用于拦截信息和确定拦截信息的方法与流程

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于拦截信息和确定拦截信息的方法。

背景技术

随着移动互联网的快速发展，人们的日常生活越来越离不开移动终端。与此同时，移动终端也受到了很多安全威胁。例如一些不法分子将各种诈骗、垃圾信息发送给用户。用户经常会面临经济上的损失、个人隐私信息泄露以及日常生活的骚扰。

目前对于垃圾信息的拦截处理，通常是云端服务器根据大量用户的标记数据，来构建拦截数据库。从而对来信号码和信息内容进行分析，以确定是否进行拦截处理。然而，对于不同的用户来说，这种拦截处理方式往往是统一的。

技术实现要素：

本申请实施例提出了用于拦截信息的方法和用于确定拦截信息的方法。

第一方面，本申请实施例提出了一种用于拦截信息的方法，该方法用于用户设备端，包括：响应于当前接收到短信，获取短信的发送号码和内容；根据短信的发送号码和内容以及当前用户属性，确定是否拦截短信，其中，用户属性包括用于表征用户所关注的信息的关键信息；响应于确定拦截短信，对短信执行拦截操作。

在一些实施例中，根据短信的发送号码和内容以及当前用户属性，确定是否拦截短信，包括：将短信的发送号码和内容输入当前的包括当前用户属性的信息分析模型，得到短信的分析结果；以及根据短信的分析结果，确定是否拦截短信；其中，分析结果包括短信是/不是普通短信，或短信的内容与当前用户属性匹配/不匹配。

在一些实施例中，将短信的发送号码和内容输入当前的包括当前用户属性的信息分析模型，得到短信的分析结果，包括：将短信的发送号码和/或内容在预存的拦截数据库中进行匹配，其中，拦截数据库中的拦截数据包括拦截号码和拦截关键词；若短信的内容中包含拦截数据库中非拦截关键词，或者拦截数据库中存在与短信的发送号码相匹配的拦截号码，则分析确定短信不是普通短信。

在一些实施例中，将短信的发送号码和内容输入当前的包括当前用户属性的信息分析模型，得到短信的分析结果，包括：确定短信的发送号码是否为公众服务号码；若确定该发送号码不是公众服务号码，则进一步确定该发送号码的长度是否为预设长度；若确定该发送号码的长度不是预设长度，则分析确定短信不是普通短信；若确定该发送号码的长度是预设长度，则进一步确定短信的内容是否满足预设条件；若确定短信的内容满足预设条件，则分析确定短信不是普通短信。

在一些实施例中，将短信的发送号码和内容输入当前的包括当前用户属性的信息分析模型，得到短信的分析结果，还包括：将短信的发送号码和/或内容在预存的非拦截数据库中进行匹配，其中，非拦截数据库中的非拦截数据包括非拦截号码和非拦截关键词；若短信的内容中不包含非拦截数据库中的非拦截关键词，且非拦截数据库中不存在与短信的发送号码相匹配的非拦截号码，则分析确定短信不是普通短信。

在一些实施例中，根据短信的分析结果，确定是否拦截短信，包括：当短信不是普通短信时，进一步分析短信的内容是否与当前用户属性匹配；当短信不是普通短信，且短信的内容与当前用户属性不匹配时，确定拦截短信。

在一些实施例中，当短信不是普通短信时，进一步分析短信的内容是否与当前用户属性匹配，包括：对短信的内容进行分析，确定短信的内容属性和/或提取短信的内容关键信息；分析短信的内容属性和/或内容关键信息与当前用户属性的匹配度；当匹配度未达到预设阈值时，确定短信的内容与当前用户属性不匹配。

在一些实施例中，该方法还包括：对周期性获取的用户的历史操作数据进行分析，更新信息分析模型中的用户属性和相关数据，其中，历史操作数据包括安装的第三方应用的应用信息以及用户在第三方应用的操作信息；将更新后的信息分析模型作为当前的信息分析模型，其中，当前的信息分析模型中的用户属性为当前用户属性；其中，信息分析模型通过以下步骤训练得到：获取样本集，其中，样本集中的样本包括样本用户属性、样本短信以及样本用户属性所是指的用户对样本短信的处理结果；将样本集中样本的样本用户属性和样本短信作为初始模型的输入，执行以下训练步骤：对输入的样本短信的发送号码和/或内容进行分析，确定该样本短信是否为普通短信；响应于确定该样本短信不是普通短信，进一步分析该样本短信的内容是否与对应的样本用户属性匹配；若该样本短信的内容与对应的样本用户属性不匹配，则确定拦截该样本短信；将输入的样本短信的确定结果与对应的处理结果进行比较，确定输入的样本短信的确定结果与对应的处理结果是否相同；根据比较结果，确定初始模型是否训练完成；若确定初始模型训练完成，则将训练完成的初始模型作为信息分析模型；若确定初始模型未训练完成，调整初始模型中的相关参数，将调整后的初始模型作为初始模型，以及继续执行训练步骤。

第二方面，本申请实施例提出了一种用于拦截信息的装置，该装置设置于用户设备端，包括：获取单元，被配置成响应于当前接收到短信，获取短信的发送号码和内容；第一确定单元，被配置成根据短信的发送号码和内容以及当前用户属性，确定是否拦截短信，其中，用户属性包括用于表征用户所关注的信息的关键信息；拦截单元，被配置成响应于确定拦截短信，对短信执行拦截操作。

