AdblockFilters项目新增域名拦截规则的技术解析
在移动应用生态系统中,内容过滤一直是提升用户体验的重要手段。近期,AdblockFilters项目针对两个常见的域名进行了规则更新,有效拦截了ES文件浏览器和某资讯应用中的内置内容。
新增拦截规则详解
本次更新主要涉及两个域名的拦截:
-
yfanads.com域名的全面拦截
通过添加*.yfanads.com通配符规则,项目实现了对该网络的全域名拦截。这个规则特别针对ES文件浏览器应用中频繁出现的内部弹窗内容。采用通配符方式而非单独指定子域名,体现了防御性编程思想,能够拦截该网络可能使用的所有子域名,包括但不限于:- adx-data.yfanads.com
- tracker.yfanads.com
-
某公司广告SDK域名的模式化拦截
添加的mssdk*.zijieapi.com规则针对某资讯应用的内容系统。某公司(zijieapi.com为其相关域名)的移动内容SDK(MSSDK)常被用于应用内内容投放。这个模式化规则能拦截所有以mssdk开头、以zijieapi.com结尾的追踪域名,覆盖了SDK可能使用的各种变体。
技术实现原理
这类内容拦截规则通常通过DNS层面的拦截实现,其工作原理是:
- 当应用尝试连接服务器时,系统会先进行DNS查询
- 内容拦截工具检查请求的域名是否匹配规则列表中的模式
- 如果匹配,则返回虚假IP(如127.0.0.1)或直接阻止连接
- 应用无法获取特定内容,从而达到过滤效果
通配符(*)的使用是这类规则的关键技术点,它表示可以匹配任意字符序列,大大提高了规则的覆盖范围和未来适用性。
实际效果评估
根据用户反馈,这两条规则的添加带来了明显的体验改善:
- 在ES文件浏览器中,原本频繁弹出的全屏内容和底部横幅内容被有效拦截
- 某资讯应用的内容流中,特定卡片和视频前贴片内容的出现频率显著降低
- 应用启动时的开屏内容也被成功拦截
值得注意的是,这类规则可能会随着系统的更新而需要调整,因为内容提供商经常会轮换使用新的域名来规避拦截。
对移动内容生态的影响
这类精准的内容拦截规则反映了当前移动内容生态的几个特点:
- 主流应用普遍内置多个内容SDK
- 内容网络倾向于使用专用子域名进行追踪和投放
- 内容系统与功能系统的耦合度较高
- 域名模式往往具有可预测性
对于开发者而言,这种拦截也提示了需要考虑更合规、更用户友好的内容实现方式,如:
- 减少侵入式内容形式
- 提供合理的付费选项
- 优化内容相关性
总结
AdblockFilters项目的这次规则更新展示了开源社区在改善数字体验方面的积极作用。通过技术手段,用户在享受免费应用的同时,也能获得更干净的使用环境。这类项目的发展也促使行业思考更平衡的商业模式,最终推动整个移动生态向更健康的方向发展。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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