垃圾短信？手机自动识别垃圾短信逻辑的分析
作者：京东科技贾玉龙
随着智能手机的普及和移动互联网的发展，短信作为一种传统的通讯方式，仍然保持着其独特的地位。然而，随着垃圾短信的泛滥，手机自动识别垃圾短信的技术也在不断进步。对于提供服务的企业来说，如何让自己的服务短信不被识别为垃圾短信，而让用户能够看到，成为了一个亟待解决的问题。本文将深入探讨手机自动识别垃圾短信的逻辑。
发送者不明确：垃圾短信的发送者往往不明确，或者使用的是伪造的号码。
含有敏感词汇：垃圾短信中常含有一些敏感词汇，如“中奖”、“贷款”、“促销”等。
手机自动识别垃圾短信的技术主要基于文本分析、机器学习、用户行为等多种方法。以下是一些常见的识别逻辑：
关键词匹配：手机会预先设定一些敏感词汇库，当短信内容中包含这些词汇时，会将其标记为垃圾短信。
文本相似性检测：手机会对接收到的短信进行文本相似性检测，如果与已知的垃圾短信内容相似度较高，则会被标记为垃圾短信。
用户行为分析：手机会根据用户的行为习惯，如是否经常回复、是否标记为垃圾短信等，来判断短信是否为垃圾短信。
机器学习算法：手机会利用机器学习算法对短信进行分类，通过训练模型来识别垃圾短信。
手机自动识别垃圾短信的逻辑和依据主要包括以下方面：
语义理解：利用自然语言处理技术对短信的语义进行分析，理解句子的含义和上下文关系。例如，一些看似正常的句子，但结合上下文语境后发现其意图是推销或诈骗等不良行为，手机就会将其识别为垃圾短信。这需要强大的算法和模型支持，能够准确理解文本的语义，避免因字面意思的误判。
号码特征分析
黑名单比对：手机系统会维护一个垃圾短信发送号码的黑名单库，当接收到的短信来自黑名单中的号码时，会直接将其识别为垃圾短信。这个黑名单库可以由手机厂商、运营商或用户自己添加和更新。
号码异常特征：一些号码可能存在异常特征，比如号码格式不规范、号码位数不对等，这些号码发送的短信也容易被识别为垃圾短信。
链接和图片特征分析
恶意链接检测：如果短信中包含链接，手机会对链接进行检测，判断其是否为恶意链接。恶意链接可能会引导用户进入钓鱼诱导网站、下载恶意软件等，对用户的手机安全造成威胁。检测方法包括分析链接的域名、IP地址、页面内容等。
用户反馈和机器学习
用户反馈：用户可以手动将一些短信标记为垃圾短信，手机系统会根据用户的反馈对这些短信的特征进行学习和记录，以便在未来更好地识别类似的垃圾短信。
机器学习算法：一些手机厂商会利用机器学习算法，对大量的短信数据进行训练和学习，不断优化垃圾短信的识别模型。通过分析大量的样本短信，模型可以自动提取出垃圾短信的特征和模式，提高识别的准确率和效率。
不同手机厂商过滤垃圾短信、识别垃圾短信的逻辑各有特点，以下是一些常见手机厂商的具体情况：
智能神经网络算法：在最新的EMUI系统中，短信的拦截引擎采用智能的神经网络算法。该算法通过对大量短信数据的学习和分析，能够自动识别短信的模式和特征，从而判断短信是否为垃圾短信。这种方式提高了拦截识别的能力，同时大大降低了“误拦”和“漏拦”发生的概率。
用户反馈与学习：用户可以手动将一些短信标记为垃圾短信，系统会根据用户的反馈对这些短信的特征进行学习和记录，不断优化垃圾短信的识别模型，提高识别的准确性。
用户自定义设置：用户可以在系统中添加黑白名单，自行设置需要拦截或放行的号码。同时，用户还可以设置关键词黑名单和白名单，根据自己的需求对短信进行过滤。例如，用户可以将“促销”“贷款”等关键词添加到黑名单中，这样包含这些关键词的短信就会被拦截；而将一些常用的、正常的关键词添加到白名单中，确保不会误拦重要短信。
信息类别过滤：在iOS14中，苹果就为垃圾短信引入了“交易”和“促销”两个新的不同类别；iOS16为短信过滤API增加了12个新的子类别，包括金融、提醒信息、订单、卫生等。这样可以更精细地对短信进行分类过滤，方便用户查看和管理不同类型的短信。
过滤未知发件人：用户开启“过滤未知发件人”功能后，来自陌生号码或不在联系人列表中的发件人的短信会被单独分类到“未知与过滤信息”中，与正常的短信分开显示，减少对用户的干扰。
开启过滤功能：开启iMessage的过滤功能后，即使有垃圾短信进来，iPhone也会自动将其分组到【过滤信息】中，不会影响用户接收其他正常短信。