第三方面，本申请实施例提出了一种用于确定拦截信息的方法，该方法用于网络设备端，包括：响应于用户设备端当前接收到短信，接收用户设备端发送的短信的发送号码和内容；根据短信的发送号码和内容以及目标用户的当前用户属性，确定是否拦截短信，其中，目标用户为使用用户设备端的用户，用户属性包括用于表征用户所关注的信息的关键信息；将确定结果发送给用户设备端，以使用户设备端在确定结果指示拦截短信时，对短信执行拦截操作。

在一些实施例中，根据短信的发送号码和内容以及目标用户的当前用户属性，确定是否拦截短信，包括：获取当前的包括目标用户的当前用户属性的信息分析模型；将短信的发送号码和内容输入当前的信息分析模型，得到短信的分析结果；以及根据所短信的分析结果，确定是否拦截短信；其中，分析结果包括短信是/不是普通短信，或短信的内容与当前用户属性匹配/不匹配。

在一些实施例中，将短信的发送号码和内容输入当前的信息分析模型，得到短信的分析结，包括：将短信的发送号码和/或内容在预存的拦截数据库中进行匹配，其中，拦截数据库中的拦截数据包括拦截号码和拦截关键词；若短信的内容中包含拦截数据库中的拦截关键词，或者拦截数据库中存在与短信的发送号码相匹配的拦截号码，则分析确定短信不是普通短信。

在一些实施例中，将短信的发送号码和内容输入当前的信息分析模型，得到短信的分析结，包括：确定短信的发送号码是否为公众服务号码；若确定该发送号码不是公众服务号码，则进一步确定该发送号码的长度是否为预设长度；若确定该发送号码的长度不是预设长度，则分析确定短信不是普通短信；若确定该发送号码的长度是预设长度，则进一步确定短信的内容是否满足预设条件；若确定短信的内容满足预设条件，则分析确定短信不是普通短信。

在一些实施例中，将短信的发送号码和内容输入当前的信息分析模型，得到短信的分析结，还包括：在预存的非拦截数据库群中，选取与目标用户对应的非拦截数据库，其中，非拦截数据库中的非拦截数据包括非拦截号码和非拦截关键词；将短信的发送号码和/或内容在选取的非拦截数据库中进行匹配；若短信的内容中不包含选取的非拦截数据库中的非拦截关键词，且选取的非拦截数据库中不存在与短信的发送号码相匹配的非拦截号码，则分析确定短信不是普通短信。

在一些实施例中，根据短信的分析结果，确定是否拦截短信，包括：当短信不是普通短信时，进一步分析短信的内容是否与当前用户属性匹配；当短信不是普通短信，且短信的内容与当前用户属性不匹配时，确定拦截短信。

在一些实施例中，当短信不是普通短信时，进一步分析短信的内容是否与当前用户属性匹配，包括：对短信的内容进行分析，确定短信的内容属性和/或提取短信的内容关键信息；分析短信的内容属性和/或内容关键信息与当前用户属性的匹配度；当匹配度未达到预设阈值时，确定短信的内容与当前用户属性不匹配。

在一些实施例中，该方法还包括：周期性地获取目标用户在用户设备端上的历史操作数据，其中，历史操作数据包括安装在用户设备端上的第三方应用的应用信息以及目标用户在第三方应用的操作信息；对获取的历史操作数据进行分析，更新与目标用户对应的信息分析模型中的用户属性和相关数据；将更新后的信息分析模型作为当前的信息分析模型，其中，当前的信息分析模型中的用户属性为当前用户属性；其中，信息分析模型通过以下步骤训练得到：获取样本集，其中，样本集中的样本包括样本用户属性、样本短信以及样本用户属性所是指的用户对样本短信的处理结果；将样本集中样本的样本用户属性和样本短信作为初始模型的输入，执行以下训练步骤：对输入的样本短信的发送号码和/或内容进行分析，确定该样本短信是否为普通短信；响应于确定该样本短信不是普通短信，进一步分析该样本短信的内容是否与对应的样本用户属性匹配；若该样本短信的内容与对应的样本用户属性不匹配，则确定拦截该样本短信；将输入的样本短信的确定结果与对应的处理结果进行比较，确定输入的样本短信的确定结果与对应的处理结果是否相同；根据比较结果，确定初始模型是否训练完成；若确定初始模型训练完成，则将训练完成的初始模型作为信息分析模型；若确定初始模型未训练完成，调整初始模型中的相关参数，将调整后的初始模型作为初始模型，以及继续执行训练步骤。

第四方面，本申请实施例提出了一种用于确定拦截信息的装置，该装置设置于网络设备端，包括：接收单元，被配置成响应于用户设备端当前接收到短信，接收用户设备端发送的短信的发送号码和内容；第二确定单元，被配置成根据短信的发送号码和内容以及目标用户的当前用户属性，确定是否拦截短信，其中，目标用户为使用用户设备端的用户，用户属性包括用于表征用户所关注的信息的关键信息；发送单元，被配置成将确定结果发送给用户设备端，以使用户设备端在确定结果指示拦截短信时，对短信执行拦截操作。

第五方面，本申请实施例提出了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如上述第一方面和第三方面中任一实施例所描述的方法。

第六方面，本申请实施例提出了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面和第三方面中任一实施例所描述的方法。

