雷阂蜗芍1 基础使用
com.github.houbb
sensitive-word
0.29.2
SensitiveWordHelper 作为敏感词的工具类，核心方法如下：
示例代码：
import com.github.houbb.sensitive.word.core.SensitiveWordHelper;
public class BasicExample {
public static void main(String[] args) {
String text = "这是一个包含赌博和毒品等不良内容的测试文本";
// 检测是否包含敏感词
boolean hasSensitive = SensitiveWordHelper.contains(text);
System.out.println("是否包含敏感词: " + hasSensitive);
// 查找所有敏感词
List sensitiveWords = SensitiveWordHelper.findAll(text);
System.out.println("发现的敏感词: " + sensitiveWords);
// 替换敏感词
String cleanedText = SensitiveWordHelper.replace(text);
System.out.println("清洗后文本: " + cleanedText);
// 使用指定字符替换
String customReplaced = SensitiveWordHelper.replace(text, '*');
System.out.println("自定义替换: " + customReplaced);
}
}
执行结果：
2 特殊处理
sensitive-word 为了尽可能的提升敏感词命中率，针对各种各种情况做了处理。
1、忽略大小写
final String text = "fuCK the bad words.";
String word = SensitiveWordHelper.findFirst(text);
Assert.assertEquals("fuCK", word);
2、忽略圆角半角
final String text = "ｆｕｃｋ the bad words.";
String word = SensitiveWordHelper.findFirst(text);
Assert.assertEquals("ｆｕｃｋ", word);
3、忽略数字的写法
final String text = "这个是我的微信：9?二肆??③⑸⒋?㈤五";
List wordList = SensitiveWordBs.newInstance().enableNumCheck(true).init().findAll(text);
Assert.assertEquals("[9?二肆??③⑸⒋?㈤五]", wordList.toString());
4、忽略繁简体
final String text = "我爱我的祖国和五星紅旗。";
List wordList = SensitiveWordHelper.findAll(text);
Assert.assertEquals("[五星紅旗]", wordList.toString());
5、忽略英文的书写格式
final String text = "??c? the bad words";
List wordList = SensitiveWordHelper.findAll(text);
Assert.assertEquals("[??c?]", wordList.toString());
6、忽略重复词
final String text = "???f?u??c?? the bad words";
List wordList = SensitiveWordBs.newInstance()
.ignoreRepeat(true)
.init()
.findAll(text);
Assert.assertEquals("[???f?u??c??]", wordList.toString());
3 更多检测策略
sensitive-word 支持数字、邮箱、URL 、ipv4 多种检测策略。
示例代码：
public class SensitiveWordQuickDemo {
public static void main(String[] args) {
// 邮箱检测
String text1 = "楼主好人，邮箱 sensitiveword@xx.com";
List emailWords = SensitiveWordBs.newInstance()
.enableEmailCheck(true)
.init()
.findAll(text1);
System.out.println("邮箱检测: " + emailWords);
// 数字检测
String text2 = "你懂得：12345678";
List numWords = SensitiveWordBs.newInstance()
.enableNumCheck(true)
.init()
.findAll(text2);
System.out.println("数字检测: " + numWords);
// URL 检测
String text3 = "点击链接 https://www.baidu.com 查看答案，当然也可以是 baidu.com、www.baidu.com";
List urlWords = SensitiveWordBs.newInstance()
.enableUrlCheck(true)
.wordCheckUrl(WordChecks.urlNoPrefix())
.init()
.findAll(text3);
System.out.println("URL 检测: " + urlWords);
// IPv4 检测
String text4 = "个人网站，如果网址打不开可以访问 127.0.0.1。";
List ipWords = SensitiveWordBs.newInstance()
.enableIpv4Check(true)
.init()
.findAll(text4);
System.out.println("IPv4 检测: " + ipWords);
}
}
显示结果：
4 优雅 API
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：
注意：配置后，要使用我们新定义的 SensitiveWordBs 的对象，而不是以前的工具方法。工具方法配置都是默认的。
public class AdvancedExample {
public static void main(String[] args) {
