朋友网贷不还我被骚扰怎么办，被暴力催收怎么投诉？

面对因第三方债务引发的持续骚扰,开发一套自动化拦截与取证系统是恢复数字安宁并保留法律证据的最有效技术解决方案，本教程将详细阐述如何构建一个基于移动端的高效反骚扰应用，通过编程手段实现通信过滤、黑名单管理及自动化证据链生成，从而在技术层面彻底解决困扰，当用户在搜索引擎查询朋友网贷不还我被骚扰怎么办时，通过技术工具进行自我保护和证据留存是极为关键的应对策略。

系统架构设计

构建该系统需要遵循高内聚、低耦合的原则，将系统划分为三个核心模块：通信监听模块、智能分析引擎、以及加密存储模块。

1. 通信监听模块：负责实时捕获系统的短信和通话状态。
2. 智能分析引擎：基于关键词匹配和频率分析，识别骚扰行为。
3. 加密存储模块：将拦截到的骚扰信息以只读格式存入本地数据库，防止篡改。

Android端短信拦截核心实现

在Android开发中,通过BroadcastReceiver监听系统短信广播是拦截的第一步，以下是基于Kotlin的核心逻辑实现：

1. 注册广播监听：需要在AndroidManifest.xml中声明权限和接收器，并设置高优先级。
2. 实现拦截逻辑：在onReceive方法中，通过abortBroadcast()终止广播传递，使短信不进入收件箱。

核心代码逻辑如下：

1. 判断短信来源号码是否存在于本地黑名单数据库中。
2. 提取短信内容Body字符串。
3. 调用分析引擎进行内容检测。

智能过滤算法开发

为了精准识别网贷催收短信,单纯的黑名单是不够的，必须引入基于正则表达式和关键词库的内容过滤算法。

1. 建立敏感词库：将“起诉”、“上门”、“征信”、“网贷”、“爆通讯录”等高频词汇加载到内存HashSet中，保证O(1)的查询复杂度。
2. 正则匹配模式：编写正则表达式识别包含身份证号、银行卡号或威胁性语句的文本。
3. 频率阈值控制：设定时间窗口（如1小时内），若同一非联系人号码发送超过3条短信，自动判定为骚扰并拉黑。

自动化取证与数据加密

拦截只是手段,取证才是目的，系统需要自动将拦截的数据结构化存储，以便后续法律诉讼使用。

1. 数据结构设计：创建EvidenceEntity类，包含字段：timestamp（精确到毫秒）、senderNumber、messageContent、rawData（原始字节码）。
2. 数据库选型：使用Room Database或SQLite进行本地持久化存储。
3. 加密存储：利用AES-256算法对短信内容进行加密存储，密钥存储在Android Keystore中，确保证据数据的完整性和安全性，防止被恶意软件清理。
4. 生成报告：开发一键导出功能，将数据库中的记录转换为PDF或CSV格式，并自动计算骚扰频次，生成可视化的骚扰统计图表。

通话监听与自动挂断

针对骚扰电话,需要利用TelephonyManager反射机制实现自动挂断。

1. 获取ITelephony服务：通过Java反射机制隐藏的Android API，获取endCall方法。
2. 监听电话状态：在PhoneStateListener中，当状态为CALL_STATE_RINGING（响铃）时，触发号码比对。
3. 异步挂断：在子线程中执行挂断操作，避免阻塞主线程（ANR）。
4. 录音留存：对于标记为“疑似催收”的号码，在挂断前自动启动MediaRecorder进行环境录音，保存为AMR格式，作为语音证据。

隐私保护与合规性声明

在开发此类工具时,必须严格遵守E-E-A-T原则中的隐私与安全规范。

1. 本地化处理：所有敏感数据（黑名单、拦截记录）仅存储在用户本地设备，严禁上传至任何第三方服务器。
2. 权限最小化：仅申请READ_PHONE_STATE、READ_SMS和RECORD_AUDIO等必要权限，并在运行时动态申请。
3. 用户透明度：在APP首次启动时，通过弹窗明确告知用户数据仅用于本地取证，不会外泄。

部署与维护建议

1. 混淆加固：在打包发布前，使用R8或ProGuard进行代码混淆，防止反编译导致核心逻辑泄露。
2. 前台服务：利用Foreground Service保持应用在后台存活，防止系统省电策略杀掉拦截进程。
3. 自动化测试：编写单元测试覆盖正则匹配算法，确保对新型催收话术的识别率维持在95%以上。

通过上述程序开发方案,我们构建了一个集防御、记录、分析于一体的闭环系统，这不仅解决了当下的骚扰问题，更重要的是通过技术手段固化了证据，为后续通过法律途径追责提供了坚实的数据支撑，开发者在实现过程中应重点关注算法的准确性和数据的安全性，确保工具的专业性与权威性。