智能拦截模式：Vivo手机具备智能拦截功能，通过机器学习算法对大量的短信数据进行学习和分析，逐渐掌握垃圾短信的特征和模式，从而提高拦截的准确性。用户可以在设置中开启智能拦截模式，让系统自动过滤垃圾短信。
用户自定义设置：用户可以根据自己的需求，在手机的设置中添加短信拦截规则，例如设置关键词黑名单、号码黑名单等，对特定的短信进行拦截。此外，用户还可以选择开启或关闭某些类型的短信通知，如营销短信通知等。
伪基站短信拦截：Oppo手机具备伪基站短信拦截功能，能够识别并拦截伪基站发送的短信。伪基站是一种非法的通信设备，可以伪装成正规的基站向手机用户发送短信，其中很多都是垃圾短信或诈骗短信。Oppo手机通过对信号特征的分析和识别，能够判断出短信是否来自伪基站，并及时进行拦截。
用户反馈与学习：Oppo手机支持用户手动标记垃圾短信，用户将某条短信标记为垃圾短信后，系统会记录该短信的特征，并根据用户的反馈不断学习和优化垃圾短信的识别算法，提高拦截的准确性。
模式识别技术：三星手机利用模式识别技术对短信进行分析。通过对大量垃圾短信样本的学习，建立起各种垃圾短信的模式模型。当接收到新的短信时，系统会将其与已建立的模式模型进行对比，如果匹配度较高，则判断为垃圾短信。这种方式可以有效地识别出一些具有特定模式的垃圾短信，如诈骗短信、推销短信等。
号码信誉评估：三星手机会对发送短信的号码进行信誉评估。系统会收集和分析号码的历史发送记录，如果一个号码经常发送垃圾短信，那么它的信誉度就会降低。当接收到来自信誉度较低的号码的短信时，系统会更加严格地进行审查，提高该短信被识别为垃圾短信的概率。
安全中心防护：三星手机的安全中心会对短信进行实时监测和过滤。安全中心会不断更新垃圾短信的特征库和拦截规则，以应对不断变化的垃圾短信形式。同时，用户还可以在安全中心中设置短信拦截的级别和方式，根据自己的需求进行个性化的设置。
号码识别与分类：荣耀手机会对发送短信的号码进行识别和分类。对于一些常见的垃圾短信发送号码，如营销号码、诈骗号码等，系统会将其标记并进行拦截。同时，对于一些新出现的号码，系统会根据其发送短信的行为和特征进行判断，如果符合垃圾短信的特征，也会被拦截。
场景化识别：根据不同的场景和用户需求，荣耀手机的垃圾短信过滤功能还具备场景化识别能力。例如，在用户进行网购后，可能会收到一些商家的促销短信，系统会根据用户的购物行为和偏好，对这些短信进行智能识别和分类，避免将一些有用的促销短信误判为垃圾短信。
定期更新与优化：魅族会定期更新垃圾短信拦截的规则和算法，以适应不断变化的垃圾短信形式。通过对新出现的垃圾短信特征的学习和分析，不断优化拦截系统，提高垃圾短信的识别准确率。
4.8一加
智能拦截模式：一加手机的系统会基于一定的算法模型对短信进行智能判断。例如，系统会根据短信的文本内容、发送号码的特征等信息进行分析。如果短信的内容中包含一些常见的垃圾短信关键词，如“促销”“抽奖”“免费”等，或者发送号码是一些已被标记为不良的号码段，系统就会将其识别为疑似垃圾短信进行拦截。这种智能拦截模式能够在一定程度上自动过滤掉大部分常见的垃圾短信。
用户自定义拦截规则：用户可以在手机的设置中自行添加垃圾短信关键词。当接收到的短信中包含用户设定的关键词时，系统会自动拦截该短信。此外，用户还可以设置拦截特定号码发送的短信，比如将一些经常发送垃圾短信的号码添加到黑名单中，从而实现精准拦截。
拦截通知设置：在拦截规则界面，用户可以设置拦截通知的提醒方式，如显示所有拦截通知、不显示拦截通知或显示除黑名单外的拦截通知等，方便用户及时了解短信的拦截情况。
短信过滤应用：一些专门的短信过滤应用可以与一加手机的系统进行协作，进一步增强垃圾短信的过滤效果。这些应用通常会采用更先进的算法和技术，对短信的内容进行深度分析，识别出潜在的垃圾短信。例如，通过对短信的语义理解、文本模式识别等技术，判断短信是否属于垃圾短信范畴。
手机自动识别垃圾短信的技术在不断进步，对于提供服务的企业来说，如何让自己的服务短信不被识别为垃圾短信，而让用户能够看到，成为了一个亟待解决的问题。本文深入探讨了手机自动识别垃圾短信的逻辑，并提出了优化服务短信可见性的策略。通过精准定位目标用户、优化短信内容、合理控制发送频率、提升用户参与度以及加强与运营商的合作等措施，企业可以显著提升服务短信的可见性，提高用户的打开率和回复率。