功能特性
盡情交換文字、照片、視頻。
利用 iMessage,你可以與任何使用 iPad、iPhone、iPod touch 的用戶或運行 Mountain Lion 的 Mac 用戶相互收發信息,還可以傳送照片、視頻、位置信息和聯繫人信息。如果你有不止一台 Apple 設備,iMessage 可以在所有設備上保持不間斷的對話。而且,你可以通過蜂窩網路向其他手機傳送文本信息、照片和視頻。甚至還能讓
Siri幫你發文本信息。只要說出“告訴小麗我已經在路上”,Siri 便會幫你編寫和傳送信息。
一條寫好,大家收到。
你可以向一個人單獨傳送信息,或同時向許多好友群發信息 ,而且可附帶你喜歡的照片、視頻或連結。每個人的回覆,大家都會看到。人越多,收到的信息也越多,忘情地發吧!你使用的是 iMessage,每條通過 WLAN 傳送的信息都是免費的。
收到信息了嗎?
知道發出的信息已經被讀過,被收到,會令人安心。iMessage 可以告訴你信息是否已遞送,如果接收方啟用了已讀回執,你還能看到信息已讀的回執訊息。當有人正在回復時,iMessage 還能顯示狀態信息,從而讓你可以自然順暢地繼續對話。
藍色,你心儀之色。
在 iPhone 上,當文本氣泡是藍色而非綠色時,你就知道:自己正在使用的是 iMessage 而非簡訊服務;你會更快收到回復;文本信息對話是免費的;文本信息已傳送至接收方的所有 Apple 設備;並且對方已收到文本信息,讓使用 SMS服務的簡訊控知道,一定會嫉妒到臉發綠。
軟體設定
打開 iMessage,並輕點 “Use your Apple ID for iMessage”。
輸入賬號
登入。
與你的 Apple ID 相關的個人電話號碼和所有電子郵件地址都將顯示出來。
請注意:只有當你設定 iPhone 時,或在設定好 iPhone 之後,繼續設定另一部 iOS 設備時,才會顯示你的電話號碼。
接發方式
選擇你希望他人使用的電子郵件地址和電話號碼向你傳送信息,然後輕點下一步。
在 “Start new conversations from” 下面,選擇你想用於向外傳送信息的電子郵件地址或電話號碼。
請注意:如果你已設定了其他設備來使用信息,它們會提示你有新設備已經設定過信息功能。
垃圾信息
有眾多果粉在網上紛紛吐槽,其iPhone手機終端上收到了以iMesssage方式傳送的垃圾信息,且沒有找到辦法禁止。果粉們查遍蘋果中國的官方網站,沒有發現關於如何處理此類垃圾信息的方法。果粉們發現除了關閉iMessage功能之外,沒有辦法處理此類垃圾信息。
蘋果公司正在制裁群發iMessage 信息的行為。
群發iMessage垃圾簡訊已成產業鏈,有公司報價群發五萬條簡訊起,最低一條3分錢。作為回應,蘋果公司表示正在封鎖傳送垃圾簡訊的蘋果設備。
資深玩家支招:
修改設定可攔截垃圾簡訊
iOS系統
設定-通知-信息
顯示以下人員的iMessage提醒
“任何人”
“僅我的通訊錄”
“iMessage垃圾簡訊是可以通過設定來杜絕的.只需在iOS系統中進入設定-通知-信息,把“顯示以下人員的iMessage提醒”由“任何人”改為“僅我的通訊錄”。從此,只有通訊錄內的聯繫人發來iMessage才會被提醒,其他陌生ID發來的信息都不會提醒。
而除了手機上設定攔截之外,用戶還可登錄蘋果公司的網站,對傳送垃圾簡訊的Apple ID進行舉報,讓蘋果公司處理。
相關事件
2015年5月27日,蘋果iMessages套用中的一個漏洞能夠導致iPhone在接到一條特殊字元串信息後重啟。該漏洞由新聞網站Reddit上的iPhone用戶發現。不管iPhone運行的是最新版iOS 8.3還是舊版iOS系統,該漏洞都會導致手機出現明顯崩潰情況。不過根據Reddit用戶的反饋,如果接受方當時正在查看他們的Messages信息,那么所接收信息的iPhone就不會關機。iPhone之所以出現崩潰,是因為這條由拉丁語和阿拉伯語字元組成的字元串會導致橫幅通知(notification banner)出錯。 蘋果在一封電郵中稱:“我們已注意到了一個由特殊Unicode字元串引發的iMessage問題。我們將通過一次軟體升級來對其修復。”
2018年7月,中國青年報·中青線上記者調查發現,儘管iMessage對通信內容建有安全保護屏障,但無力抵擋洶湧的垃圾信息衝擊,基於iMessage的地下廣告業務已發展成產業鏈。
2018年7月25日報導,蘋果已經為受影響的用戶提供了支持頁面,用戶可以在該頁面過濾掉來自未知發件人的iMessage信息。蘋果表示,你可以直接在信息套用中報告垃圾信息,也可以過濾來自未知傳送者的iMessage。
垃圾信息處理
2018年8月,據路透社報導,蘋果發言人表示正在與中國運營商合作,尋找減少通過運營商服務收到垃圾簡訊/郵件的方法。該發言人透露稱目前已經和中國電信等運營商接觸,研究進一步減少垃圾簡訊的其他方法,包括採用更先進的機器學習模型來識別垃圾簡訊,找出欺詐傳送簡訊的賬戶並進行有效攔截。