从iOS11开始，苹果正式为iOS加入了短信过滤功能，系统会将信息按照「已知发件人」和「未知发件人」的类型进行分类，只有由第一个分类的发件人发送的信息才会发出通知和提醒，同时对于可能是骚扰/垃圾的信息，还会被标记上「可能是垃圾信息」的提示。

　　但在各类营销广告信息泛滥的年代，这种分类的过滤措施可能还不够，所以我们需要借助第三方垃圾短信过滤扩展应用来实现更有效的过滤效果。

　　目前，我自己在用第三方短信过滤应用是由国内独立开发者开发的「熊猫吃短信」。这是一款基于CoreML机器学习框架开发的短信过滤工具，能够在iOS系统默认的信息过滤基础上，将短信按照「交易信息」「推广信息」和「垃圾信息」进行过滤。

　　「熊猫吃短信」的使用十分简单，通过AppStore安装后，前往「设置>信息>未知与过滤信息>熊猫吃短信」中开启。

　　熊猫吃短信基于CoreML机器学习框架开发，能够从样本库中学习垃圾信息的识别准确率。你也可以在App中对信息进行准确性测试，将需要测试短信拷贝至剪贴板，点击App中的「准确性测试」即可查看这条信息在熊猫吃短信的样本库的匹配类型。

　　在熊猫吃短信的样本库中，过滤的短信被分为三种类型，分别是「正常短信」「交易信息」和「垃圾短信」，前两者会正常显示信息列表中，而后者则会直接被分类至信息App的「垃圾短信」列表内，并且如果你已经更新至iOS14，被归类到垃圾短信的信息还不会出现小红点提醒，实现更佳的零打扰过滤效果。（iOS14之前的系统会出现即使垃圾短信被过滤，但信息App仍出现小红点提醒的情况。）

　　而对于那些可能被「误判」的信息，在准确性测试下你还可以通过选择你认为正确的分类来训练熊猫吃短信的样本库，训练的次数越多，样本库的准确性也会越高。

　　但正常的过滤功能完全基于应用自带的训练模型，通过CoreML就可以无需联网地在手机本地对短信进行分类，而只有在用户使用准确性测试的时候，熊猫吃短信才会要求网络环境。

　　由于准确性训练涉及上传的步骤，所以难免也会涉及隐私问题。熊猫吃短信的开发者表示，用户在提交短信样本时，应用会将这些短信匿名上传到服务器，熊猫吃短信也会在云端完成学习，然后分发到所有人的手机上。

　　熊猫吃短信也支持自定义设置过滤规则的功能，在「过滤选项」设置下，你可以选择希望被过滤的短信类别，例如部分公益类短信的过滤就因人而异，有人觉得这类短信是「垃圾信息」就应该被过滤，但有的人觉得不该被过滤，所以你可以在这里进行初步的过滤规则自定义。

　　而如果简单的过滤选项还无法满足你的需求，熊猫吃短信也提供了更佳个性化的自定义规则功能，除了简单粗暴的「号码过滤」，还能设置根据短信内的「关键词」来进行过滤。例如我就将「TD退」「TD」「退订」这几个关键词列为过滤词，只要短信中出现这些词汇，都逃不过系统的法眼。

　　熊猫吃短信在AppStore售价3元，可以点击这里下载试用。

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　　关键词：iOS

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