本申请实施例提出的用于拦截信息和确定拦截信息的方法，在用户设备端监听到当前接收到短信时，可以获取短信的发送号码和内容。之后，根据短信的发送号码和内容以及当前用户属性，用户设备端或网络设备端可以确定是否拦截该短信。即对于当前用户属性所指示的用户来说，是否对该短信执行拦截操作。其中，用户属性可以包括用于表征用户所关注的信息的关键信息。在确定拦截该短信的情况下，用户设备端可以对短信执行拦截操作。也就是说，本实施例中的方法可以根据用户的当前用户属性，来确定是否对短信进行拦截。即对于同一短信，可以采用因人而异的处理方法，实现不同的处理结果。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的用于拦截信息的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的用于拦截信息的方法的又一个实施例的流程图；

图4是根据本申请的用于确定拦截信息的方法的一个实施例的流程图；

图5是根据图4所示的用于确定拦截信息的方法的一个应用场景的示意图；

图6是适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请实施例的用于拦截信息的方法或用于确定拦截信息的方法的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端(即用户设备端)101、102、103，网络104和服务器(即网络设备端)105。网络104可以用以在终端101、102、103与服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端101、102、103通过网络104与服务器105进行交互，以接收或发送消息等。终端101、102、103上可以安装有各种客户端应用，例如网页浏览器、购物类应用、理财类应用、短信应用和即时通讯工具等。

终端101、102、103可以实时监听当前是否接收到短信广播。若接收到短信广播，终端101、102、103可以获取短信广播所指示的短信的发送号码和内容。进而可以对获取的信息进行分析，以确定是否拦截短信。若确定拦截短信，则可以对短信执行拦截操作。若确定不拦截短信，则可以使其上安装的短信应用接收并存储短信。同时，可以根据用户的设置参数，向用户发送新信息提醒。这里的短信可以包括一般短信(sms，shortmessageservice)和彩信(mms，multimediamessagingservice)。

这里的终端101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端101、102、103为硬件时，可以是具有短信接收功能的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、可穿戴设备、电子书阅读器、mp3播放器(movingpictureexpertsgroupaudiolayeriii，动态影像专家压缩标准音频层面3)、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如可以是对终端101、102、103上安装的各种应用提供支持的后台服务器。后台服务器可以对用户在应用上的操作行为进行分析处理，并根据处理结果向用户发送对应的响应信息。同时，后台服务器还可以对用户的操作行为进行记录存储。

再例如，服务器105还可以是对短信的信息进行分析的分析服务器。此时，终端101、102、103在监听到短信广播的情况下，可以将获取的短信广播所指示的短信的发送号码和内容发送给分析服务器。这样，分析服务器可以对这些数据进行分析，以确定是否拦截短信，并可以将确定结果发送给终端101、102、103。进而在确定结果指示拦截短信时，终端101、102、103可以对短信执行拦截操作。

这里的服务器105同样可以是硬件，也可以是软件。当服务器105为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器105为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

需要说明的是，本申请实施例所提供的用于拦截信息的方法一般由终端101、102、103执行。而本申请实施例所提供的用于确定拦截信息的方法一般由服务器105执行。

应该理解，图1中的终端、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端、网络和服务器。

继续参见图2，其示出了根据本申请的用于拦截信息的方法的一个实施例的流程200。该用于拦截信息的方法可以包括以下步骤：

步骤201，响应于当前接收到短信，获取短信的发送号码和内容。

在本实施例中，用于拦截信息的方法的执行主体(例如图1所示的终端101、102、103)在当前接收到短信的情况下，可以获取短信的发送号码和内容。其中，短信可以包括一般短信(sms，shortmessageservice)和彩信(mms，multimediamessagingservice)。

在本实施例中，短信的发送号码一般是指发信人号码，即发送该短信的用户所使用的号码。这里的发送号码可以包括(但不限于)手机号码和网络虚拟号码等。短信的内容可以是任何能够通过短信(一般短信和彩信)发送的信息，如文字、数字、图像、链接等等。

可以理解的是，为了实现短信拦截，这里所说的接收到短信通常是在执行主体上所安装的短信应用接收到短信之前而接收到短信信息。例如执行主体可以调用操作系统上的api(应用程序接口，applicationprograminterface)，从而使操作系统执行短信监听程序。在操作系统监听到短信事件的情况下，系统会发送一条广播。此时，在执行主体中预先定义的广播接收者就可以接收这个广播，并且可以得到广播所指示的短信的相关信息，如发送号码、内容和时间等。

步骤202，根据短信的发送号码和内容以及当前用户属性，确定是否拦截短信。

在本实施例中，执行主体可以根据使用执行主体的用户的当前用户属性，以及步骤201中获取的短信的发送号码和内容，来确定是否拦截短信。其中，用户属性可以包括用于表征用户所关注的信息的关键信息。例如用户属性可以包括用于描述用户的爱好、职业等个人信息的关键词等。而当前用户属性可以是同一用户的各用户属性中最新的用户属性。也就是说，通过对当前用户属性、短信的发送号码和内容进行分析，来确定该短信对于当前用户属性所指示的用户来说是否为垃圾短信。若确定该短信为垃圾短信，则可以拦截该短信，从而避免短信应用接收该短信。若确定该短信不是垃圾短信，则可以不拦截该短息，从而使短信应用正常接收该短信。在这里，垃圾短信一般是指未经用户同意向用户发送的用户不愿意收到的短信息，或用户不能根据自己的意愿拒绝接收的短信息。

