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PHP 라이브 채팅 시스템에서 민감한 단어 필터링 및 컨텐츠 검토 기능 구현

gitbox 2025-06-13

1. PHP 라이브 채팅 시스템 개발

인터넷 기술의 지속적인 발전으로 실시간 커뮤니케이션은 현대 사회의 필수 불가결 한 부분이되었습니다. PHP Live Chat 시스템은 PHP 언어를 기반으로 한 채팅 응용 프로그램으로서 다른 장치와 네트워크 간의 즉각적인 커뮤니케이션을 실현하여 언제 어디서나 사용자의 의사 소통 요구를 충족시킬 수 있습니다.

PHP 라이브 채팅 시스템, JavaScript, JQuery, Ajax 및 기타 기술을 개발할 때는 일반적으로 동적 페이지로드 및 실시간 데이터 새로 고침을 지원하기 위해 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

2. 키워드 필터링 기능 구현

라이브 채팅 과정에서 민감한 단어 (예 : 폭력, 음란물, 도박 등)가 종종 발생합니다. 사용자의 커뮤니케이션의 안전성과 플랫폼의 좋은 환경을 보장하기 위해 효과적인 키워드 필터링을 달성해야합니다.

2.1 민감한 어휘 필터링

민감한 어휘 필터링은 채팅 컨텐츠에 부적절한 어휘가 포함되어 있는지 여부를 감지하고 키워드 매칭을 통해 대체하는 것을 나타냅니다. PHP 코드 예는 다음과 같습니다.

 
/**
 * 민감한 어휘를 필터합니다
 * @param string $content 채팅 내용
 * @return string $content 过滤后的채팅 내용
 */
function filterWords($content) {
    $sensitiveWords = array('폭행', '춘화', '도박');
    foreach ($sensitiveWords as $word) {
        if (strstr($content, $word)) {
            $content = str_replace($word, '', $content);
        }
    }
    return $content;
}

위의 코드에서는 민감한 단어가 배열`$ inlitivewords`에 저장됩니다. 이 프로그램은`strstr ()`함수를 통해 채팅 내용의 민감한 단어를 감지합니다. 찾은 경우`str_replace ()`함수를 사용하여 삭제하고 마지막으로 필터링 된 채팅 내용을 반환하십시오.

2.2 스팸 정보 필터링

민감한 어휘 외에도 스팸 (예 : 동일한 콘텐츠를 자주 전송하는 것)도 채팅 시스템에서 주요 문제입니다. 스팸의 확산을 피하기 위해 사용자 보내기 빈도를 제한하여 효과적인 스팸 필터링을 달성 할 수 있습니다. PHP 코드 예는 다음과 같습니다.

 
/**
 * 필터 스팸 정보
 * @param string $content 채팅 내용
 * @return bool 필터 결과
 */
function antiSpam($content) {
    if (getLatestCount($content) > 5) {
        return false;
    } else {
        return true;
    }
}

/**
 * 가장 최근의 채팅 기록을 얻으십시오
 * @param string $content 채팅 내용
 * @return int 채팅 기록 수
 */
function getLatestCount($content) {
    $sql = "SELECT COUNT(*) AS count FROM chat_log WHERE content='$content' ORDER BY id DESC LIMIT 0,5";
    $result = mysql_query($sql);
    $row = mysql_fetch_array($result);
    return $row['count'];
}

위의 코드는`getLatestCount ()`function을 통해 마지막 5 개의 채팅 레코드를 쿼리하고 동일한 내용이 존재하는지 여부를 결정합니다. 동일한 정보가 자주 반복적으로 전송된다는 것을 알게되면 스팸 필터링이 트리거됩니다.

3. 컨텐츠 감사 기능의 구현

키워드로 필터링 할 수없는 콘텐츠는 일반적으로 수동 또는 자동 검토를 통해 처리해야합니다.

3.1 수동 검토

수동 감사는 일반적으로 관리자가 사용자가 보낸 메시지를 하나씩 확인하여 위반 정보가 포함되어 있는지 확인하기 위해 관리자가 수행합니다. 이 방법은 비교적 신뢰할 수 있지만 시스템의 부담을 증가시킬 것이므로 높은 보안 보증이 필요한 경우에 적합합니다.

3.2 자동 감사

자동 감사는 기계 학습 및 기타 기술을 사용하여 불법 컨텐츠를 자동으로 식별합니다. 구현 프로세스에는 일반적으로 다음 단계가 포함됩니다.

  • 데이터 수집 : 채팅 내용, 시간, 발신자 및 기타 정보를 포함하여 채팅 기록에서 데이터를 수집합니다.
  • 데이터 전처리 : 중지 단어 제거 및 키워드 추출과 같은 수집 된 데이터를 정리하고 처리합니다.
  • 기능 추출 : 채팅 컨텐츠에서 기능을 추출하고 기능 벡터를 생성합니다.
  • 모델 교육 : 감독 학습 알고리즘을 사용하여 분류기 모델을 얻기 위해 데이터를 훈련시킵니다.
  • 분류기 응용 프로그램 : 훈련 된 분류기를 사용하여 새 채팅 데이터를 판단하고 위반 여부를 식별하십시오.

자동 감사 기능을 구현하려면 데이터 마이닝, 자연어 처리 (NLP) 및 기계 학습과 같은보다 복잡한 기술 지원이 필요합니다.

4. 요약

PHP 라이브 채팅 시스템에서 키워드 필터링 및 컨텐츠 검토 기능은 사용자 안전을 효과적으로 보장 할뿐만 아니라 플랫폼의 건강한 환경을 유지할 수 있습니다. 민감한 워드 필터링, 스팸 필터링, 수동 검토 및 자동 검토와 같은 기술적 수단을 사용함으로써 우리는보다 안전하고 건강한 채팅 환경을 설정하여 사용자에게 고품질의 커뮤니케이션 경험을 제공 할 수 있습니다.