诈骗电话识别方法、装置和系统制造方法及图纸

一种诈骗电话识别方法、装置和系统，所述方法包括：获取当前通话行为的基础数据，提取与当前通话行为相关的信息；根据该信息利用预先建立的第一识别模型计算当前通话行为的第一风险分数；在当前通话行为的第一风险分数高于预先设定的第一阈值时，根据该信息利用预先建立的第二识别模型计算当前通话行为的第二风险分数；判断当前通话行为的主叫方是否满足预定条件；在当前通话行为的主叫方满足预定条件时，根据该信息利用预先建立的第三识别模型计算当前通话行为的第三风险分数；根据第一风险分数、第二风险分数和/或第三风险分数判断当前通话行为是否为诈骗电话。由此，能够实现通话流量合理分流，并且能够实时或准实时地识别诈骗电话。

【技术实现步骤摘要】
诈骗电话识别方法、装置和系统
本专利技术涉及信息领域，尤其涉及一种诈骗电话识别方法、装置和系统。
技术介绍
电信诈骗是指犯罪分子通过电话、网络或短信等方式，编造虚假信息，设置骗局，对受害人实施远程、非接触式诈骗，诱使受害人给犯罪分子打款或转账的犯罪行为。近年来，电信诈骗呈现高发态势，诈骗手段层出不穷，随着信息泄漏的情况日趋严重，电信诈骗开始由“撒网式”到“精准化”的趋势演变，这将意味着诈骗成功率的提高。当前，电信诈骗犯罪已涉及全国31个省区市，受害者覆盖各个年龄段、各种职业。公安部数据显示，2011年以来每年因电信诈骗导致的民众损失都达100余亿元，平均单笔金额超过5万元。初步统计显示，电信诈骗犯罪形式自发现以来，造成的经济损失不下千亿元。电信诈骗不仅给个人和企业造成了巨大的经济损失，还给被害者带来了巨大的心理创伤，严重影响了社会诚信。由于电信诈骗作案手法翻新快，团伙作案，反侦察能力强，侵害群体广泛，跨区域、侦破难度大，因此，研发诈骗电话智能识别系统，构建基于大数据应用的诈骗电话防治体系，从源头上打击杜绝电信诈骗刻不容缓。对电信诈骗中的诈骗电话进行防范和拦截的现有技术主要有两类，第一类是手机安全类应用(APP)，例如钱盾、百度手机卫士、腾讯管家等手机安全类APP，这些手机安全类APP通过依靠各自APP的广大用户群体，收集用户群体对于诈骗电话号码的标记，再结合可获得的相关数据源，辅以机器学习算法对电话号码进行风险打分，形成各自的诈骗电话号码黑名单库，用于防范与拦截诈骗电话对各自APP的用户的骚扰；第二类是电信运营商的诈骗电话分析干预系统，例如中国移动通信集团浙江有限公司采用大数据技术，构建了诈骗电话分析干预系统，该系统包含筛选关键词，建立黑名单等多种手段，大幅度降低了浙江省全省电话欺诈案件数量；中国电信股份有限公司浙江分公司通过大数据分析能力构建了诈骗电话分析干预系统，这套系统能够在用户通话结束后十几分钟内识别出“这是一通诈骗电话”等。应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本专利技术的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本专利技术的
技术介绍
部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。
技术实现思路
专利技术人发现，在上述两类对诈骗电话进行防范和拦截的方法中，第一类方法只服务于安装了手机安全类APP的用户，对于易受骗人群(例如老年人群体等)的覆盖较为有限，防诈骗覆盖面有所不足；另外，这类手机安全类APP都是通过收集大量用户对于诈骗电话的标记得到反馈，然后构建诈骗电话黑名单再实施防控，因此更偏向于被动防御，对时效性和准确性有影响，对诈骗电话的实时防控效果比较有限；第二类方法的电信运营商涉足诈骗电话识别与大数据分析建模时间较短，研究及应用层次还可以继续深化，例如，可以从更多维度挖掘用户信息，更好的揭示诈骗风险，也需要更合适的方法和系统，从基于黑名单，关键词之类的被动防御，转向更为积极、实时的主动防御，更好的防控诈骗电话给广大用户带来的风险。为了解决上述问题的至少一个，本专利技术实施例提供了一种诈骗电话识别方法、装置和系统，以合理分流通话流量，从而实时及准实时地识别诈骗电话。