果。
因此，采用深度学习算法进行智能短信分类能够更好地适应不同类型的短信数据。
二、垃圾短信过滤方法垃圾短信过滤方法是指通过人工智能技术，将用户手机接收到的垃圾短信自动过滤掉，保证用户的通信安全和便利。
传统的垃圾短信过滤方法主要采用规则匹配的方式，在手机上配置黑名单或者设置关键词过滤规则来识别垃圾短信。
这种方法虽然有一定的效果，但是由于垃圾短信的形式和内容多种多样，很难通过固定的规则来完全过滤掉所有的垃圾短信。
为了解决这个问题，人工智能技术提供了一种更加智能和灵活的垃圾短信过滤方法。
这种方法主要基于机器学习，通过学习大量标记好的短信数据，训练模型来自动识别垃圾短信。
具体而言，可以采用分类算法，将短信数据分为垃圾短信和正常短信两类。
在手机上，用户可以将已知的垃圾短信标记为垃圾短信，让模型逐渐学习并调整分类准确率。
骚扰短信处理方案
骚扰短信处理方案
在现代社会，手机已经成为人们生活中必不可少的通讯工具之一。
然而，随着网络技术的飞速发展，手机用户们也越来越频繁地遭遇骚
扰短信的困扰。
这些短信内容通常包含骗局、广告、诈骗等信息，给
用户的正常使用带来了很大的不便与困扰。
为了解决这个问题，我们
提供了一些有效的处理方案，供使用者的参考。
方案一：屏蔽不必要的号码
建议屏蔽那些经常发垃圾短信的号码。
用户可以在手机上设置过
滤规则，将来自这些号码的消息自动过滤，直接删除或归档到指定的
标签中。
目前，各大手机厂商或者运营商都提供了这种过滤功能，用
户可以根据自己的需要自由设置。
方案二：举报不良信息
遇到明显的骚扰短信后，建议用户第一时间进行信息举报。
一些
骚扰信息通常是非法的，包括虚假广告、黄色信息、贷款信息、诈骗等，用户需要将这些信息作为网络举报资料进行处理。
方案三：采用短信拦截软件
短信拦截软件是用户手机中的一种专门用来过滤垃圾信息的工具，具有过滤、屏蔽、归档、备份和还原等多种功能。
该软件通常安装后，可自动拦截垃圾信息，最大程度地维护用户的通讯安全。
方案四：加强网络安全意识教育
骚扰短信流行的背后是信息泄露的风险。
用户可以采取一些预防措施，如不随意在网上留下自己的电话和身份证信息，注意保护自己的账号密码；同时还需要加强网络安全意识，警惕网络诈骗和垃圾信息，增强自我保护意识。
总的来说，如何避免接收骚扰短信是一个复杂而长期的过程。
用户需要通过多种手段来提高防御能力，避免受到骚扰短信的干扰。
希望以上方案能对用户的日常使用带来帮助和指导。
网络信息内容过滤技术研究与实现
网络信息内容过滤技术研究与实现随着互联网的快速发展和普及，网络信息的内容也变得越来越庞大和多样化。
然而，互联网上也存在着大量不健康、不负责任和有害的信息内容，例如淫秽色情、暴力恐怖、虚假谣言等，给广大网民的身心健康带来了一定的威胁和影响。
为了保护网络环境的健康和秩序，开展网络信息内容过滤技术的研究与实现势在必行。
网络信息内容过滤技术旨在通过使用各种技术手段和算法，对网络信息进行准确和智能的分类、识别和过滤。
这种技术可以在一定程度上阻止恶意信息的传播，保护用户免受不良信息的侵害，让用户能够更加安全地使用互联网。
首先，网络信息内容过滤技术需要借助于机器学习算法和自然语言处理技术。
通过构建庞大的标注数据集，利用机器学习算法训练出分类模型，能够对网络信息进行自动分类和过滤。
而自然语言处理技术则可以将网络信息转换为计算机能够理解和处理的形式，从而更好地进行分类和过滤。
其次，网络信息内容过滤技术还需要结合人工审核和人工智能。
尽管机器学习算法和自然语言处理技术能够自动识别和过滤大量的网络信息，但是对于一些复杂或模糊的内容，仍需要人工审核进行判断。
通过与人工智能的结合，可以增强系统的智能化和自动化水平，提高对网络信息的准确识别和过滤能力。
此外，网络信息内容过滤技术还要具备适应性和实时性。
互联网上的信息更新速度非常快，恶意信息的传播速度更是惊人。
为了应对这种快速变化的情况，网络信息内容过滤技术需要具备适应性，能够根据新出现的信息内容进行调整和更新。
同时，网络信息内容过滤技术还应具备实时性，能够快速识别和过滤恶意信息，以确保用户能够及时获得准确和安全的网络信息。
最后，网络信息内容过滤技术需要遵循法律法规和伦理规范。
在过滤网络信息时，需要保证对合法和合理内容的尊重和保护，避免对合规信息的错误过滤和屏蔽。
同时，过滤技术也不能侵犯用户的隐私权，需要保障用户的合法权益。
综上所述，网络信息内容过滤技术的研究与实现是保护网络环境的重要措施。
骚扰短信处理方案
骚扰短信处理方案随着移动互联网的普及，人们越来越依赖手机通讯，同时也遭遇到了各种骚扰短信。
这些短信往往含有垃圾广告、诈骗信息等，不仅会打扰到日常生活，还会造成安全威胁。
因此，如何有效地处理这些骚扰短信，成为了必须要解决的问题。
直接屏蔽最常见的处理方法就是直接屏蔽骚扰短信的发送者。
在手机消息设置中，有屏蔽号码或加入黑名单的选项，在这里面添加骚扰短信的发送者的号码即可。