SensitiveWordBs wordBs = SensitiveWordBs.newInstance()
.ignoreCase(true)
.ignoreWidth(true)
.ignoreNumStyle(true)
.ignoreChineseStyle(true)
.ignoreEnglishStyle(true)
.ignoreRepeat(false)
.enableNumCheck(false)
.enableEmailCheck(false)
.enableUrlCheck(false)
.enableIpv4Check(false)
.enableWordCheck(true)
.wordFailFast(true)
.wordCheckNum(WordChecks.num())
.wordCheckEmail(WordChecks.email())
.wordCheckUrl(WordChecks.url())
.wordCheckIpv4(WordChecks.ipv4())
.wordCheckWord(WordChecks.word())
.numCheckLen(8)
.wordTag(WordTags.none())
.charIgnore(SensitiveWordCharIgnores.defaults())
.wordResultCondition(WordResultConditions.alwaysTrue())
.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。";
System.out.println(wordBs.contains(text));
System.out.println(wordBs.findFirst(text));
}
}
5 定义词库
01 新增删除敏感词
初始化之后，sensitive-word 支持对单个词的新增/删除。
addWord(word) 新增敏感词，支持单个词/集合
removeWord(word) 删除敏感词，支持单个词/集合
示例代码：
final String text = "测试一下新增敏感词，验证一下删除和新增对不对";
SensitiveWordBs sensitiveWordBs =
SensitiveWordBs.newInstance()
.wordAllow(WordAllows.empty())
.wordDeny(WordDenys.empty())
.init();
// 当前
Assert.assertEquals("[]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
// 新增单个
sensitiveWordBs.addWord("测试");
sensitiveWordBs.addWord("新增");
Assert.assertEquals("[测试, 新增, 新增]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
// 删除单个
sensitiveWordBs.removeWord("新增");
Assert.assertEquals("[测试]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
sensitiveWordBs.removeWord("测试");
Assert.assertEquals("[]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
// 新增集合
sensitiveWordBs.addWord(Arrays.asList("新增", "测试"));
Assert.assertEquals("[测试, 新增, 新增]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
// 删除集合
sensitiveWordBs.removeWord(Arrays.asList("新增", "测试"));
Assert.assertEquals("[]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
// 新增数组
sensitiveWordBs.addWord("新增", "测试");
Assert.assertEquals("[测试, 新增, 新增]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
// 删除集合
sensitiveWordBs.removeWord("新增", "测试");
Assert.assertEquals("[]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
02 自定义词库来源（数据库 / 接口）
我们可以实现接口 IWordDeny 来扩展，例如从数据库取敏感词，实现自定义词库。
public class CustomDictionaryExample {
public static void main(String[] args) {
SensitiveWordBs wordBs = SensitiveWordBs.newInstance()
.wordDeny(new IWordDeny() {
@Override
public List deny() {
// 这里可以从数据库查询
return Arrays.asList("勇哥", "敏感词A", "敏感词B");
}
})
.init();
System.out.println(wordBs.findAll("这是一个敏感词A 的测试"));
}
}
6 Spring 整合
当我们需要在 SpringBoot 项目中使用敏感词过滤文本时，可以定义敏感词引导类。
示例见如下代码：
@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.defaults(), myDdWordAllow))
.wordDeny(myDdWordDeny)
// 各种其他配置
.init();
return sensitiveWordBs;
}
}
7 敏感词控制台
sensitive-word-admin 是和 sensitive-word 配套使用的控制台。
前端采用Vue、Element UI。
后端采用Spring Boot、Spring Security、Redis & Jwt。
权限认证使用Jwt，支持多终端认证系统。
支持加载动态权限菜单，多方式轻松权限控制。
高效率开发，使用代码生成器可以一键生成前后端代码。
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