根据本专利技术实施例的第一方面，提供了一种诈骗电话识别方法，所述方法包括：获取当前通话行为的基础数据，提取与当前通话行为相关的信息；根据所述信息利用预先建立的第一识别模型计算所述当前通话行为的第一风险分数；在所述当前通话行为的所述第一风险分数高于预先设定的第一阈值的情况下，根据所述信息利用预先建立的第二识别模型计算所述当前通话行为的第二风险分数；判断所述当前通话行为的主叫方是否满足预定条件；在所述当前通话行为的主叫方满足预定条件的情况下，根据所述信息利用预先建立的第三识别模型计算所述当前通话行为的第三风险分数；根据所述第一风险分数、所述第二风险分数和/或所述第三风险分数判断所述当前通话行为是否为诈骗电话。根据本专利技术实施例的第二方面，提供了一种诈骗电话识别装置，所述装置包括：第一提取单元，其获取当前通话行为的基础数据，提取与当前通话行为相关的信息；第一计算单元，其根据所述信息利用预先建立的第一识别模型计算所述当前通话行为的第一风险分数；第二计算单元，其在所述当前通话行为的所述第一风险分数高于预先设定的第一阈值的情况下，根据所述信息利用预先建立的第二识别模型计算所述当前通话行为的第二风险分数；第一判断单元，其判断所述当前通话行为的主叫方是否满足预定条件第三计算单元，其在所述当前通话行为的主叫方满足预定条件的情况下，根据所述信息利用预先建立的第三识别模型计算所述当前通话行为的第三风险分数；决策单元，其根据所述第一风险分数、所述第二风险分数和/或所述第三风险分数判断所述当前通话行为是否为诈骗电话。根据本专利技术实施例的第三方面，提供了一种诈骗电话识别系统，所述系统包括前述第二方面所述的装置。根据本专利技术实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现前述第一方面所述的方法的步骤。本专利技术的有益效果在于：电信运营商的数据可以覆盖足够大的用户群体，并且通过从与通话行为有关的信息出发，从更多维度考察一个通话行为中的双方的通话行为，挖掘与诈骗电话相关的风险特征，并且，能够通过合理的系统设计，实现通话流量合理分流，构建实时或准实时的诈骗电话识别系统。参照后文的说明和附图，详细公开了本专利技术的特定实施方式，指明了本专利技术的原理可以被采用的方式。应该理解，本专利技术的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权利要求的精神和条款的范围内，本专利技术的实施方式包括许多改变、修改和等同。针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它实施方式中使用，与其它实施方式中的特征相组合，或替代其它实施方式中的特征。应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、整件、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、整件、步骤或组件的存在或附加。附图说明在本专利技术实施例的一个附图或一种实施方式中描述的元素和特征可以与一个或更多个其它附图或实施方式中示出的元素和特征相结合。此外，在附图中，类似的标号表示几个附图中对应的部件，并可用于指示多于一种实施方式中使用的对应部件。所包括的附图用来提供对本专利技术实施例的进一步的理解，其构成了说明书的一部分，用于例示本专利技术的实施方式，并与文字描述一起来阐释本专利技术的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：图1是实施例1的诈骗电话识别方法的流程图；图2是实施例2的诈骗电话识别装置的构成示意图；图3是实施例3的诈骗电话识别系统的数据架构示意图；图4是实施例3的诈骗电话识别系统的构成示意图。具体实施方式参照附图，通过下面的说明书，本专利技术的前述以及其它特征将变得明显。在说明书和附图中，具体公开了本专利技术的特定实施方式，其表明了其中可以采用本专利技术的原则的部分实施方式，应了解的是，本专利技术不限于所描述的实施方式，相反，本专利技术包括落入所附权利要求的范围内的全部修改、变型以及等同物。在本专利技术实施例中，术语“第一”、“第二本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种诈骗电话识别方法，所述方法包括：获取当前通话行为的基础数据，提取与当前通话行为相关的信息；根据所述信息利用预先建立的第一识别模型计算所述当前通话行为的第一风险分数；在所述当前通话行为的所述第一风险分数高于预先设定的第一阈值的情况下，根据所述信息利用预先建立的第二识别模型计算所述当前通话行为的第二风险分数；判断所述当前通话行为的主叫方是否满足预定条件；在所述当前通话行为的主叫方满足所述预定条件的情况下，根据所述信息利用预先建立的第三识别模型计算所述当前通话行为的第三风险分数；根据所述第一风险分数、所述第二风险分数和/或所述第三风险分数判断所述当前通话行为是否为诈骗电话。