这种方法简单易行，操作方便，但是屏蔽的号码很容易被重新换掉，导致屏蔽效果不好，还需要不断更新黑名单。
使用短信拦截器短信拦截器是一种特殊的应用程序，可以帮助用户拦截骚扰短信，有效地过滤垃圾信息。
目前市面上已经有很多这样的应用程序，大多数可以提供个性化拦截设置。
例如，用户可以设置拦截短信的内容、发送者、时间等，从而避免被干扰。
这种方法相比直接屏蔽更加可靠，支持自定义，但需要安装应用程序。
投诉举报对于骚扰短信数量较多或者涉及违法犯罪的情况，用户可以选择进行投诉举报。
向手机运营商、公安机关、电信管理部门等权威机构反映情况，让专业人员介入处理。
投诉举报不仅有利于用户解决问题，还能为整个社会营造良好的信息环境。
防范措施除了以上几种方法，用户还可以从预防的角度入手，采取一些防范措施。
例如，不轻易泄露个人信息，不随便注册各种网站或APP，不随意回复陌生号码的短信等。
只有从源头上控制了信息泄露的数量，才能最大程度上避免骚扰短信的发送。
总之，骚扰短信问题对每个人都是一个困扰，但是针对不同的情况，有不同的对策。
用户可以根据实际情况选择最适合自己的处理方式，从而有效避免骚扰短信的影响和安全威胁。
手机垃圾短信过滤系统的设计和实现
（3）用户可以对收到的某 些 短 信 息 指 定 为 垃 圾 短 信息，进行再次学习，及时扩展过滤的能力。
总之， 在手机端用编制的内嵌程序实现垃圾短信 息的过滤可以使得对垃圾短信息的过滤变得个性化和 符合用户个人的需要。
利用垃圾邮件过滤的原理， 我们可以设计垃圾短 信过滤的一些方法：
从技术上来分析， 垃圾短信息的过滤方法可以采 用以下几种方法：白名单和黑名单技术、关键词语的匹 配法，还有本文将要介绍的贝叶斯推理过滤方法等。
白名单和黑名单技术将要接收的发信息人的号码 列入白滤。
开发案例
手机垃圾短信过滤系统的设计和实现
袁瑞芬
（东莞理工学院计算机学院， 东莞 523808） 摘 要： 针对目前手机垃圾短信过滤的几种方法，分析与比较这些方法的优缺点，在此基础上，介绍
贝叶斯过滤方法的原理，讨论基于贝叶斯推理方法的过滤技术在手机垃圾短信过滤中的优 点和 适 用 性 ，重 点 介 绍贝 叶 斯 推理 方 法 在手 机 短 信过 滤 中 的 应 用 ，实 验 结 果 显 示 该 系 统 具 有较好的过滤效果。 关键词： 垃圾短信； 贝叶斯过滤模型； 贝叶斯推理； 黑名单； 白名单
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图1
用户操作界面：用户可以对设定过滤的阈值，可以 从短信垃圾箱里查看内容， 决定要不要对判定为垃圾 短信的短信息进行加强学习； 设定白名单和黑名单等 操作。
学 习/判 定 算 法 模 块 ：主 要 为 核 心 的 贝 叶 斯 过 滤 算 法模块， 包括学习建立贝叶斯模型库和利用模型库判 定模块； 也包括白名单和黑名单等比较次要的判定方 法。
基于逻辑回归模型的垃圾短信过滤系统的研究
．
应 用研 究
基于逻辑回归模型的垃圾短信过滤系统的研究
其中： ； 是该封短信的所有特征组成的ｏ ＿ １ 向 量， 即（ １ ， ０ ， ……，
０ ， １ ） ， ｗ是该封短信 的所有 特征相对 应的特征权重 向量 。 判断某封短信为 非垃圾短信 的概 率如公式所示 ：
Ｐ （ ｙ ＝ Ｈ ａ ｍ Ｉ ＿ ） ＝ ｌ — Ｐ （ ＝ Ｓ ｐ ａ ｍ Ｉ ｈ ＝ １ ３垃 圾短信 特 征提 取
１短信 数 据分 析
目前对垃圾短信过滤的一大难题 ， 就是短信的采集工作。 目前 很多短信服务 中心都提供了垃圾短信上报检举机制 ， 收集了大量的 垃圾短信但这些垃圾短信并不对外公开 ， 为此我们只能采用手工收 集的方式 ， 采集短信数据 。 根据 不同的人有不 同的短信书写习惯和 省略用语等 问题 ， 我们在很多 同学、 老 师、 亲戚朋友 以及网友 的帮助 通过筛选 ， 共采集垃圾短信和非垃圾短信３ ０ ０ ０ 条。 涵盖了广告类 、 欺 诈类、 陷 阱 类垃 圾 短 信 和 少量 的不 良垃 圾 短 信 ， 也 包 含 了拜 年 、 １ ３ 常 交流 、 陌生号码来信等多种合法短信类型 。 通过对普通短信和垃圾 短信的对 比分析我们提取 出短信 的一般特性。 对于垃圾短信 和非垃 圾 短 信 来说 ， 共 同具 有 以 下 特 点 ： （ １ ） 非结构化短 文本 ： 短信根据不 同的发送者有不 同短 信书写 习惯 ， 有的包含很多特种符号 ， 有 的完全没有符号 ， 基本上都 不符合 日常的语法 规范 ， 属于 非规 范性 的文本。 （ ２ ） 口语化 ： 所有短信 ， 不论是垃圾短信还 是非垃圾短信都是 口 语化 的文本 。 正式文件 、 官方用语是很少 出现在短信这种文本结构 中的。 口语化使得短信 的处理难度增加 。
基于特征选择的垃圾短信过滤研究
表 ｉ 垃圾短信 测试
ｒ 属性 ： Ｉ ３ 关键词属性。通过对采集到的垃圾短信进行分
