- 基于多脏词匹配
- 脏词畸形纠正
- 基于官方大量脏词库,跟上社会动态。。。。
- 自定义脏词
下载符合自己机器的版本,运行即可
$ ./rabbit
###支持的参数:
Usage of ./rabbit:
-apikey string
application apikey (default "sdeolkmddw")
-host string
bind address (default "127.0.0.1")
-interval int
auto reload time interval (default 12)
-log string
log file path (default "rabbit.log")
-port int
port the rabbit will listen on (default 9394)
其他默认就好。主要讲下这参数 -interval 设置重载脏词库的时间,单位是小时。默认 12个小时后自动重新加载一次。
####在线测试后台: http://tutusoft.net 可以先体验下。
目前内置了一个,基本的 脏词 增删改查的 管理后台。
启动rabbit服务后, http://你绑定的IP:端口
在里面你可以测试拦截效果。添加自定义脏词等。 可以通过这些API 开发你自己的 不良信息拦截监控后台。
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黑名单和灰名单: 分别对应值: 1 和 2 比如: 撸撸射 是黑名单 苍井空是灰名单 这样在拦截后,我会返回一个rate ,你就可以在代码做判断了。到底是拦截呢 还是事后在人工审查。
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脏词库分两部分: 一份是官方的,一份是你自定义的。 内容过来了会先经过官方的核心脏词库过滤 然后到你自定义的。官方会不断更新脏词库。让你省心。以后我会开放脏词库,让大家来一起更新。
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畸形纠正: 自定义脏词的时候,会有这个东西。默认的所有数字类型会转成 阿拉伯数字、繁体会转成简体。然后进行判断。但这样就会有误伤。 比如 血案+** 那么当内容是: 血案呀,今天我被割到手指。在641寝室被割的。 那么这个内容就会被 血案+** 给命中了。 所以 血案+** 这个脏词添加的时候。 畸形纠正 我们选择值 2 进行关闭。 那么 **在底层不会被转换成64. 那误伤率就大大减少了。
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脏词类型: 违法、色情、政治敏感等。。。我定义了9个类型。您自己看着办。
-
脏词组合: 脏词是可以组合的。比如: 天猫招工+空闲+结算 目前最多匹配3个。 还支持几个内置联系类型: qq phone url 比如: 信用卡套现:phone 、 轻松赚钱+曰结:qq 等
###记得重载脏词
修改完脏词后,记得进入 http://你绑定的IP:端口号 里面进行 脏词重新载入。否则不生效的哦。当然也支持 curl 操作
有了API,你就可以很方便的把服务接入你自己的项目了
###过滤API
POST /filter
参数: contents=蒙汗药
返回格式:json
具体返回值说明: {"Category":"9","CategoryName":"违法信息","Hit":"1","Id":"38509","Rate":"2","Word":"蒙汗药"}
Hit: 是否命中, 0 否 1 是
Category: 脏词的分类id
CategoryName: 脏词所属分类名
Id: 脏词ID,利用这个ID就可以编辑脏词
Rate: 黑名单或白名单,1 黑名单 2灰名单(自己review内容)
Word: 脏词
###添加脏词
POST /create
参数:
category: 分类id. 可通过分类查询接口了解
word: 脏词
rate: 黑名单或灰名单. 1黑名单 2灰名单
correct: 是否支持畸形纠正. 1 是 2否
返回格式:json
具体返回值说明: { "success": 1 }
###删除脏词
DELETE /delete
参数: id=1
返回格式:json
具体返回值说明: { "success": 1 }
###修改脏词
PUT /revise
参数:
id: 脏词id.主键
category: 分类id.请通过分类查询接口了解
word: 脏词
rate: 黑名单或灰名单. 1黑名单 2灰名单
correct: 是否支持畸形纠正. 1 是 2 否
返回格式:json
具体返回值说明: { "success": 1 }
###脏词查询
GET /query
参数:
id: 脏词id.主键
category: 分类id.请通过分类查询接口了解
word: 脏词
rate: 黑名单或灰名单. 1黑名单 2灰名单
correct: 是否支持畸形纠正. 1 是 2否
start: 记录开始数(分页使用)
end: 记录结束数(分页使用)
返回格式:json
具体返回值说明: [ { "Id": 9, "Category": 2, "CategoryName": "低俗信息", "Word": "我做你做不做", "Correct": 1, "Rate": 1 }, { "Id": 8, "Category": 2, "CategoryName": "低俗信息", "Word": "发问了你", "Correct": 1, "Rate": 1 } ]
Category: 脏词的分类id
CategoryName: 脏词所属分类名
Id: 脏词ID,利用这个ID就可以编辑脏词
Rate: 黑名单或白名单,1 黑名单 2灰名单(自己review内容)
Word: 脏词
Correct: 是否畸形纠正
###脏词分类
GET /category
参数:无
返回格式:json
