Signal-CLI-REST-API中实现群组消息自动消失功能的技术解析
2025-07-09 00:27:12作者:凌朦慧Richard
背景介绍
在即时通讯应用中,消息自动消失(Disappearing Messages)是一项重要的隐私保护功能。Signal作为注重隐私安全的通讯工具,原生支持这一特性。然而在使用Signal-CLI-REST-API时,用户发现通过CLI设备发送的群组消息无法正确遵循设置的消失时间。
问题本质
通过技术分析发现,Signal-CLI-REST-API早期版本存在一个功能缺失:虽然Signal官方客户端可以正常处理群组消息的消失计时,但通过CLI接口发送的消息在群组环境中无法正确应用过期设置。这导致当用户通过主设备(如Android客户端)查看时,本应自动消失的消息仍然可见。
技术实现方案
参数设置方法
最新版本的Signal-CLI-REST-API已经通过添加expiration_time参数解决了这个问题。开发者可以通过以下方式设置群组消息的消失时间:
- 使用JSON-RPC接口调用
- 在请求体中包含
expiration_time字段 - 以秒为单位指定消失时间(如86400表示24小时)
- 设置为0则禁用自动消失功能
实现原理
该功能的实现基于Signal协议的后端处理机制:
- 服务端会为每条消息附加元数据标记
- 客户端根据标记判断消息的有效期
- 到期后自动从本地存储中删除消息内容
- 该设置会持久化存储在群组属性中
最佳实践建议
- 设置时机:建议在创建群组时就明确设置消失时间
- 单位转换:注意时间单位是秒,需要进行适当转换
- 测试验证:设置后建议通过不同设备验证功能是否生效
- 权限控制:只有群组管理员才能修改此设置
技术注意事项
- 该设置是群组级别的,会影响所有成员的消息
- 修改设置不会影响已发送的消息,只对新消息有效
- 不同客户端可能需要同步时间才能确保一致性
- 在分布式系统中要考虑时钟漂移的影响
总结
Signal-CLI-REST-API通过引入expiration_time参数,完善了对群组消息自动消失功能的支持。这一改进使得通过命令行接口管理的Signal账号能够与其他客户端保持一致的隐私保护水平,为自动化消息处理场景提供了更好的安全保障。开发者在使用时应注意正确设置参数值,并通过多设备测试验证功能效果。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
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
346
147