析 和研究 ， 总结出有代 表性 的关键词表 ， 中包括 ：１ 其 （ 广告 短 ）
信关键词， 如长期招聘 ； 月薪； 新产品； 上市； 机票； 特惠； 房产 ； 餐饮等等。（） ２违法短信关键词， 如代开； 票据； 发票； 办证 ； 二
１ 属性 ： １ 多个标点属性 。该属性主要是用来判 断短信中 共使用 了多少个标点符号。标 点分为 ： 一是一般 标点 ， 。！ 如 ， ？ 等 ；－ －是高危标点 ， ： Ｏ ｒ． 、 ＃＊％＠＆ ￥ 如 “ ／］ 一 ； ” ｌ 等。其属
性权重用 ｖ 表示 。 １ ｒ 包含零个或—个标点 ０
“ 发票” 交友” ； ） ， “ 等 （ 包含 电话号 码 ， 等联 系方 式 ； ） ４ 网址 （ 要 ５
求发送 或回复信 息。 １２ 特征属性选取方法 ． 根据归纳所 得垃圾短信 的特点 ， 选取 以下几个属性来 描
延的有效方法就是对短信文本做二次分类， 即将短信分为正 常短信和垃圾短信。ｊ Ｌ正常短信允许发送， １ 垃圾短信被过滤
或回复信 息属性 、 电话号 码或 网的计算策略， 权重表示此属性对判定该短信是否为垃
圾短信 的贡献程度。
１３ 属性表示及权重计算 方法 ．
短信的文本分类必须针对短信文本的特点 ， 开发适应性
技术 ， 笔者分别从 句法和语法 、 、 义等不 同角度选 取特 句式 语 征属性 ， 据大量的实验数据 ， 依 总结归 纳出各特征属性权重 的 计算方法 ， 并引入平衡 权重来 区分 垃圾短信 与一些特 殊 的正 常短信 ， 如拜年类 、 日 节 祝福类 短信 。实 验表 明 ， 些属 性 的 这 加入有效地提高 了垃圾短信的识别效果 。
基于机器学习的短信垃圾过滤算法研究
基于机器学习的短信垃圾过滤算法研究一、研究背景近年来，随着社交网络和移动通信技术的飞速发展，人们收到的短信数量越来越多，其中不可避免地出现了大量的垃圾短信。
这些垃圾短信不仅浪费了人们的时间和精力，还可能涉及到信息安全问题，严重影响了人们的生活和工作。
因此，如何有效地过滤短信垃圾成为了一个热门的研究领域。
二、前沿技术分析在短信垃圾过滤算法中，传统的关键词匹配算法被广泛应用。
该算法通过预先构建一个垃圾短信关键词库，将接收到的短信与该库进行匹配，以判断是否为垃圾短信。
但是，这种算法由于需要输入的关键词库过于庞大，而且常常存在误识别和漏识别问题，因此不太适合用来处理大量的短信数据。
而基于机器学习的短信垃圾过滤算法，则可以通过先前的短信分类来训练出一个能够自动判断新短信是否为垃圾短信的分类器。
借助于机器学习算法的高精度和高效率，这种算法已经成为了短信垃圾过滤领域的一大前沿技术。
三、算法实现1. 数据预处理在进行短信垃圾过滤算法的训练时，需要将“垃圾短信”和“非垃圾短信”都进行标注并分别存储在两个数据集中。
每个数据集由多条短信组成，每条短信由一串字符串表示。
2. 特征提取为了将短信转换为机器学习算法能够处理的形式，需要对每条短信进行特征提取。
常用的特征包括短信长度、关键词出现次数、发件人、时间戳等。
这些特征可以通过手动设计，也可以使用自然语言处理等技术进行提取。
3. 训练分类器将数据预处理和特征提取得到的数据输入到机器学习算法中进行训练，可以得到一个能够根据短信的特征自动判断是否为垃圾短信的分类器。
目前常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、决策树算法等。
4. 短信过滤当一个新的短信到达时，可以将其输入到已经训练好的分类器中进行预测。
分类器会根据短信的特征判断该短信是否为垃圾短信。
如果是垃圾短信，则可以直接将其过滤掉或者移动到垃圾箱中。
如果不是垃圾短信，则可以将其放入收件箱中。
四、算法优化与发展方向在实际应用中，机器学习算法需要经过不断的训练和优化方能达到最佳效果。
骚扰短信处理方案
骚扰短信处理方案在当今移动互联网时代，短信已经成为人们日常生活中不可或缺的通讯工具，但随之而来的是骚扰短信的滋生。
骚扰短信的种类繁多，包括广告短信、诈骗短信、垃圾短信等等，给人们带来诸多不便和骚扰。
为了提高生活质量，我们需要有效的处理骚扰短信，本文将介绍几种骚扰短信处理方案。
方案一：拉黑号码收到骚扰短信后，我们可以将发送方的号码拉入黑名单，此后再收到该号码的短信将不再显示。
具体操作方法如下：1.打开手机短信应用；2.选中收到骚扰短信的对话框；3.长按发送方号码，弹出选项；4.选择“拉入黑名单”选项。
请注意，由于一些诈骗短信使用的是虚拟号码，因此拉入黑名单可能并不会完全解决问题。
方案二：使用短信过滤器短信过滤器是一款可以对短信进行自动分类和过滤的软件，可以根据自己的需要设置过滤规则，识别和拦截骚扰短信。
市场上常见的短信过滤器软件有“短信猫”、“短信管家”等，可以在应用商店中免费下载。
方案三：举报骚扰短信如果收到的骚扰短信显然是违法的或者涉及到诈骗等行为，我们可以通过举报的方式去除骚扰。