[{"Category_id":1,"Category_name":"个性化"},{"Category_id":2,"Category_name":"低俗信息"},{"Category_id":3,"Category_name":"灌水信息"},{"Category_id":5,"Category_name":"政治敏感"},{"Category_id":6,"Category_name":"违约广告"},{"Category_id":7,"Category_name":"跨站追杀"},{"Category_id":8,"Category_name":"色情信息"},{"Category_id":9,"Category_name":"违法信息"},{"Category_id":10,"Category_name":"垃圾广告"}]
###脏词重载
GET /reload
说明:添加或修改脏词后,重载才会生效
返回格式:json
具体返回值说明: { "success": 1 }
硬件配置: 阿里云主机 CPU: 1核 内存: 1024 MB
压测的数据如下。内容共计:371个字数、817个字符:
wrk.method = "POST"
wrk.body = "contents=原来,7日中午,张某夫妇带着儿子张峰(化名,现年2岁半)和女儿张娟(化名,现年1岁),来到位于银海区银滩镇龙潭村委会的姐夫刘某家吃饭。吃饭过程中,张峰和张娟被放在刘某房间玩耍,调皮的张峰在床头的夹层里翻出一包东西,他以为是零食,顺手抓了几颗放进嘴里。一旁的张娟见哥哥吃东西,她也爬过来拿着往嘴里塞两人的举动引起张某夫妇的注意。等走近一看,发现孩子们吃的东西竟是老鼠药。吓坏了的张某赶紧抱起儿子张峰,并从其嘴里抠出两粒老鼠药。“快送医院!”目睹眼前这一幕后,刘某急忙大喊。回过神来的夫妇,立即抱起两个孩子冲出门外,并拨打了120急救电话其间,由于担心路上被堵,刘某的妻子建议先把孩子送到附近派出所,再通过民警送往医医。当天下午,经过约一小时的急救和洗胃,张峰和张娟脱离了生命危险。随后,两人被安排在儿科儿童病房进行观察。8日下午,两人的各项身体指标,都已恢复正常医生提醒家长,蒙汗药是一种烈性毒药,千万不要放在小孩够得到的地方"
wrk.headers["Content-Type"] = "application/form-data"
跑下
./wrk -t2 -c100 -d60s --script=../post.lua http://10.161.171.74:9394/filter
两线程 100个连接 60秒 数据如下:
Running 1m test @ http://10.16.17.74:9394/filter
2 threads and 100 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 12.82ms 10.94ms 90.37ms 88.89%
Req/Sec 4.63k 1.06k 6.85k 63.33%
552582 requests in 1.00m, 70.62MB read
Requests/sec: 9207.21
Transfer/sec: 1.18MB
两线程 3000个连接 60秒 数据如下:
Running 30s test @ http://10.16.17.74:9394/filter
2 threads and 3000 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 314.93ms 97.50ms 1.82s 84.51%
Req/Sec 4.48k 1.60k 7.33k 78.82%
266017 requests in 30.04s, 33.99MB read
Requests/sec: 8854.35
Transfer/sec: 1.13MB
两线程 4000个连接 60秒 开始出现 timeout了...阿里云服务器也就如此了。数据如下:
Running 30s test @ http://10.161.171.74:9394/filter
2 threads and 4000 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 375.02ms 133.17ms 1.95s 78.31%
Req/Sec 4.22k 1.68k 8.15k 69.59%
249464 requests in 30.10s, 31.88MB read
Socket errors: connect 0, read 871, write 0, timeout 136
Requests/sec: 8288.02
Transfer/sec: 1.06MB
换我的MAC 压测下。配置如下:Intel Core i5 1.6 GHz .内存 8 GB.
wrk -t8 -c100 -d60s --script=./post.lua http://127.0.0.1:9394/filter
数据如下:
Running 1m test @ http://127.0.0.1:9394/filter
8 threads and 100 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 7.76ms 12.46ms 245.15ms 90.71%
Req/Sec 2.62k 637.00 12.44k 79.64%
1253342 requests in 1.00m, 198.42MB read
Requests/sec: 20853.38
Transfer/sec: 3.30MB
依然是我的MAC 测试下长内容性能和多脏词匹配。内容:4420个字数、9916个字符。脏词:网络+兼职+日入:qq
wrk -t8 -c100 -d60s --script=./post.lua http://127.0.0.1:9394/filter
数据如下:
Running 1m test @ http://127.0.0.1:9394/filter
8 threads and 100 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 13.27ms 16.38ms 219.79ms 87.87%
Req/Sec 1.33k 235.26 4.59k 73.11%
636879 requests in 1.00m, 100.82MB read
Requests/sec: 10596.88
Transfer/sec: 1.68MB
在写一个完善的监控后台,方便管理存在的脏词和查看已被拦截的内容
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