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基于DFA算法实现文章敏感词过滤
阅读量:305 次
发布时间:2019-03-03

本文共 3909 字,大约阅读时间需要 13 分钟。

一个基于DFA算法的敏感词过滤系统设计与实现

敏感词过滤的背景与挑战

随着网络环境的不断加严,敏感词的查处日益严密。为了确保论坛系统内的内容安全,文字敏感词的过滤与替换成为重要任务。在目前的解决方案中,主要采用了分词器分词及DFA算法两种方法。其中,DFA算法凭借其高效性和灵活性,成为敏感词过滤的理想选择。

DFA算法的工作原理

DFA(Deterministic Finite Automaton,确定性有限自动机)是一种通过有限状态机来实现文本过滤的算法。其核心在于构建一个状态机模型,能够识别并处理敏感词。具体而言,DFA通过将每个状态设定为一个字符匹配点,并在匹配过程中跟踪当前状态,最终判断是否匹配敏感词。

状态机的构建

  • 状态初始化:系统初始化一个初始状态,作为起始点。
  • 状态转换:每个状态代表一个字符匹配点。通过遍历敏感词列表,构建状态之间的转移关系。
  • 终止状态:设置敏感词的结尾状态,标记匹配完成。
  • 匹配规则

    • 最小匹配规则:当一个敏感词的子串被发现时,立即判定为违规。
    • 最大匹配规则:在发现子串后,继续匹配以确定是否为完整敏感词。

    系统实现细节

    敏感词处理流程

  • 词库构建:将敏感词列表转换为状态机模型。
  • 内容扫描:采用DFA算法对输入文本进行逐字符匹配。
  • 词替换处理:识别到敏感词后,进行替换或标记处理。
  • 代码实现

    package com.hqjl.communityserv.filter;import com.hqjl.communityserv.util.SensitiveWordInit;import java.io.File;import java.util.HashMap;import java.util.Map;public class SensitivewordFilter {    @SuppressWarnings("rawtypes")    private Map sensitiveWordMap = null;    public static int minMatchType = 1; // 最小匹配规则    public static int maxMatchType = 2; // 最大匹配规则    public SensitivewordFilter(File file) {        sensitiveWordMap = new SensitiveWordInit().initKeyWord(file);    }    public boolean isContainSensitiveWord(String txt, int matchType) {        boolean flag = false;        for (int i = 0; i < txt.length(); i++) {            int matchFlag = checkSensitiveWord(txt, i, matchType);            if (matchFlag > 0) {                flag = true;                break;            }        }        return flag;    }    public Set
    getSensitiveWord(String txt, int matchType) { Set
    sensitiveWordList = new HashSet<>(); for (int i = 0; i < txt.length(); i++) { int length = checkSensitiveWord(txt, i, matchType); if (length > 0) { sensitiveWordList.add(txt.substring(i, i + length)); i += length - 1; } } return sensitiveWordList; } public String replaceSensitiveWord(String txt, int matchType, String replaceChar) { String resultTxt = txt; Set
    set = getSensitiveWord(txt, matchType); Iterator
    iterator = set.iterator(); String word = null; String replaceString = null; while (iterator.hasNext()) { word = iterator.next(); replaceString = getReplaceChars(replaceChar, word.length()); resultTxt = resultTxt.replaceAll(word, replaceString); } return resultTxt; } private String getReplaceChars(String replaceChar, int length) { String resultReplace = replaceChar; for (int i = 1; i < length; i++) { resultReplace += replaceChar; } return resultReplace; } @SuppressWarnings("rawtypes") public int checkSensitiveWord(String txt, int beginIndex, int matchType) { boolean flag = false; int matchFlag = 0; char word = 0; Map nowMap = sensitiveWordMap; for (int i = beginIndex; i < txt.length(); i++) { word = txt.charAt(i); nowMap = (Map) nowMap.get(word); if (nowMap != null) { matchFlag++; if ("1".equals(nowMap.get("isEnd"))) { flag = true; if (SensitivewordFilter.minMatchType == matchType) { break; } } } else { break; } } if (matchFlag < 2 || !flag) { matchFlag = 0; } return matchFlag; }}

    突出技术特点

  • 高效匹配:DFA算法的状态机结构使匹配过程高效,减少了不必要的重复检查。
  • 灵活规则:支持多种匹配规则,可根据实际需求灵活配置。
  • 多级过滤:系统支持双层过滤机制,确保敏感词的全面处理。
  • 系统应用场景

    论坛系统中的应用

    在论坛系统中,用户生成的内容需要实时过滤,以防止违规信息的传播。通过引入敏感词过滤器,能够有效识别并处理违规内容,保障社区环境的安全。

    实现优势

  • 性能优化:DFA算法的快速匹配能力使系统在高并发场景下依然保持良好性能。
  • 可扩展性:支持多级过滤和替换功能,便于系统扩展和升级。
  • 易于部署:敏感词库的外部化管理使得系统部署更加灵活,减少了对核心系统的依赖。
  • 未来优化方向

  • 多语言支持:扩展至支持多语言,适应不同地区的敏感词差异。
  • 机器学习优化:结合机器学习技术,提升敏感词识别的准确性和鲁棒性。
  • 实时监控:引入实时监控机制,及时发现并更新敏感词库,确保系统的敏感词库与时俱进。
  • 结论

    通过以上设计与实现,敏感词过滤系统在保证内容安全的同时,充分考虑了性能与可扩展性。未来,系统将继续优化和升级,以适应更复杂的应用场景和用户需求。

    转载地址:http://jrpm.baihongyu.com/

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