一般可以选择以下几个途径进行举报：1.在短信应用中，长按收到的骚扰短信，选择“举报该短信”选项；2.向手机运营商或者通信管理局举报；3.向公安机关举报。
举报时需要提供足够的证据，以加快处理速度。
除了通过短信举报，也可以通过电话、邮件等方式进行举报。
方案四：安装杀毒软件为了更好地防范骚扰短信的入侵，我们可以安装一些手机杀毒软件。
这些杀毒软件可以对我们手机中的短信，通话记录等数据进行实时保护和监控，如果发现垃圾短信等恶意行为，会自动进行拦截和删除。
市场上常见的杀毒软件有“360手机卫士”、“腾讯手机管家”等。
总之，在防范和处理骚扰短信方面，我们应该根据实际情况采取一些有效的措施，保障自己的合法权益。
希望大家在日常使用短信的过程中，做好骚扰短信的防范和处理工作，打造一个健康、安全、高效的短信环境。
基于机器学习的短信分类与垃圾短信过滤研究
基于机器学习的短信分类与垃圾短信过滤研究近年来，随着移动通信的普及，短信成为人们日常生活中重要的沟通手段之一。
然而，随之而来的是大量的垃圾短信，给用户带来了不便和困扰。
为解决这个问题，基于机器学习的短信分类与垃圾短信过滤成为了研究的热点之一。
短信分类是指将收到的短信按照不同的类别进行归类，如垃圾短信、验证短信、推广短信等。
传统的短信分类方法使用规则匹配的方式，即根据固定的规则将短信分到不同的类别中。
然而，这种方法需要不断更新规则，对于新出现的垃圾短信，无法准确分类。
基于机器学习的短信分类方法则通过训练分类器来自动学习和识别不同类别的短信。
机器学习是一门研究如何使计算机模拟或实现人类学习行为的学科，利用大量的数据和算法，让机器通过学习和优化来完成特定任务。
在进行短信分类之前，我们需要进行特征提取。
特征提取是将短信中的关键信息抽取出来，用于训练分类器。
常用的特征包括短信的长度、包含的关键词、特殊符号的使用等。
此外，还可以通过文本分析方法，如词袋模型、TF-IDF等，将短信转化为数值向量，以便机器学习算法处理。
在机器学习中，常用的分类算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。
这些算法可以根据训练数据的特征，学习出一个分类模型，用于对新的短信进行分类。
其中，朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的，具有计算简单、效果较好的特点。
支持向量机算法则通过在高维特征空间中构建超平面，实现分类的目标。
垃圾短信过滤是指在短信分类的基础上，将垃圾短信自动过滤掉，使其不再出现在用户的收件箱中。
在进行垃圾短信过滤时，首先需要进行短信分类，将短信分为垃圾和非垃圾短信两类。
对于被分类为垃圾短信的，可以直接删除或移动到垃圾箱中；对于非垃圾短信，则保留在收件箱中供用户查看。
为了提高垃圾短信过滤的准确性，可以采用一些进阶的机器学习方法。
例如，使用集成学习的方法，将多个分类器的结果进行综合，得到更准确的分类结果。
常见的集成学习方法包括随机森林、AdaBoost等。
“垃圾”短信治理策略研究
圾 短信 ，采用 了更为有 效的离散度控制策略 （ 发送短信 条 数除以发送号码数得到一个参考数据 ）进行控制 ，效
果 良好 。
司启 动实施 了第一 期垃圾 短信 系统平 台的建设 。该系 统具 有关键 字发 现和拦截 ，对 短信 每小 时发送 量进行
发现 和将号 码发送 到 Ｂ Ｓ Ｏ Ｓ自动停 机 的能力 ； 用大 使 型服务器进行业务处理 ，拦截 能力大大加强 ，标准化程
费 ３ ０万 。
度大幅提升。
２３第三次革新 ： ． 拦截精确化
由于 自动系统 缺乏对 内容的有效判 断，伴随手机终
端智能化的发展 ，尤其节假 日，出现 了大量对正常客户
发送错误拦 截。错 误拦截需要人工 每 日进行解 除拦截 ，
工作量大 ，客户感知下降 。针对此种情况 ，某移动公司 在第二期垃 圾短信 系统平 台的建设 中，增加 了人工判断 的环节 ，由垃圾短信平 台产生嫌疑黑名单，嫌疑黑名单 通过 Ｂ Ｓ Ｏ Ｓ被送到客服中心 ，由客服 中心 ２ ｈ实时进行 ４ 人工判断是否为垃圾短信 并在 Ｂ Ｓ Ｏ Ｓ界面实施停机 ，基 本消除了对正常短信的错误拦截 。
法有效的治理垃圾短信的传播。 Ｖ
图 １ 垃 圾 短信 拦截 软 件 的流 程 图
２ 治 理 策略 的演 进
２０ ０ ５年 ５ １ 月 ０日该软件上线使用。该软件对垃圾
２１第一次革新 ： ． 拦截 自动化
短 信进 行准实时的发现和告警，延迟 ｌ ｈ左右 自动发现
２０ 年 ４ ０５ 月， 某移动公司开发了第一个垃圾短信的
导等 业务行为 。到 ２ ０ ０ ５的 ２月，某 移动公 司每 日停机
经过多年发 展， 垃圾短 信的 治理重点已 起初的 ｌ伶 ０ 经由 ｌ Ｍ 短
基于改进贝叶斯算法的垃圾短信过滤研究
Science and Technology &Innovation ┃科技与创新2019年第06期·21·文章编号：2095－6835（2019）06－0021－03基于改进贝叶斯算法的垃圾短信过滤研究＊金小梅，毛本清（衢州学院，浙江衢州324000）摘要：手机用户经常会接到各种垃圾短信，已严重影响了人们的正常生活。
