
大模型RAG技術(shù):從入門(mén)到實(shí)踐
keywords = ["中獎(jiǎng)", "貸款", "免費(fèi)", "優(yōu)惠"]
def filter_sms(message):
for keyword in keywords:
if keyword in message:
return True
return False
# 測(cè)試
sms = "恭喜您中獎(jiǎng)了,請(qǐng)點(diǎn)擊鏈接領(lǐng)取獎(jiǎng)品!"
if filter_sms(sms):
print("垃圾短信,已過(guò)濾")
else:
print("正常短信")
關(guān)鍵詞過(guò)濾雖然簡(jiǎn)單,但容易誤判。機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)濾通過(guò)訓(xùn)練模型,可以更準(zhǔn)確地識(shí)別垃圾短信。
# 使用Scikit-learn進(jìn)行短信分類
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.pipeline import make_pipeline
# 訓(xùn)練數(shù)據(jù)
train_data = ["恭喜您中獎(jiǎng)了", "貸款優(yōu)惠", "免費(fèi)領(lǐng)取", "晚上一起吃飯"]
train_labels = [1, 1, 1, 0] # 1表示垃圾短信,0表示正常短信
# 創(chuàng)建模型
model = make_pipeline(CountVectorizer(), MultinomialNB())
model.fit(train_data, train_labels)
# 測(cè)試
test_data = ["免費(fèi)領(lǐng)取優(yōu)惠券", "晚上一起看電影"]
predictions = model.predict(test_data)
print(predictions) # 輸出:[1, 0]
電話攔截是另一種常見(jiàn)的電信防騷擾技術(shù)。通過(guò)識(shí)別來(lái)電號(hào)碼,系統(tǒng)可以自動(dòng)攔截騷擾電話。
黑名單攔截是最簡(jiǎn)單的電話攔截方法。用戶可以將騷擾號(hào)碼加入黑名單,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)攔截這些號(hào)碼的來(lái)電。
# 黑名單攔截示例代碼
blacklist = ["1234567890", "0987654321"]
def intercept_call(number):
if number in blacklist:
return True
return False
# 測(cè)試
call_number = "1234567890"
if intercept_call(call_number):
print("騷擾電話,已攔截")
else:
print("正常電話")
智能攔截通過(guò)分析來(lái)電號(hào)碼的行為模式,可以更準(zhǔn)確地識(shí)別騷擾電話。
# 使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行電話攔截
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import numpy as np
# 訓(xùn)練數(shù)據(jù)
train_data = [
[1, 0, 1], # 號(hào)碼1:頻繁來(lái)電,短時(shí)長(zhǎng),標(biāo)記為騷擾
[0, 1, 0], # 號(hào)碼2:不頻繁來(lái)電,長(zhǎng)時(shí)長(zhǎng),標(biāo)記為正常
[1, 1, 1], # 號(hào)碼3:頻繁來(lái)電,短時(shí)長(zhǎng),標(biāo)記為騷擾
]
train_labels = [1, 0, 1] # 1表示騷擾電話,0表示正常電話
# 創(chuàng)建模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(train_data, train_labels)
# 測(cè)試
test_data = [[1, 0, 1], [0, 1, 0]]
predictions = model.predict(test_data)
print(predictions) # 輸出:[1, 0]
應(yīng)用監(jiān)控可以幫助用戶了解手機(jī)應(yīng)用的運(yùn)行情況,防止惡意軟件竊取用戶信息。
通過(guò)監(jiān)控應(yīng)用的權(quán)限使用情況,可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常行為。
# 應(yīng)用權(quán)限監(jiān)控示例代碼
import android.permission as permission
def monitor_permissions(app):
permissions = app.get_requested_permissions()
for perm in permissions:
if perm == permission.READ_SMS:
print(f"應(yīng)用 {app.get_name()} 請(qǐng)求讀取短信權(quán)限")
elif perm == permission.ACCESS_FINE_LOCATION:
print(f"應(yīng)用 {app.get_name()} 請(qǐng)求獲取精確位置權(quán)限")
# 測(cè)試
app = get_current_app()
monitor_permissions(app)
通過(guò)監(jiān)控應(yīng)用的行為,可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)惡意軟件的異常行為。
# 應(yīng)用行為監(jiān)控示例代碼
import android.app.ActivityManager as am
def monitor_behavior(app):
activity_manager = am.get_system_service(am.ACTIVITY_SERVICE)
running_apps = activity_manager.get_running_app_processes()
for proc in running_apps:
if proc.process_name == app.get_package_name():