在这里，执行主体可以通过多种方法来确定是否拦截短信。在本实施例的一些可选地实现方式中，首先，执行主体可以将短信的发送号码在预先设置的拦截号码库中进行匹配。其中，拦截号码库可以是根据当前用户属性所指示的用户标记的所需拦截的短信的发送号码而生成的。也就是说，拦截号码库中包括该用户需要拦截的短信的发送号码。如果拦截号码库中存在与该短信的发送号码匹配(如相同)的拦截号码，那么执行主体可以确定拦截该短信。如果拦截号码库中不存在与该短信的发送号码匹配的拦截号码，那么之后执行主体可以确定该发送号码是否为手机号。具体确定过程可以参见图3实施例中的相关描述，此处不再赘述。

接着，如果确定该发送号码不是手机号，那么该发送号码很有可能为网络虚拟号码。即说明该短信可能是他人(如商家)通过互联网发送的广告短信。此时，执行主体可以进一步地分析该短信的内容是否与当前用户属性匹配，来最终确定是否拦截该短信。具体确定过程同样可以参见图3实施例中的相关描述，此处不再赘述。如果确定两者不匹配，则说明该短信对于该用户来说可能是垃圾短信。那么执行主体可以确定拦截该短信。这样，对于第一次接收到某发送号码发送的短信，也能够实现有效地拦截处理。

可选地，为了提高拦截处理的准确度，执行主体还可以将短信的发送号码和内容输入当前的包括当前用户属性的信息分析模型中，以得到短信的分析结果。进而，可以根据短信的分析结果，来确定是否拦截短信。其中，信息分析模型可以用于对短信进行分析，模型中可以包括用户属性数据。当前的信息分析模型一般是指模型中包含最新数据的信息分析模型，即最新的信息分析模型。在这里，分析结果可以包括短信是/不是普通短信，或短信的内容与用户属性匹配/不匹配。例如，若分析结果表示短信不是普通短信，或者短信的内容与当前用户属性不匹配，可以说明对于该用户来说该短信可能是垃圾短息，则执行主体可以确定拦截该短信。

需要说明的是，普通短信一般是指日常生活中用户间发送的短信，如节日祝福短信、商务交往短信、亲朋间通讯短信等。并且上述信息分析模型可以通过多种训练方式得到。例如可以参见图3实施例中的相关描述，此处不再赘述。此外，采用信息分析模型来代替执行主体的操作系统来处理部分数据，可以减少执行主体的工作负荷，有助于提高运行效率。

在这里，执行主体可以通过多种方法来确定用户(使用执行主体的用户)的用户属性。在本实施例的一些可选地实现方式中，执行主体可以获取其上安装的第三方应用的应用信息。进而可以对获取的应用信息进行分析，来确定用户的用户属性。其中，应用信息可以用于描述应用的功能用途。例如执行主体上安装了购物类应用，此时可以确定用户的用户属性为购物达人。

可选地，为了使确定的用户属性更加准确，执行主体除了可以获取安装的第三方应用的应用信息外，还可以获取用户在第三方应用的操作信息。进而可以对获取的应用信息和操作信息进行统计分析，来确定用户的用户属性。这里的操作信息可以是用户在使用第三方应用的过程中所产生的任何信息，如使用时长、搜索内容、点击浏览内容等。在这里，使用时长的统计方式在本申请中并不限制。如使用时长可以是一定时间段内的累计时长或平均时长。

作为示例，执行主体上安装了购物类应用、阅读类应用和旅游类应用。其中，购物类应用在近一个月内的使用时长约为6小时；阅读类应用在近一个月内的使用时长约为3小时；而旅游类应用在近一个月内的使用时长约为0.5小时。由于前两种应用的使用时长相对较长，而旅游类应用几乎没有使用，所以可以确定该用户的用户属性为购物达人、爱读书。进一步地，执行主体还可以获取用户在购物类应用上所浏览或购买的商品，如眼镜。此时该用户的用户属性还可以包括眼镜控。再例如，执行主体可以采用加权方法，来对这些应用进行评分。进而可以根据评分较高的应用来确定用户的用户属性。

需要说明的是，执行主体可以从本地获取上述应用信息和操作信息；也可以从应用的后台服务器(例如图1所示的服务器105)来获取这些信息。此外，为了使用户属性可以更加准确地描述用户近期所关注的相关信息，执行主体可以周期性地获取上述信息(应用信息和操作信息)，以不断地更新用户属性。这里的获取周期时长在本申请中并不限制，如可以是每日、每周等。

进一步地，执行主体也可以根据用户输入的自我评价或描述信息，来分析确定用户的用户属性。这里的输入方式可以包括(但不限于)语音输入、键盘输入或通过选择执行主体提供的备选项来输入。

步骤203，响应于确定拦截短信，对短信执行拦截操作。

在本实施例中，如果执行主体在步骤202中确定拦截短信，那么可以对短信执行拦截操作。例如，执行主体可以将短信存储至预设位置，并且不会向用户发送新信息提醒。其中，预设位置可以是除短信应用的存储位置外的任意位置。再例如，执行主体也可以删除短信。

本实施例提供的用于拦截信息的方法，在用户设备端监听到当前接收到短信时，可以获取短信的发送号码和内容。之后，根据短信的发送号码和内容以及当前用户属性，可以确定是否拦截该短信。即对于当前用户属性所指示的用户来说，是否对该短信执行拦截操作。其中，用户属性可以包括用于表征用户所关注的信息的关键信息。在确定拦截该短信的情况下，可以对短信执行拦截操作。也就是说，本实施例中的方法可以根据用户的当前用户属性，来确定是否对短信进行拦截。即对于同一短信，可以采用因人而异的处理方法，实现不同的处理结果。