结合文本短语分析规则，提出了改进的贝叶斯算法进行文本短信过滤方法，特征项提取以短语为单位，降低样本空间规模，在此基础上训练样本集，生成分类模型，实现文本短信过滤。
实验结果表明，以短语模式下的改进贝叶斯算法分类所得的结果，更优于词模式下的KNN 算法与贝叶斯算法。
关键词：垃圾短信；贝叶斯算法；KNN 算法；向量空间中图分类号：TP391文献标识码：ADOI ：10.15913/ki.kjycx.2019.06.021现实生活中，我们手机用户经常会接到诸如中奖、返税等诈骗短信，严重影响了我们的正常生活，有的已经对部分用户造成不小的经济损失。
手机垃圾短信现象不仅在我国大量存在，在欧美等发达国家也广泛存在，已成为世界性的问题。
因此如何从已有的手机短信中挖掘出垃圾短信的特点，从而对短信进行分类，成为相关领域专家的研究重点。
现有手机垃圾短信拦截技术主要分为以下两类：①手机号码的黑白名单技术[1]。
对未备案的短时间内发送大量短信的号码添到黑名单列表，实现垃圾短信的拦截。
②文本内容过滤技术。
邻近分类算法（k-Nearest Neighbor ，简称KNN 算法）、决策树与朴素贝叶斯算法是其中的代表，主要包括三个方面，分别是基于文本内容过滤、基于规则过滤与基于关键字过滤。
朴素贝叶斯算法是文本文档分类算法中较为有效的算法，其特点是速度快、效率高、耗费少、应用广泛，由于稳定性较好、实现简单，且易于开发维护，因此能够满足手机短信过滤要求。
1朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法思想核心是求解向量X =（x 1，x 2，…，x m ），归属C =（C 1，C 2，…，C k ）的概率值p （C i ∣X ），最大的概率值所对应的C j 即为X 所属类别。
不良信息过滤与识别技巧
不良信息过滤与识别技巧在互联网时代，不良信息泛滥成灾，给人们的生活带来了许多负面影响。
为了保护自己和他人的合法权益，我们需要学会过滤和识别不良信息。
本文将详细分析并介绍一些不良信息过滤与识别的技巧。
首先，要了解不良信息的特点。
不良信息包括各种虚假、诈骗、色情、暴力、恐怖等有害内容。
这些信息往往以夸张、诱人、耸人听闻的方式出现，以此吸引用户点击并分发。
因此，我们应该保持警惕，对于过于夸张、不合常理的信息保持怀疑心态。
其次，根据不同平台和渠道的特点，采取相应的过滤措施。
社交媒体平台是不良信息传播的主要渠道之一。
对于社交媒体而言，我们可以通过设置隐私权限，只接受来自可信来源的好友请求，避免接触到不良信息。
此外，我们还可以选择屏蔽或取消关注不良信息发布者，减少接触不良内容的机会。
第三，我们可以通过使用专业的过滤工具来减少不良信息的传播。
现在市面上有许多成熟的网络过滤工具，它们可以根据特定的算法、关键字等方式来检测和屏蔽不良信息。
我们可以根据自己的需要选择适合的工具，并及时更新其数据库，以提高过滤的准确性和效果。
另外，培养良好的信息辨别能力也是非常重要的。
我们需要从多个角度去分析一条信息的真伪，比如查验信息的来源、参考多种可信的信息来源、对比不同的报道等。
同时，我们要保持思辨的态度，不盲从、不轻信，避免被不良信息所影响。
此外，加强网络素养也是不良信息过滤与识别的关键。
我们应该了解网络法律法规，知道哪些行为构成不良信息，以及如何向相关部门进行举报。
此外，我们还可以参与到网络社区中，组织或参加相关讨论，增强自己的信息素养和网络辨识能力。
总之，不良信息过滤与识别技巧是我们在信息爆炸时代中必备的生存技能。
通过了解不良信息特点、采取合适的过滤措施、使用专业工具、培养信息辨别能力以及加强网络素养，我们可以更好地保护自己的合法权益，创造一个健康、积极的网络环境。
垃圾短信过滤技术浅析
２ ＿ ３针对 短信 内容
针 对 短 信 内容 进 行 监 控 拦 截 的 技 术 主要 包 括 有 关 键 词 匹 配、 内容长度匹配、 连续号码识别、 特殊字符 过滤等 。以关键 词匹配技 术为例 ，其原理主要是通过对大量的垃圾短信进 行 分词和特 征提取 ，得到一些垃圾短信通常都具有的关键 词或
摘要 ： 近些年来手机短信 由于其传递信息的可靠性 高、 准确性好 、 价格优 惠等优点深受用户信赖 ， 但是 随之产生的垃圾短
信 问题也逐渐 凸显 出来， 影响到手机用 户的正常生活 ， 拦截和过滤垃圾 短信成 为一个亟待解决的 问题 ， 文章针 对 当前我
国 垃圾 短 信 过 滤技 术 的研 究现 状 进 行 分 析 。 关键词 ： 垃圾短信 ； 过滤 ； 拦截 ； 技 术 中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ０ ２ 文献标识码 ： Ａ
