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Go
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package main
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import (
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"errors"
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"fmt"
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"github.com/ssgo/httpclient"
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"github.com/ssgo/log"
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"github.com/ssgo/u"
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"strings"
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"time"
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)
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func checkImg(imgStr string) error {
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text := OCR(u.UnBase64(strings.Split(imgStr, "base64,")[1]))
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if text == "" {
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return errors.New("text is empty")
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}
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log.DefaultLogger.Info("checkImg", "imgStrLen", len(imgStr), "imgLen", len(u.UnBase64(strings.Split(imgStr, "base64,")[1])), "text", text)
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score, err := parseRiskScore(ask(buildImgDetectionPrompt(text)))
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if err != nil {
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log.DefaultLogger.Error("parseImgResp error", "err", err)
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return err
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}
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err = conn.WriteJSON(map[string]any{
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"type": "imageResult",
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"result": map[string]any{
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"score": score,
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"isSuspicious": score >= 50,
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},
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})
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if err != nil {
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log.DefaultLogger.Error("sendImgScore Error", "err", err)
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return err
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}
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log.DefaultLogger.Info("sendImgScore")
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return nil
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}
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func OCR(file []byte) string {
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resMap := httpclient.GetClient(time.Second*30).Post("https://api.textin.com/ai/service/v2/recognize/multipage", file, "x-ti-app-id", "d367747801bba61cd45026ebee91c784", "x-ti-secret-code", "f79c9c361d7bdb92195bd8c63bedffa0").Map()
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res := struct {
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Result struct {
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Pages []struct {
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Lines []struct {
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Text string
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} `json:"lines"`
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} `json:"pages"`
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} `json:"result"`
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}{}
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//log.DefaultLogger.Info("Result", "", resMap)
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//log.DefaultLogger.Error("ocrres err111", "err", errors.New(u.BRed(resMap["message"])), "rescode", reflect.TypeOf(resMap["code"]).String(), "rescod1e", reflect.TypeOf(resMap["code"]).Kind())
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if u.Int(resMap["code"]) != 200 {
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log.DefaultLogger.Error("ocrres err", "err", errors.New(u.BRed(resMap["message"])), "rescode", resMap["code"])
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fmt.Println(u.BRed(resMap["message"]))
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return ""
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}
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str := ""
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u.Convert(resMap, &res)
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if len(res.Result.Pages) < 1 {
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log.DefaultLogger.Error("no characters recognized")
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return ""
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}
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for _, k := range res.Result.Pages[len(res.Result.Pages)-1].Lines {
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str += "" + k.Text
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}
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//log.DefaultLogger.Info("OCRResult", "Map", resMap, "Text", str)
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return str
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}
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func buildImgDetectionPrompt(content string) string {
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return fmt.Sprintf(`你是一名反诈骗专家，专门分析聊天记录，判断其中是否涉及诈骗信息。请仔细阅读以下文字，并回答以下问题：
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1. 这段内容是否包含诈骗信息？如果是，请给出具体的诈骗类型（如刷单、冒充客服、杀猪盘等）。
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2. 请分析这段内容是否具有诈骗话术，例如使用了“限时优惠”“保证赚钱”“不透露给别人”等常见诈骗用语。
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3. 诈骗信息通常会使用哪些伎俩欺骗受害者？请指出可能的欺诈手法。
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4. 请用简洁的语言（不超过100字）总结你的分析结果，并给出风险等级（低、中、高）。
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5. 如果有必要，请建议用户如何避免被骗。
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请返回JSON格式：
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{
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"risk_score": 0-100，
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"risk_reason": "主要风险点"
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}
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待分析的文本如下：%s`, content)
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}
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