进一步参见图3，其示出了根据本申请的用于拦截信息的方法的又一个实施例的流程300。该用于拦截信息的方法可以包括以下步骤：

步骤301，响应于当前接收到短信，获取短信的发送号码和内容。

在本实施例中，用于拦截信息的方法的执行主体(例如图1所示的终端101、102、103)在当前接收到短信的情况下，可以获取短信的发送号码和内容。具体可以参见图2实施例的步骤201中的相关描述，此处不再赘述。

步骤302，将短信的发送号码和内容输入当前的包括当前用户属性的信息分析模型，得到短信的分析结果。

在本实施例中，执行主体可以将短信的发送号码和内容输入当前的信息分析模型中，以对短信进行分析，从而得到短信的分析结果。在这里，当前的信息分析模型中包括用户的当前用户属性。其中，分析结果可以包括短信是/不是普通短信，或短信的内容与当前用户属性匹配/不匹配。具体可参见图2实施例的步骤202中的相关描述，此处不再赘述。

在本实施例的一些可选地实现方式中，执行主体可以通过模型将短信的发送号码和/或内容在预存的拦截数据库中进行匹配。其中，拦截数据库中的拦截数据可以包括拦截号码和拦截关键词。若短信的内容中包含拦截数据库中的拦截关键词，或者拦截数据库中存在与短信的发送号码相匹配的拦截号码，则执行主体可以分析确定该短信不是普通短信。

需要说明的是，上述拦截数据库可以是根据大量用户所拦截的短信的发送号码和/或内容而生成的；也可以是根据当前用户属性所指示的用户所拦截的短信的发送号码和/或内容而生成的。

可选地，执行主体在模型中可以确定短信的发送号码的长度是否为预设长度。若确定该发送号码的长度不是预设长度，则可以分析确定短信不是普通短信。

在这里，预设长度通常为手机号码长度(即11位)。即确定发送号码是否为手机号码。为了提高确定结果的准确度，执行主体还可以确定发送号码的预设长度位置是否包含预设字符。其中，预设长度位置一般是指手机号码的前三位。预设字符一般是指手机号码的前三位字符，如188、159等。此外，预设长度还可以是包含区号(如+86或86)的手机号码长度(即14或13位)。这样，在确定发送号码的长度的同时，还可以确定其是否包含区号。

可以理解的是，由于互联网技术的快速发展，大多数商家都采用网络技术来发送大量的广告信息。因此，如果确定短信的发送号码不是手机号码，则可以确定该短信不是普通短信。

为了提高确定结果的准确度，在确定该发送号码的长度是预设长度的情况下，还可以进一步地分析短信的内容，即可以确定短信的内容是否满足预设条件。如果满足预设条件，可以说明短信不是普通短信。

这里的预设条件可以用于表征短信不是普通短信。作为示例，预设条件可以是短信的内容中包含预设关键词(如特价、爆款、抢购等)。预设条件还可以是短信的内容符合预设格式。其中，预设条件可以根据实际情况设置。预设关键词可以根据用户(不限于使用执行主体的用户)标记的所需拦截的短信的内容来设置的。预设格式可以通过对大量的非普通短信(如广告信息、理财类信息、诈骗信息等)进行统计分析来设置。

进一步地，在确定短信的发送号码的长度是否为预设长度之前，执行主体还可以在模型中确定该发送号码是否为公众服务号码。其中，公众服务号码一般是指为公众所知的国内号码，如运营商客服电话、银行客服电话等。在不是公众服务号码的情况下，可以进一步地确定其长度。这样可以避免对一些通知类信息造成拦截，有助于进一步地提高确定结果的准确度。

可以理解的是，在确定短信的发送号码是公众服务号码的情况下，执行主体也可以继续确定短信的内容是否满足预设条件。进而对盗用公众服务号码所发送的垃圾短信或公众服务号码发送的部分信息(如银行理财短信)进行有效地拦截，提升拦截处理效果。

在一些应用场景中，执行主体还可以通过模型将短信的发送号码和/或内容在预存的非拦截数据库中进行匹配。其中，非拦截数据库中的非拦截数据可以包括非拦截号码和非拦截关键词。若短信的内容中不包含非拦截数据库中的非拦截关键词，且非拦截数据库中不存在与短信的发送号码相匹配的非拦截号码，则可以分析确定短信不是普通短信。需要说明的是，这里的非拦截数据库通常是根据当前用户属性所指示的用户标记的不需要拦截的短信的发送号码和/或内容而生成的。

可以理解的是，为了提高确定结果的准确性，执行主体在模型中也可以采用上述各种方法相结合的方式，来分析确定短信是否为普通短信。

步骤303，根据短信的分析结果，确定是否拦截短信。

在本实施例中，执行主体可以根据步骤302中得到的短信的分析结果，来确定是否拦截该短信。若分析结果表示短信是普通短信，则执行主体可以执行步骤304。若分析结果表示短信不是普通短信，则执行主体可以继续执行步骤305。