就很容易产生垃圾短信。 （ ２ ） 手机到手机 。手机到手机 的短信发送方式具有更大 的
个号码的短信 ， 则 该号码就有发送垃圾短信的嫌疑； 万号段命 中率分析与上述类似， 万号段是指手机号码的后四位 ； 外省发 送 占比分析例如同一手机号码 在短 时间内发送 了多条不 同被 叫号码 的短信 ， 且 被叫号码 的比例超过一定值， 则符合垃圾短
本 文对 当前 我 国垃 圾 短信 拦 截 和 过 滤技 术 进 行 分 析 。
２ ． ２针 对被 叫号 码
针对被叫号码的垃圾短信过滤技术主要有连续 号码分析、 万号段命 中率 以及外省发送 占比分析等 方法 ，例如短信 中心
监 测 到 在 一 定 时 间 内， 有 一 定 数量 连 续 的手 机 号 接 收 到 同一
的系统进行 维护 即可 ，优点在于可对被 叫接 收的短信进行全
垃圾短信治理方案
垃圾短信治理方案以下是 6 条关于垃圾短信治理方案：1. 咱得从源头上抓起呀！就像治水要先找到源头一样。
比如说，那些随意泄露我们手机号码的地方，得好好管管！这不是很重要吗？咱得让他们知道保护我们信息的重要性。
手机经常收到那些莫名其妙的广告短信，真的烦死了！我们得联合起来抵制这种行为！2. 提高大家的防范意识也超级重要好不好！就像给自己穿上一层坚固的铠甲。
你看，每次收到那种一看就是垃圾短信，第一反应就要坚决删掉呀！可不能因为好奇就去点链接啥的。
身边有朋友不小心点了，结果手机中毒了，多可怕呀！我们可不能重蹈覆辙呀！3. 通信运营商也得担起责任来呀！他们就好比是道路的维护者。
他们得想办法加强过滤机制，把那些垃圾短信都拦截在外面！不能总是让我们被骚扰。
要是他们不努力，那我们的手机不就成了垃圾短信的乐园了吗？那多糟心呀！4. 政府的监管可不能缺位呀！这就像有个严格的警察在监督一样。
对于那些乱发垃圾短信的人，就得狠狠惩罚！不然他们哪会怕呀。
大家想想，如果没有严格的法律约束，那垃圾短信还不得泛滥成灾呀？绝对不能让这种情况发生！5. 咱们还可以搞些奖励机制嘛！就像给表现好的孩子发糖果一样。
比如说，对于举报垃圾短信有效的人，给点小奖励。
这样大家不就更有积极性去抵制了吗？说不定还能形成一种人人都是监督员的氛围呢，那垃圾短信还敢来骚扰我们吗？6. 技术手段也得跟上呀！就好比有了一把锋利的宝剑。
研发更厉害的垃圾短信识别软件，让那些狡猾的垃圾短信无处遁形。
现在科技这么发达，没理由搞不定这些垃圾短信呀！我们可不能让它们一直嚣张下去，大家说对不对？我觉得只要我们多管齐下，就一定能把垃圾短信治理好！。
“垃圾短信”调查报告
“垃圾短信”调查报告“垃圾短信”调查报告一、调查背景2008 年5 月17 日是世界电信与信息社会日，主题是“通信技术惠及残疾人”。
AA科技频道在围绕这一主题进行访谈和策划报道的基础上，加强了对目前信息社会上尚存的一些不和谐因素的调查和报道。
从2008 年5 月7 日开始，至2008 年5 月19 日止，AA 科技依靠强大的客户端优势，调动网友积极参与互动调查，对目前尚存的不和谐因素进行了投票调查，一共涉及“垃圾短信”、“响一声电话”、“网络诈骗”、“垃圾邮件”、“流氓软件”、“网络病毒”、“网络隐私”七大话题，累计投票总数达***** 票。
其中，“响一声电话”调查参与度最高，达到***** 票。
二、调查时间2008 年5 月7 日至2008 年5 月19 日。
调查方式：网络有奖调查，凡参与调查者，均有可能获得AAQ 币或公仔。
四、网友参与投票数***** 票。
五、调查核心结论1、仅0.47%网友从未收到过垃圾短信；2、六、报告核心内容1、垃圾短信释义：一般来讲，垃圾短信是指那些用户没有定制过的包含有欺骗、色情等内容并且是用外地手机或小灵通为发送号码的短信，这些均为垃圾短信。
目前垃圾短信有四种类型：骚扰短信、欺诈短信、非法广告短信以及SP 违规群发。
2、调查结果数据：（1）垃圾短信影响网民日常生活99%网民均收到过***** 位网友接受AA 科技调查显示，多数网友遭受到不同程度的骚扰。
曾经收到过垃圾短信的网民比例高达99.37%。
明确表示从未收到垃圾短信的网民仅为199 人，占参与调查网民总数的0.47%。
（2）84.34%每天都会收到垃圾短信AA 科技调查显示，84.34%用户每天都会收到垃圾短信。
其中，有***** 位网友每天会收到1 至2 条垃圾短信，占参与调查网友的29.43%；6422 位网友每天会收到3 至4 条垃圾短信，占与调查网友的15.15%；而每天收到5 条或者以上垃圾短信的网友相对较少，为3141 人，占总人数的7.42%。
基于机器学习的垃圾短信过滤与识别技术研究
基于机器学习的垃圾短信过滤与识别技术研究垃圾短信在我们日常生活中非常常见，给我们带来了诸多困扰。
面对这一问题，基于机器学习的垃圾短信过滤与识别技术成为了一个备受研究关注的领域。
本文将从原理、应用和未来发展三个方面来探讨这一技术。
一、原理机器学习是一种通过计算机模拟和应用统计学方法，让计算机具有自主学习能力的技术。
