Anti-AD规则误拦截腾讯地图服务导致企业微信打卡功能异常的案例分析
2025-05-25 11:56:35作者:鲍丁臣Ursa
背景
在企业微信的日常使用中,地理位置服务是许多功能的基础支撑,尤其是考勤打卡这类核心场景。近期有用户反馈安卓版企业微信出现无法正常打卡的问题,经排查发现与隐私保护工具Anti-AD的过滤规则存在关联。
技术分析
关键发现
问题根因在于Anti-AD的规则文件anti-ad-adguard.txt中包含了腾讯地图服务的域名cc.map.qq.com。该域名是企业微信调用腾讯地图API进行位置服务的关键节点,当其被广告过滤规则拦截后,直接导致:
- 地理位置获取失败
- 考勤打卡功能异常
- 相关位置服务接口无法响应
影响范围
主要影响使用AdGuard等基于Anti-AD规则进行网络过滤的用户,在以下场景会触发异常:
- 企业微信考勤打卡
- 基于腾讯地图的位置上报
- 需要实时定位的业务流程
解决方案
临时措施
用户可通过以下方式快速恢复:
- 在AdGuard的过滤规则中手动放行cc.map.qq.com
- 临时禁用相关过滤规则组
根本解决
Anti-AD项目组已在最新版本中移除了对该域名的拦截规则(提交记录44d1e56),建议用户:
- 更新至最新规则库
- 清除DNS缓存
- 重启相关应用
经验总结
- 地理位置服务域名具有特殊性,不应简单归类为广告追踪域名
- 企业级应用的核心功能域名需要加入规则维护白名单
- 建议规则维护者建立更完善的企业服务域名识别机制
延伸思考
这类误拦截事件反映了广告过滤领域的一个典型矛盾:隐私保护与功能完整性的平衡。对于开发者而言,建议:
- 建立更精细化的域名分类体系
- 实现企业服务域名的自动识别
- 提供用户端的快速反馈通道
对于终端用户,遇到类似问题时可以:
- 检查最近更新的过滤规则
- 通过抓包工具定位被拦截的域名
- 及时向规则维护方反馈
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
196
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
275
97
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.43 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1