一万字带你了解 sensitive-word 敏感词过滤工具

sensitive - word 敏感词过滤工具介绍

最近工作中,我遇到了一个需求:对用户评论进行敏感词过滤。于是我开始了疯狂的研究,给我发现了一个非常好用的小工具——sensitive-word!今天就来给大家安利一下

一、工具介绍

sensitive - word 是 GitHub 上一款基于 DFA(Deterministic Finite Automaton)算法的高性能敏感词过滤工具。它的核心词库收录超过了 6 万条敏感词汇。这个工具以 7W+ QPS 的处理能力著称,可以无缝集成到各类需要内容审核的场景中,例如社交平台、电商评论区、在线教育系统等。

核心优势解读

  1. 算法与性能:采用 DFA 算法构建敏感词树,通过状态转移实现 O (n) 时间复杂度的高效匹配。测试数据显示,单机环境下对 10 万字文本的检测耗时仅需 14ms。

  2. 多维度处理策略:支持全角 / 半角互换、简繁体转换、英文大小写归一化、数字变形识别(如 "1" 与 "①" 等价)等复杂场景。

  3. 动态扩展能力:支持运行时动态更新敏感词库和白名单,实时生效无需重启服务。

那么什么是DFA算法呢?我给大家放在文末讲解了


 二、功能模块详解与 API 实战

核心 API 方法详解

1、contains(String text)

  • 功能:检测字符串是否包含敏感词。

  • 参数:text(待检测的字符串)。

  • 返回值:boolean(存在敏感词返回 true,否则 false)。

  • 使用场景:快速验证文本是否需要脱敏处理。

  • 示例

String text = "五星红旗迎风飘扬,毛主席的画像屹立在天安门前。";
boolean hasSensitive = SensitiveWordHelper.contains(text); // 返回true

 2、findFirst(String text)

  • 功能:返回第一个匹配的敏感词。

  • 参数:text(待检测的字符串)。

  • 返回值:String(第一个敏感词,若无则返回 null)。

  • 示例

String firstWord = SensitiveWordHelper.findFirst(text); // 返回"五星红旗"

3、findAll(String text)

  • 功能:返回所有敏感词列表。

  • 参数:text(待检测的字符串)。

  • 返回值:List(敏感词集合)。

  • 示例

List<String> words = SensitiveWordHelper.findAll(text); // 返回["五星红旗", "毛主席", "天安门"]

4、replace(String text)

  • 功能:用默认符号 * 替换敏感词。

  • 参数:text(待脱敏的字符串)。

  • 返回值:String(脱敏后的文本)。

  • 示例

String result = SensitiveWordHelper.replace(text); // "****迎风飘扬,***的画像屹立在***前。"

5、replace(String text, char replaceChar) 

  • 功能:用指定字符替换敏感词。

  • 参数:text(待脱敏的字符串),replaceChar(替换字符)。

  • 返回值:String(脱敏后的文本)。

  • 示例

String result = SensitiveWordHelper.replace(text, '0'); // "0000迎风飘扬,000的画像屹立在000前。"

高级特性与配置

敏感词检测策略:通过 SensitiveWordBs 可灵活配置检测规则:

SensitiveWordBs wordBs = SensitiveWordBs.newInstance()
      .ignoreCase(true)       //
### 数据库中的敏感词处理方法与定义 #### 敏感词的定义 在信息系统中,敏感词是指那些可能涉及政治、宗教、色情或其他违反法律法规和社会公序良俗的内容。为了维护网络环境的安全性和合法性,在数据库层面管理和控制这些词语变得至关重要。 对于敏感词的具体管理方式之一是在专门设计的数据表内保存它们。例如: ```sql CREATE TABLE `t_sensitive_word` ( `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID', `word` varchar(20) NOT NULL COMMENT '敏感', `reason` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '过滤原因', `is_del` tinyint(1) DEFAULT '0' COMMENT '是否删除 0不删除 1删除', `create_time` int(11) DEFAULT '0', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=DYNAMIC COMMENT='敏感词库'; ``` 此结构允许管理员轻松地添加新条目或将不再适用的老记录标记为已删除状态[^3]。 #### 处理流程概述 当应用程序接收到用户输入时,会先将其转换成适合比较的形式(比如统一编码),再通过查询上述表格来判断是否存在匹配项;如果发现任何违禁词汇,则采取相应措施——这可以是从简单警告到完全阻止提交操作等多种策略之一。 此外,考虑到性能因素以及实际应用场景的需求差异,还可以考虑如下优化手段: - **缓存机制**:将常用或最近更新过的敏感词列表加载至内存中,减少频繁访问磁盘来的开销; - **正则表达式预编译**:提前准备好用于检测模式串的对象实例,提高后续匹配效率; - **分层审查制度**:针对不同等级的风险设置多级审核环节,既保障准确性又兼顾响应速度。 最后值得注意的是,除了直接替换外,有时也需要对某些特定类型的个人信息实施更严格的保护措施,如采用数据脱敏技术确保即使发生泄露事件也不会造成严重后果。这类场景下通常遵循保留部分特征的原则来进行变换处理,像姓名可变为“王*凯”,而非随机符组合[^1]。
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