而基于机器学习的垃圾短信过滤与识别技术就是利用机器学习算法对短信内容进行分析和判断，从而将垃圾短信与正常短信进行区分。
这一技术的核心在于特征提取和分类器的构建。
对于特征提取，可以采用诸如TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等经典的文本特征提取方法，将短信中的关键词、词频等信息转化为向量表示。
而分类器的构建则可以选用各类机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、神经网络等，通过对已有标记数据进行训练，使分类器能够自动辨别短信的类型。
这样，当有新的短信到来时，分类器会根据训练得到的模型对其进行分类，从而实现垃圾短信的过滤与识别。
二、应用基于机器学习的垃圾短信过滤与识别技术在实际应用中具有广泛的前景。
首先，对于用户而言，使用这一技术可以有效减少接收到的垃圾短信数量，提升通信质量。
我们可以根据机器学习算法的判别结果，将被识别为垃圾短信的消息自动拦截或归类至垃圾短信箱，从而避免用户被骚扰或浪费时间阅读无关信息。
其次，对于网络服务提供商而言，利用这一技术可以保护用户隐私和安全。
通过构建垃圾短信过滤与识别系统，网络服务提供商可以实时监控和拦截垃圾短信，减少网络攻击、诈骗等不良信息的传播，提升用户对网络服务的信任感。
再次，这一技术还可以为相关企业提供数据分析和商业机会。
在对垃圾短信进行过滤与识别的同时，机器学习算法也能够对短信内容进行大数据分析。
通过对用户的行为、偏好等数据进行挖掘，企业可以针对性地推送个性化广告，提高广告效益，实现精准营销。
互联网平台如何加强不良信息的过滤与清除
互联网平台如何加强不良信息的过滤与清除互联网平台如今已经成为人们获取信息、交流互动的重要渠道。
然而，随着互联网的快速发展，不良信息的泛滥也成为一个严重的问题。
不良信息对社会造成了诸多负面影响，如引发社会恐慌、误导大众观念、甚至危害人体健康等。
因此，互联网平台必须采取措施加强不良信息的过滤与清除。
本文将探讨互联网平台应该如何加强不良信息的过滤与清除，以达到构建健康和谐的网络环境的目标。
一、建立健全的不良信息过滤机制在互联网平台上，建立一个健全的不良信息过滤机制是非常重要的。
首先，互联网平台应该配备先进的技术设备，如人工智能、大数据等，以便快速准确地识别和过滤不良信息。
其次，互联网平台应该建立起完善的管理体系，包括监测、审核、处罚等环节，确保不良信息不会被发布或散播。
同时，互联网平台还应该与政府、相关机构建立合作关系，共同打击不良信息，形成合力。
二、加强对用户信息的验证和审核为了确保互联网平台的用户信息真实可信，有效过滤和清除不良信息，平台应该加强对用户信息的验证和审核机制。
首先，用户在注册时需要提供真实身份信息，并进行实名认证。
其次，互联网平台应该对用户发布的信息进行审核，确认其合法合规性。
这样一来，不良信息发布源头被堵住，有效减少不良信息的生成和传播。
三、设立举报机制并落实有效管理互联网平台应该设立举报机制，并建立专门的举报管理团队。
用户可以通过平台提供的举报通道将发现的不良信息进行举报，并由专门的团队对其进行核实和处理。
平台应及时回应举报者，告知处理进度和结果，以增强用户对举报机制的信任感。
同时，举报处理团队应当严格按照相关法律法规进行操作，确保公正、公平地处理每一个举报案件。
四、加强用户沟通与教育除了加强不良信息过滤与清除的措施外，互联网平台还应该加强用户沟通与教育。
通过开展相关主题的宣传活动、举办专题讲座等形式，向用户普及网络安全知识和正确使用互联网的方法。
同时，建立用户反馈渠道，及时回应用户的问题和需求，加强与用户的互动和交流。
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０ 引 言
移 动通讯经历 了模拟 时代 、 数字时代发 展到现在 炙手 可热
（）商 业短信 ： １ 此类短 信主要是 指通过合 法的 Ｓ 发 送的信 Ｐ 息， 比如银行 、 运营商所发送的业 务提醒 、 询反馈等短信 。 查 （）沟通短信 ： ２ 此类短 信主 要是指 手机 终端用 户之 问进 行
（）保 密 性 ： ２ 短信 交 流 方 式 保 密 性 好 ；
送 方发送短信 时 ， 条短信将 以控 制通道上小型 数据包的形式 该
先到达 Ｓ Ｃ（ ＭＳ 短信服 务中心 ）然后通过手机发射塔 ， ， 由发射塔 （ 可 靠性 ： 交流 的优势 在于接 收方 的手机 不必开 机 将短信发送 到接收方手机 。 ４ ） 短信 或 处于服 务区 内 ， 发送 方也 可以发送 短信 ； 所发 出的短 信将 被 我 们从短 信发 送与接 收的过 程来研 究其 工作原 理 。短 信 存 储在“ 短信服 务 中心 ” 当接 收方 打开手机 或进入 服 务区时 ， 发 送 与接 收主要 需 要 经过 以下 几个 环节 ： ， 手机 终 端 （ ｓ 软 或 Ｐ