步骤304，若短信是普通短信，确定不拦截该短信。

在本实施例中，若执行主体通过信息分析模型分析确定短信是普通短信，则可以确定不拦截该短信。此时，执行主体可以对短信进行存储，存储至其上安装的短信应用中。

可选地，执行主体可以根据短信的发送号码和/或内容更新上述非拦截数据库。例如将短信的发送号码作为非拦截号码，和/或提取内容中的关键词作为非拦截关键词，从而存储至非拦截数据库中。这样，当再次接收到该发送号码发送的短信时，执行主体便可以不做拦截处理，从而避免执行后续步骤，提高处理效率。

步骤305，若短信不是普通短信，进一步分析短信的内容是否与当前用户属性匹配。

在本实施例中，若执行主体通过信息分析模型分析确定短信不是普通短信，则可以通过模型进一步分析短信的内容是否与当前用户属性匹配。若确定短信的内容与当前用户属性匹配，则执行主体可以执行步骤304。若确定短信的内容与当前用户属性不匹配，则执行主体可以继续执行步骤306。

在本实施例的一些可选地实现方式中，执行主体可以通过模型来分析短信的内容与当前用户属性中是否包含相同或相近的关键词。再例如分析两者之间是否存在从属关系或关联性。作为示例，当前用户属性为购物达人。而短信为某电商的优惠广告信息，此时可以确定两者匹配。

可选地，执行主体还可以通过模型首先对短信的内容进行分析，确定短信的内容属性和/或提取短信的内容关键信息。其中，短信的内容属性可以用于表征短信的内容类型，如购物类、旅游类、理财类等等。内容关键信息可以用于描述短信的主要内容，如关键字、词或语句等。之后，可以分析短信的内容属性和/或内容关键信息与当前用户属性的匹配度。接着，可以将两者的匹配度与预设阈值(如80％)进行比较。若匹配度未达到预设阈值，可以确定短信的内容与当前用户属性不匹配。若匹配度达到预设阈值，可以确定短信的内容与当前用户属性匹配。

步骤306，短信不是普通短信，且短信的内容与当前用户属性不匹配，确定拦截短信。

在本实施例中，若通过信息分析模型确定短信不是普通短信，并且短信的内容与当前用户属性也不匹配，则可以确定拦截该短信。作为示例，在分析确定短信不是普通短信的情况下，执行主体还可以通过信息分析模型生成拦截指令。这样，在确定拦截短信或确认拦截指令的情况下，执行主体可以对短信执行拦截操作。具体可以参见图2实施例的步骤203中的相关描述，此处不再赘述。

可选地，为了提高信息处理效率和拦截效果，执行主体可以根据短信的发送号码和/或内容更新上述拦截数据库。例如将短信的发送号码作为拦截号码，和/或提取内容中的关键词作为拦截关键词，从而存储至拦截数据库中。

在一些应用场景中，为了进一步地提升拦截处理效果，执行主体可以周期性地更新上述信息分析模型中的用户属性和相关数据(如拦截数据库、公众服务号码、非拦截数据库等)，从而使短信的拦截处理结果随着用户需求的变化而改变。

具体地，首先，可以对周期性获取的用户的历史操作数据进行分析，更新信息分析模型中的用户属性和相关数据。其中，历史操作数据可以包括安装的第三方应用的应用信息以及用户在第三方应用的操作信息。之后，可以将更新后的信息分析模型作为当前的信息分析模型(即最新的信息分析模型)。其中，当前的信息分析模型中的用户属性即为当前用户属性。这里的周期可以是固定时长(如每日)；也可以是预设事件发生时，如将接收到短信时(即输入信息分析模型之前)；再如得到短信的分析结果(即确定是否拦截短信)时。

可以理解的是，历史操作数据还可以包括用户的短信操作行为。例如当用户点击查阅已拦截短信时，执行主体可以根据该拦截短息的发送号码更新上述非拦截数据库。这样一来，再次接收到该发送号码发送的短信时，执行主体可以不对其做拦截处理。再例如当用户直接删除未点击查阅的未拦截短信时，执行主体也可以根据该未拦截短信的发送号码更新上述拦截数据库。这样一来，再次接收该发送号码发送的短信时，执行主体可以对其做拦截处理。这样可以形成反馈机制，从而提升拦截处理效果。

也就是说，对于同一用户，本实施例中的方法也可以根据用户不同时期的历史操作数据，来确定用户的当前时期的用户属性等数据，从而使得短信的拦截处理结果符合用户在当前时期的需求。

在这里，上述信息分析模型可以通过以下步骤训练得到：

首先，获取样本集。其中，样本集中的样本包括样本用户属性、样本短信以及样本用户属性所是指的用户对样本短信的处理结果。处理结果可以用于表征对于样本用户属性所是指的用户来说，是否要对样本短信执行拦截操作。例如可以设置样本短信的标识。当标识为0时，表示不拦截样本短信；当标识为1时，表示拦截样本短信。

接着，将样本集中样本的样本用户属性和样本短信作为初始模型的输入，执行以下1)-6)训练步骤：

1)对输入的样本短信的发送号码和/或内容进行分析，确定该样本短信是否为普通短信。可以参见步骤302中的相关描述，此处不再赘述。

2)响应于确定该样本短信不是普通短信，进一步分析该样本短信的内容是否与对应的样本用户属性匹配。可以参见步骤305中的相关描述，此处不再赘述。

3)若该样本短信的内容与对应的样本用户属性不匹配，则确定拦截该样本短信。

4)将输入的样本短信的确定结果与对应的处理结果进行比较，确定输入的样本短信的确定结果与对应的处理结果是否相同。

5)根据比较结果，确定初始模型是否训练完成。在这里，如果输入多个样本，那么在每个样本的确定结果与对应的处理结果均相同的情况下，执行主体可以确定初始模型训练完成。或者，执行主体可以统计确定结果与对应的处理结果相同的样本占输入的样本的比例。且在该比例达到预设比例(如95％)时，可以确定初始模型训练完成。

