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破解“穿丝袜等我”病毒——中国发明专利(附破解病毒的软件源代码)

本文最后更新于2026-01-02,某些文章具有时效性,若有错误或已失效,请在下方留言或联系老夜

破解“穿丝袜等我”病毒——中国发明专利(附破解病毒的软件源代码)

发明专利名称:一种穿丝袜”等敏感词过滤的方法(附破解病毒的软件源代码)

技术背景:最近,一张微信聊天截图在网上广泛传播,截图中显示有人在工作对接群发布穿丝袜信息。这一事件引发了社会各界的关注和热议。相关部门已介入调查,然而事情的真相仍待揭晓。

发明内容:本发明提出一种“穿丝袜等我”等敏感词过滤的方法,可以检测和拦截包含敏感词汇的文本或消息,帮助保护用户免受不良、违法或攻击性内容的侵害。

权利要求:

权利要求1:一种穿丝袜”等敏感词过滤的方法,其特征在于:设置穿丝袜”等敏感词,同时设定特定的群或者特定的人,阻止穿丝袜”等敏感词发送到特定的群或者特定的人。

专利附图,图1

权利要求2:如权利要求1所诉的一种穿丝袜”等敏感词过滤的方法,其特征在于,设置关键词库,,该词库可以包含不同类别的敏感词,例如辱骂词汇、色情词汇、政治敏感词汇等,关键词库的构建通过人工整理、机器学习等方法。

专利附图,图2

权利要求3:权利要求1所诉的一种穿丝袜”等敏感词过滤的方法,其特征在于,设置关键词匹配算法,包括正则表达式、字典树(Trie)、AC 自动机等,高效地在给定文本中搜索并匹配多个关键词。

专利附图,图3

权利要求4:权利要求1所诉的一种穿丝袜”等敏感词过滤的方法,其特征在于,带有多级过滤策略,针对不同应用场景和需求,先使用较为宽松的过滤规则进行初步筛选,再使用严格的规则进行深入过滤,提高过滤的准确性和效率。

专利附图,图4

权利要求5:权利要求1所诉的一种穿丝袜”等敏感词过滤的方法,其特征在于,所述敏感地动态更新,定期更新关键词库,及时应对新出现的敏感词汇,提高过滤的准确性。
专利附图,图5

附:发明专利及破解病毒源代码,使用Trie算法来实现敏感词过滤的功能

classTrieNode:    def__init__(self):
       self.children = {}
       self.is_end =
FalseclassSensitiveFilter:    def__init__(self):
       self.root = TrieNode()    
defadd_word(self, word):
       node = self.root        
for char in word:            if char notin node.children:
               node.children[char] = TrieNode()
           node = node.children[char]
       node.is_end =
Truedeffilter(self, text):
       result = []
       word_start = –
1
       node = self.root        
for i inrange(len(text)):
           char = text[i]            
if char in node.children:                if word_start == –1:
                   word_start = i
               node = node.children[char]                
if node.is_end:
                   result.append(text[word_start:i+
1])
                   word_start = –
1else:
               node = self.root                
if word_start != –1:
                   result.append(text[word_start:i+
1])
                   word_start = –
1return resultif __name__ == “__main__”:    filter = SensitiveFilter()    filter.add_word(“敏感词1”)    filter.add_word(“敏感词2”)    filter.add_word(“敏感词3”)

   text = “这是一段包含敏感词1和敏感词2的文本。”
   filtered_text =
filter.filter(text)    print(filtered_text)

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