print(f"應(yīng)用 {app.get_name()} 正在運(yùn)行")
if proc.importance == am.RunningAppProcessInfo.IMPORTANCE_FOREGROUND:
print(f"應(yīng)用 {app.get_name()} 正在前臺(tái)運(yùn)行")
# 測(cè)試
app = get_current_app()
monitor_behavior(app)
網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控可以幫助用戶了解手機(jī)的網(wǎng)絡(luò)使用情況,防止惡意軟件竊取用戶數(shù)據(jù)。
通過(guò)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量,可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常的網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求。
# 網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控示例代碼
import android.net.TrafficStats as ts
def monitor_traffic(app):
uid = app.get_uid()
rx_bytes = ts.getUidRxBytes(uid)
tx_bytes = ts.getUidTxBytes(uid)
print(f"應(yīng)用 {app.get_name()} 接收數(shù)據(jù): {rx_bytes} 字節(jié), 發(fā)送數(shù)據(jù): {tx_bytes} 字節(jié)")
# 測(cè)試
app = get_current_app()
monitor_traffic(app)
通過(guò)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求,可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)惡意的網(wǎng)絡(luò)行為。
# 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求監(jiān)控示例代碼
import android.net.Network as network
def monitor_requests(app):
network_info = network.get_active_network_info()
if network_info.is_connected():
print(f"應(yīng)用 {app.get_name()} 正在使用網(wǎng)絡(luò)")
if network_info.get_type() == network.TYPE_WIFI:
print(f"應(yīng)用 {app.get_name()} 正在使用WiFi")
elif network_info.get_type() == network.TYPE_MOBILE:
print(f"應(yīng)用 {app.get_name()} 正在使用移動(dòng)數(shù)據(jù)")
# 測(cè)試
app = get_current_app()
monitor_requests(app)
將電信防騷擾與手機(jī)監(jiān)控技術(shù)結(jié)合起來(lái),可以更全面地保護(hù)用戶的隱私和安全。
# 綜合應(yīng)用示例代碼
def comprehensive_protection():
# 短信過(guò)濾
sms = "恭喜您中獎(jiǎng)了,請(qǐng)點(diǎn)擊鏈接領(lǐng)取獎(jiǎng)品!"
if filter_sms(sms):
print("垃圾短信,已過(guò)濾")
else:
print("正常短信")
# 電話攔截
call_number = "1234567890"
if intercept_call(call_number):
print("騷擾電話,已攔截")
else:
print("正常電話")
# 應(yīng)用監(jiān)控
app = get_current_app()
monitor_permissions(app)
monitor_behavior(app)
# 網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控
monitor_traffic(app)
monitor_requests(app)
# 測(cè)試
comprehensive_protection()
通過(guò)自動(dòng)化腳本,可以實(shí)現(xiàn)全天候的電信防騷擾和手機(jī)監(jiān)控。
# 自動(dòng)化防護(hù)示例代碼
import time
def automated_protection():
while True:
comprehensive_protection()
time.sleep(60) # 每分鐘檢查一次
# 啟動(dòng)自動(dòng)化防護(hù)
automated_protection()
電信防騷擾和手機(jī)監(jiān)控技術(shù)是保護(hù)用戶隱私和安全的重要手段。通過(guò)本文介紹的技術(shù)和代碼示例,用戶可以有效地過(guò)濾垃圾短信、攔截騷擾電話,并監(jiān)控手機(jī)應(yīng)用和網(wǎng)絡(luò)的使用情況。希望本文能為讀者提供實(shí)用的技術(shù)參考,幫助大家更好地應(yīng)對(duì)電信騷擾問(wèn)題。
大模型RAG技術(shù):從入門(mén)到實(shí)踐
AI作用于影視后期有哪些具體案例?
RAG響應(yīng)速度優(yōu)化:提升性能的策略與實(shí)踐
Python工作流引擎的全面解析與應(yīng)用
鄰接矩陣與多階傳播在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用
OpenAPI 3.0 規(guī)范全面解析
使用ChatGPT的API:全面指南與集成技巧
模型微調(diào):大模型應(yīng)用的關(guān)鍵步驟
數(shù)據(jù)庫(kù)表關(guān)聯(lián):構(gòu)建高效數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵
對(duì)比大模型API的內(nèi)容創(chuàng)意新穎性、情感共鳴力、商業(yè)轉(zhuǎn)化潛力
一鍵對(duì)比試用API 限時(shí)免費(fèi)