其中，初始模型可以是基于机器学习技术而创建的现有的各种神经网络模型。该神经网络模型可以具有现有的各种神经网络结构(例如densebox、vggnet、resnet、segnet等)。

6)若确定初始模型训练完成，则将训练完成的初始模型作为信息分析模型。

最后，若确定初始模型未训练完成，调整初始模型中的相关参数。例如采用反向传播技术修改初始模型中各卷积层中的权重。并可以将调整后的初始模型作为初始模型，以及继续执行上述训练步骤。需要说明的是，输入初始模型的样本在本申请中也不限制。例如在样本集中有大量样本的情况下，执行主体可以从中选取未被输入过的样本。

需要说明的是，上述样本集可以是执行主体通过有线连接方法或无线连接方式，从数据库服务器或云端服务器所存储的数据中获取的。此时，为了使训练得到的信息分析模型更加符合使用执行主体的用户的需求，执行主体在初次通过信息分析模型对接收的短信进行分析之前，可以将用户的当前用户属性输入信息分析模型中。此外，还可以根据该用户现有的历史操作数据更新模型中的相关数据。当然，上述样本集也可以是执行主体通过对自身的历史数据进行收集而生成的。这样训练得到的信息分析模型能够更加符合用户的个人需求。

本实施例提供的用于拦截信息的方法，通过采用信息分析模型来代替执行主体的操作系统，来对短信进行分析，可以提高分析结果的准确度。从而使得对短信的拦截处理结果更加符合用户需求。同时，也有利于减少用户设备端的工作负荷，有助于提高其运行效率。

请参见图4，其示出了根据本申请的用于确定拦截信息的方法的一个实施例的流程400。该用于确定拦截信息的方法可以包括以下步骤：

步骤401，响应于用户设备端当前接收到短信，接收用户设备端发送的短信的发送号码和内容。

在本实施例中，用于确定拦截信息的方法的执行主体(例如图1所示的服务器105)可以通过有线连接方式或无线连接方式，来接收用户设备端(例如图1所示的终端101、102、103)发送的短信的发送号码和内容。其中，短信是用户设备端当前所接收到的短信。

可以理解的是，为了实现短信拦截，这里所说的用户设备端接收到的短信通常是在用户设备端上所安装的短信应用接收到短信之前而接收到的短信信息。具体可以参见图2实施例的步骤201中的相关描述，此处不再赘述。

步骤402，根据短信的发送号码和内容以及目标用户的当前用户属性，确定是否拦截短信。

在本实施例中，执行主体可以根据目标用户的当前用户属性，以及步骤401中接收的短信的发送号码和内容，来确定是否拦截短信。其中，目标用户可以为使用用户设备端的用户；用户属性可以包括用于表征用户所关注的信息的关键信息。具体可以参见图2实施例的步骤202中的相关描述，此处不再赘述。

在本实施例的一些可选地实现方式中，执行主体可以获取当前的包括目标用户的当前用户属性的信息分析模型；将短信的发送号码和内容输入当前的信息分析模型，得到短信的分析结果；以及根据所短信的分析结果，可以确定是否拦截短信；其中，分析结果可以包括短信是/不是普通短信，或短信的内容与当前用户属性匹配/不匹配。

在这里，执行主体可以通过信息分析模型采用多种方法来得到短信的分析结果，可以参见图3实施例的步骤302中的相关描述。例如，执行主体可以将短信的发送号码和/或内容在预存的拦截数据库中进行匹配，其中，拦截数据库中的拦截数据可以包括拦截号码和拦截关键词；若短信的内容中包含拦截数据库中的拦截关键词，或者拦截数据库中存在与短信的发送号码相匹配的拦截号码，则可以分析确定短信不是普通短信。

可选地，执行主体可以确定短信的发送号码是否为公众服务号码；若确定该发送号码不是公众服务号码，则可以进一步确定该发送号码的长度是否为预设长度；若确定该发送号码的长度不是预设长度，则可以分析确定短信不是普通短信；若确定该发送号码的长度是预设长度，则可以进一步确定短信的内容是否满足预设条件；若确定短信的内容满足预设条件，则可以分析确定短信不是普通短信。

进一步地，执行主体可以在预存的非拦截数据库群中，选取与目标用户对应的非拦截数据库，其中，非拦截数据库中的非拦截数据包括非拦截号码和非拦截关键词；将短信的发送号码和/或内容在选取的非拦截数据库中进行匹配；若短信的内容中不包含选取的非拦截数据库中的非拦截关键词，且选取的非拦截数据库中不存在与短信的发送号码相匹配的非拦截号码，则可以分析确定短信不是普通短信。

在一些实施例中，当短信不是普通短信时，执行主体可以通过信息分析模型，来进一步分析短信的内容是否与当前用户属性匹配。可以参见图3实施例的步骤305中的相关描述。当短信不是普通短信，且短信的内容与当前用户属性不匹配时，可以确定拦截短信。

作为示例，首先，可以对短信的内容进行分析，以确定短信的内容属性和/或提取短信的内容关键信息；之后，可以分析短信的内容属性和/或内容关键信息与当前用户属性的匹配度；若匹配度未达到预设阈值，可以确定短信的内容与当前用户属性不匹配。

此外，为了保证分析结果的准确度，执行主体可以周期性地获取目标用户在用户设备端上的历史操作数据。其中，历史操作数据包括安装在用户设备端上的第三方应用的应用信息以及目标用户在第三方应用的操作信息。接着，可以对获取的历史操作数据进行分析，以更新与目标用户对应的信息分析模型中的用户属性和相关数据。并可以将更新后的信息分析模型作为当前的信息分析模型。其中，当前的信息分析模型中的用户属性为当前用户属性。

在这里，信息分析模型可以通过以下步骤训练得到：获取样本集，其中，样本集中的样本包括样本用户属性、样本短信以及样本用户属性所是指的用户对样本短信的处理结果；将样本集中样本的样本用户属性和样本短信作为初始模型的输入，执行以下训练步骤：对输入的样本短信的发送号码和/或内容进行分析，确定该样本短信是否为普通短信；响应于确定该样本短信不是普通短信，进一步分析该样本短信的内容是否与对应的样本用户属性匹配；若该样本短信的内容与对应的样本用户属性不匹配，则确定拦截该样本短信；将输入的样本短信的确定结果与对应的处理结果进行比较，确定输入的样本短信的确定结果与对应的处理结果是否相同；根据比较结果，确定初始模型是否训练完成；若确定初始模型训练完成，则将训练完成的初始模型作为信息分析模型；若确定初始模型未训练完成，调整初始模型中的相关参数，将调整后的初始模型作为初始模型，以及继续执行训练步骤。

需要说明的是，执行主体可以利用不同目标用户的样本集，来分别训练得到与各目标用户对应的信息分析模型。当然，执行主体也可以利用大量用户的样本集，来训练得到一个通用的信息分析模型。之后，可以将不同目标用户的相关数据输入该通用的信息分析模型中，从而得到与各目标用户对应的信息分析模型。

步骤403，将确定结果发送给用户设备端。

在本实施例中，执行主体可以将步骤402中的确定结果发送给用户设备端。这样，在确定结果指示拦截短信时，用户设备端可以对短信执行拦截操作。拦截操作可以参见图2实施例的步骤203中的相关描述，此处不再赘述。

进一步参见图5，图5是根据图4实施例的用于确定拦截信息的方法的一个应用场景的示意图。在图5的应用场景中，用户可以在其使用的终端101上安装各种应用，并与这些应用进行交互。终端101可以周期性地采集用户在终端101上的历史操作数据，并可以将采集的数据上传至云服务器105。云服务器105可以根据终端101所采集的数据，来确定使用该终端101的用户的当前用户属性。

此外，在终端101监听到短信广播事件的情况下，可以获取短信的发送号码和内容，并可以将获取的这些信息发送给云服务器105。这样，云服务器105可以根据短信的发送号码和内容以及该用户的当前用户属性，来确定是否拦截该短信。同时，云服务器105可以将确定结果发送给终端101。

这样，终端101可以对确定结果进行分析。且当确定结果指示拦截该短信时，终端101可以对短信广播事件所指示的短信执行拦截操作，从而实现短信拦截功能。而当确定结果指示不拦截该短信时，终端101可以对短信广播事件所指示的短信不做拦截处理，从而将该短信存储至短信应用中。此时，终端101可以向用户发送新信息提醒，以提醒用户查阅该短信。

本实施例中的用于确定拦截信息的方法，通过接收用户设备端发送的其当前接收的短信的发送号码和内容，可以根据接收到的这些信息以及使用该用户设备端的目标用户的当前用户属性，来确定是否拦截短信。即对于目标用户来说，是否对该短信执行拦截操作。其中，用户属性可以包括用于表征用户所关注的信息的关键信息。并且可以将确定结果发送给用户设备端。进而在确定结果指示拦截短信时，可以使用户设备端对短信执行拦截操作。这样可以根据不同目标用户的当前用户属性，来确定是否对短信进行拦截处理，从而实现不同的处理结果。

下面参见图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备(例如图1所示的终端101、102、103或服务器105)的计算机系统600的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(cpu)601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(ram)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。cpu601、rom602以及ram603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至i/o接口605：包括触摸屏、键盘、麦克风、摄像头等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(crt)和/或液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至i/o接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)601执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本申请的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、第一确定单元和拦截单元。再例如，还可以描述为：一种处理器包括接收单元、第二确定单元和发送单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“响应于当前接收到短信，获取短信的发送号码和内容的单元”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。例如，上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：响应于当前接收到短信，获取短信的发送号码和内容；根据短信的发送号码和内容以及预测的用户属性，确定是否拦截短信，其中，用户属性用于表征用户关注的相关信息；响应于确定拦截短信，对短信执行拦截操作。

再例如，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，还可以使得该电子设备：响应于用户设备端当前接收到短信，接收用户设备端发送的短信的发送号码和内容；根据短信的发送号码和内容以及目标用户的当前用户属性，确定是否拦截短信，其中，目标用户为使用用户设备端的用户，用户属性包括用于表征用户所关注的信息的关键信息；将确定结果发送给用户设备端，以使用户设备端在确定结果指示拦截短信时，对短信执行拦截操作。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。