1. 需求分析与技术调研
开发前需明确应用场景，例如识别诈骗电话或垃圾语音。技术选型应包含以下组件：
- 网络协议分析库（如libpcap）
- 语音流处理框架（如WebRTC）
- 实时数据库（如Redis）
2. 核心功能模块设计
系统架构应包括三大模块：
- 数据包嗅探模块
- SIP/RTP协议解析器
- 智能过滤决策模块
| 模块 | 响应时间 |
|---|---|
| 协议解析 | <50ms |
| 规则匹配 | <30ms |
3. 通信协议解析实现
需深度解析SIP协议中的INVITE报文，提取关键字段：
- From/To头字段验证
- Call-ID追踪机制
- SDP媒体协商解析
4. 拦截规则引擎开发
基于正则表达式和机器学习模型构建动态规则：
- 建立号码黑名单数据库
- 实现语音内容关键词匹配
- 部署异常流量检测算法
5. 系统测试与优化
测试阶段需验证：
- 协议解析准确率
- 系统吞吐量性能
- 误拦截率控制
使用JMeter进行压力测试，优化线程池配置和内存管理策略。
开发网络电话拦截系统需综合运用网络协议分析、实时数据处理和智能决策技术，同时需注意隐私保护相关法律法规的合规性。建议采用模块化开发方式，逐步迭代完善功能。
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