或拉丁字母 中的符号 ） 或者 ７ 个 中文 字。手机短信之所 以成为 ０ 人们一种重要 的通讯和交流方式 ， 因为它具有 以下几大优点 ： 是
１ 工作原 理
移动 通 讯是 利用 “ 控制 通道 ” 建立 连接 和进 行通 讯 的。 来 （）经济方便 ： １ 短信交流无论 在何时何地 都可以进行 ， 而且 当有人打 电话时 ， 手机发射塔将通 过“ 制通道” 控 向接收方手机 短信资费又非常 便宜 ； 发送 信号 ， 手机就会振铃 。控制通道 ” “ 也为短 信提供通路 ， 当发
案 需要 广大手机 用户、 移动运 营商 、 府监管部 门的共 同参与 ， 政 才能最终达到治理垃圾短信 的 目的。
关 键 词 ：垃 圾 短 信 ；过 滤 方 法 ；信 任 技 术 ；黑 名 单
Ａｎａ ｙｓｓ ｎｄ ｓ ａｒ ｈ ｆ Ｆｉｔ ｒｎｇ Ｍ ｅ ｈｏ ｆ ｒ ｐａｍ Ｓｈ ｔ Ｍ ｅ ｓ ｇｅ ｌ ｉ ａ Ｒｅ ｅ ｃ ｏ ｌｅ ｉ ｔ ｄ ｏ Ｓ ｏｒ ｓａ
的３ Ｇ时代 ， 我国 的手机 普及率 已经超 过 ５ ％， 之基于移 动通 ０ 随
节假 日祝福短信 等等。 讯的应用 业务也得 到了极 大的发 展 ， 手机短信 、 彩信 已成为 人 工作联 系的短信 、 （）诈骗 、 ３ 广告 、 情短信 ： 色 此类短 信主 要通过短 信猫进 行 们普遍使用 的交流方式 。 群发 ， 短信 内容 有广 告信息 、 骗信息 、 中奖信 息 、 诈 假 色情信 息 短信服务简单来讲就是在手机 之间以及从个 人计算机或手 持设 备向手机发送信息 的一种方式 。短信 的“ ” 以文本信息 等等 。我 们可 以把 此类短 信定 义为垃圾 短信 。此类 短信 的特 短 （ 大量群发等 。 为例 ） 的是文本信息 的最大发送 量为 １０ 字符 （ 指 ６个 字母 、 数字 点是发送号码更换频繁 、
就会立 即收到这 条信息 。 短信主要可 一对多的交流 ；
件） ——Ｍｓ 移 动 交 换 中心或 Ｓ ｃ（ Ｐ短信 处理 网关 ） ——ｓ ｃ Ｍｓ （ 短信服 务中心 ） ——Ｍｓ —— 手机终端 。 ｃ
Ｚ ＮＧ Ｈ ａｊｎ ＨＥ ｕ － ｕ
（ ｈ ｉｎ ｏｃ ｅｒＩｆｒ ｔ ｎ Ｔｃｎ ｌｇ ｏ，Ｌｄ，Ｈａｇｈ ｕ ｈｊ ｎ １０ ６ ｈｎ ） Ｚ ｅａｇ Ｔｐ ｈｅ ｎｏｍａｉ ｅｈ ｏｏｙ Ｃ ． ｔ． ｎｚｏ ，Ｚ ｅａ ｇ ３ ０ ０ ，Ｃ ｉａ ｊ ｏ ｉ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｃ ｒ ｅ ｔ ｓｔ ａ ｉ ｎ ｆ ｐ ｍ ｓ ｒ ｓｒ ｃ ： ｍｉ ｇ ｔ ｈ ｕ ｒ ｎ ｉｕ ｔｏ ｏ ｓ ａ ｈｏ ｔ ｍ ｅ ｓ ｇ ， ａ ｏ ｕ ｉ ｎ ｎ ｅ ｒ ｔｎ ｔｕｓｉ ｇ ｅ ｈ ｏｌ ｇ ｂｌ ｃ ｌｓ ｆｌ ｒｎ ｓａｅ ｓ ｌ ｔｏ ｉ ｔ ｇ ａ ｉ ｇ ｒ ｔ ｔ ｃ ｎ ｏ ｙ， ａ ｋ ｉ ｔ ｉ ｅ ｉ ｇ ｎ ｔ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ａ ｄ ｅ ｗｏ ｄ ｆｌｅ ｉ ｇ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｉ ｒ ｐ ｓ ｄ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｎ ｋ ｙ ｒ ｓ ｉ ｔ ｒｎ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ．Ｔｈ ｓ ｏ ｕ ｉ ｎ ａ ａ ｈ ｅ ｅ ｈ ａｍ ｏ ｏ ｔｏ ｌ ｓ ａ ｅ ｓ ｇ ｓ ｎ ｙ ｙ ｉ ｓ ｌ ｔｏ ｃ ｎ ｃ ｉ ｖ ｔ ｅ ｉ ｆ ｃ ｎ ｒ ｌｉ ｎｇ ｐ ｒ ｍ ｓ ａ ｅ ｏ ｌ ｂ ｅ ｐａｔｃ ｐ ｔｎ ｏ ｅ ｈ ｒ ｏ ｂ ｌ ｈｏ ｓ ｒ ，ｍｏ ｉ ｐ ｒ ｔ ｒ ａ ｄ ｏ ｅ ｎ ｎ ｕ ｅ ｖｉｉ ｎ ｄ ｐ ｒｍ ｅ ｔ ． ｒｉ ｉ ａ ｉ ｇ ｔ ｇ ｔ ｅ ｆ ｍｏ ｉｅ ｐ ｎｅ ｕ ｅ ｓ ｂ ｌ ｏ ｅ ａ ｏ ｓ ｎ ｇ ｖ ｒ ｍｅ ｔ ｓ ｐ ｒ ｓｏ ｅ ａ ｔ ｎ ｓ ｅ Ｋｅ ｒ ｓ ｓ ｍ ｓ ｏ ｔ ｍ ｅ ｓ ｇ ｙ ｗｏ ｄ ： ｐａ ｈ ｒ ｓ ａ ｅ； ｆｌ ｒｎｇ ｍ ｅ ｏ ｉ ｔ ｉ ｔ ｄ； ｔ ｔ ｔ ｃ ｎ ｏ ｙ； ｂ ａ ｋ ｉ ｔ ｅ ｈ ｒ ｅ ｈ ｏｌ ｇ ｕｓ ｌ ｃ ｌｓ
计 算 机 时代 ２ １ 年 第 ５ ００ 期
・ｌ ５・
垃 圾 短 信 过 滤 方 法 的分 析 与研 究
郑 华军
（ 江天正信 息科技 有 限公 司，浙 江 杭 州 ３ ０ ０ ） 浙 １０６
摘 要 ：针 对垃圾短信 的现状 ， 出 了一种结合信 任技 术、 名单过滤技 术 、 提 黑 关键 字过 滤技 术等 的解决方案 。该解决 方