【技术特征摘要】
1.一种诈骗电话识别方法，所述方法包括：获取当前通话行为的基础数据，提取与当前通话行为相关的信息；根据所述信息利用预先建立的第一识别模型计算所述当前通话行为的第一风险分数；在所述当前通话行为的所述第一风险分数高于预先设定的第一阈值的情况下，根据所述信息利用预先建立的第二识别模型计算所述当前通话行为的第二风险分数；判断所述当前通话行为的主叫方是否满足预定条件；在所述当前通话行为的主叫方满足所述预定条件的情况下，根据所述信息利用预先建立的第三识别模型计算所述当前通话行为的第三风险分数；根据所述第一风险分数、所述第二风险分数和/或所述第三风险分数判断所述当前通话行为是否为诈骗电话。2.根据权利要求1所述的方法，与当前通话行为相关的信息包括：与当前通话行相关的基础信息和/或风险信息和/或内容信息，所述基础信息用于计算所述第一风险分数，所述基础信息和/或所述风险信息用于计算所述第二风险分数，所述基础信息、所述风险信息和/或所述内容信息用于计算所述第三风险分数。3.根据权利要求1所述的方法，提取与当前通话行为相关的信息，包括：在所述当前通话行为的主叫方是运营商体系外的号码的情况下，收集所述当前通话行为的通话双方的关系网络信息和通话行为统计信息，根据预先设定的变量和指标从所述当前通话双方的关系网络信息和所述当前通话行为统计信息中提取对应所述变量和指标的基础信息、风险信息和/或内容信息；在所述当前通话行为的主叫方是运营商体系内的号码的情况下，收集所述当前通话行为的主叫方的基础属性信息、所述当前通话行为的主叫方的行为偏好信息、所述当前通话行为的通话双方的所述关系网络信息和所述通话行为统计信息，根据预先设定的变量和指标从所述主叫方的基础属性信息和所述主叫方的行为偏好信息、所述通话双方的关系网络信息、以及所述通话行为统计信息中提取对应所述变量和指标的基础信息、风险信息和/或内容信息。4.根据权利要求2或3所述的方法，所述内容信息包括所述通话行为的通话录音。5.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：收集预定数量的历史通话行为，提取与每个所述历史通话行为相关的信息，包括：收集所述历史通话行为的主叫方的基础属性信息、所述历史通话行为的主叫方的行为偏好信息、所述历史通话行为的通话双方的关系网络信息和/或所述历史通话行为的通话双方的通话行为统计信息，根据预先设定的变量和指标从所述主叫方的基础属性信息、所述主叫方的行为偏好信息、所述历史通话行为的通话双方的关系网络信息、以及所述历史通话行为的通话双方的通话行为统计信息中提取对应所述变量和指标的基础信息、风险信息和/或内容信息；根据所述基础信息利用第一机器学习算法建立所述第一识别模型；根据所述基础信息和所述风险信息利用第二机器学习算法建立所述第二识别模型；根据所述基础信息、所述风险信息和所述内容信息利用第三机器学习算法建立所述第三识别模型。6.根据权利要求5所述的方法，所述第一机器学习算法包括逻辑回归、随机深林、支持向量机、梯度提升机类；所述第二机器学习算法包括随机深林、梯度提升机类、集成学习、深度学习；所述第三机器学习算法包括语音识别中的深度学习算法。7.一种诈骗电话识别装置，所述装置包括：第一提取单元，其获取当前通话行为的基础数据，提取与当前通话行为相关的信息；第一计算单元，其根据所述信息利用预先建立的第一识别模型计算所述当前通话行为的第一风...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐渝洲，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY