一种基于诈骗案件案情的诈骗分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于诈骗案件案情的诈骗分析方法及装置，方法包括：获取诈骗案例数据，对诈骗案例数据进行预处理；根据预处理的诈骗案例数据生成要素特征；对要素特征进行处理后，生成有效特征库；对有效特征库进行分析后，生成易受骗群体特征、诈骗特征及案件数量的统计信息；根据易受骗群体特征及诈骗特征、及案件数量的统计信息，生成诈骗预测模型；根据诈骗预测模型对疑似诈骗案例进行分析。本发明专利技术根据用户的案件反馈，以及警方的诈骗案件案情，对不同诈骗手段的成功比例，从而可以快速识别出新型诈骗手段。

A Fraud Analysis Method and Device Based on the Case of Fraud

【技术实现步骤摘要】
一种基于诈骗案件案情的诈骗分析方法及装置
本专利技术涉及安全
，尤其涉及一种基于诈骗案件案情的诈骗分析方法及装置。
技术介绍
随着计算机网络与移动通信的快速发展，个人计算机、智能手机以及其他具有上网功能的移动设备已经成为人们生活与工作中不可缺少的工具，但是背后的安全问题越来越严重，网络、电信诈骗就是其中一种。目前，网络诈骗已成为人们经济和财产损失的主要危害方式。网络诈骗的手段多种方式，诈骗分子通过电子邮件、手机短信、电话、微信等向被害者发送含有诈骗信息的内容，如含有木马的链接、可疑的账号甚至虚假信息等数据，会有大量的群众受骗。电信诈骗是通过电话的方式，经常是通过软件进行改号，并仿冒银行、运营商、社保、公检法等进行欺诈行为。现有的诈骗分析技术只能针对某种特定典型的呼叫械，而现有的网络诈骗、电信诈骗手段种类层出不穷，手段不断更新变化，无法实现自动分析识别。因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
鉴于上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于诈骗案件案情的诈骗分析方法及装置，旨在解决现有技术中诈骗分析技术只能针对某种特定典型的呼叫械，而现有的网络诈骗、电信诈骗手段种类层出不穷，手段不断更新变化，无法实现自动分析识别的问题。本专利技术的技术方案如下：一种基于诈骗案件案情的诈骗分析方法，所述方法包括：获取诈骗案例数据，对诈骗案例数据进行预处理；根据预处理的诈骗案例数据生成要素特征；对要素特征进行处理后，生成有效特征库；对有效特征库进行分析后，生成易受骗群体特征、诈骗特征及案件数量的统计信息；根据易受骗群体特征及诈骗特征、及案件数量的统计信息，生成诈骗预测模型；根据诈骗预测模型对疑似诈骗案例进行分析。可选地，所述诈骗案例数据包括受骗人反馈的诈骗案件数据以及警方诈骗案件案情。可选地，所述获取诈骗案例数据，对诈骗案例数据进行预处理，包括：获取受骗人反馈的诈骗案件数据及警方诈骗案件案情，分别对受骗人反馈的诈骗案件数据及警方诈骗案件案情进行预处理；其中预处理操作包括分词处理及语义分析。可选地，所述根据预处理的诈骗案例数据生成要素特征，包括：根据预处理的诈骗案例数据生成与两类标签对应的要素特征，所述两类标签为容易受骗或不容易受骗。可选地，所述对要素特征进行处理后，生成有效特征库，包括：获取要素特征，去除无用标签对应的要素特征，生成包括受害者特征、诈骗案件信息及诈骗特征的有效特征库。可选地，所述易受骗群体特征包括易受骗群体的地域、职业、概况及经历。可选地，所述根据诈骗预测模型对疑似诈骗案例进行分析，包括：将疑似诈骗案例输入诈骗预测模型，获取诈骗预测模型的输出结果；若输出结果为易受骗，则对疑似诈骗案例的疑似受害人发送预警消息。本专利技术又一实施例还提供了一种基于诈骗案件案情的诈骗分析装置，所述装置包括至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的基于诈骗案件案情的诈骗分析方法。本专利技术的另一实施例还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行上述的基于诈骗案件案情的诈骗分析方法。本专利技术的另一种实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被处理器执行时，使所述处理器执行上述的基于诈骗案件案情的诈骗分析方法。有益效果：本专利技术公开了一种基于诈骗案件案情的诈骗分析方法及装置，相比于现有技术，本专利技术实施例可根据用户的案件反馈，以及警方的诈骗案件案情，对不同诈骗手段的成功比例，从而可以快速识别出新型诈骗手段，减少人民群众不必要的财产损失，提高人民群众的财产安全性。附图说明下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：图1为本专利技术一种基于诈骗案件案情的诈骗分析方法较佳实施例的流程图；图2为本专利技术一种基于诈骗案件案情的诈骗分析装置较佳实施例的硬件结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本专利技术进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。以下结合附图对本专利技术实施例进行介绍。请参阅图1，图1为本专利技术一种基于诈骗案件案情的诈骗分析方法较佳实施例的流程图。如图1所示，其包括步骤：步骤S100、获取诈骗案例数据，对诈骗案例数据进行预处理；步骤S200、根据预处理的诈骗案例数据生成要素特征；步骤S300、对要素特征进行处理后，生成有效特征库；步骤S400、对有效特征库进行分析后，生成易受骗群体特征、诈骗特征及案件数量的统计信息；步骤S500、根据易受骗群体特征及诈骗特征、及案件数量的统计信息，生成诈骗预测模型；步骤S600、根据诈骗预测模型对疑似诈骗案例进行分析。具体实施时，诈骗案例数据包括受骗人反馈的诈骗案件数据以及警方诈骗案件案情。具体地，可预先在现有的反诈骗系统中接收人民群众反馈的诈骗案件，并从公安系统获取警方的诈骗案件案情。因有些诈骗案件中的数额未达到公安系统所要求的立案要求，只获取警方的诈骗案件案情会漏掉一些诈骗案例。因此通过增加受骗人反馈的诈骗案件数据，也更有助于完善诈骗案例的类型。本专利技术实施例中需要预先收集大量的诈骗案例数据，为了保证对诈骗数据分析的准确性，诈骗案例数据包括受骗人反馈的诈骗案件数据和警方诈骗案件案情总的应该不少于5000个。当后续有新的诈骗案例数据时，也可将新的诈骗案例数据录入反诈骗系统。其中诈骗案例的类型包括但不限于电信诈骗和网络诈骗。具体地，将警情大数据与案件反馈一起输入案件分析系统，对警情大数据与案件反馈进行预处理，将预处理后的警情大数据与案件反馈提取要素特征，由于成功的诈骗案件有两个要素：受害者特征(地域、职业、概况、经历)及诈骗手段，因此要素特征对应的为受害者特征及诈骗手段，并将要素特征进行标签化，将标签化的要素特征进行处理后生成有效特征库，对有效特征库进行分析统计，生成易受骗群体特征、诈骗特征及案件数量的统计信息，并根据统计信息生成诈骗预警模型，根据诈骗预测模型对疑似诈骗案例进行分析，分析不同诈骗手段对应的成功比例，判断不同地区的诈骗趋势变化以及识别出新的诈骗手段，还可预测诈骗套路。其中易受骗群体特征包括但不限于易受骗群体的地域、职业、概况及经历。其中易受骗群体的概况包括但不限于易受骗群体的年龄、学历和性别，易受骗群体的经历包括但不限于易受骗群体的学历、工作年限等数据。例如易受骗群体特征为XX省XX市XX区，程序员，20-30岁，男，本科，工作1年。诈骗手段为电信诈骗，冒充公检法诈骗，具体地为犯罪分子冒充公检法工作人员拨打张三电话，以其身份信息被盗用涉嫌洗钱犯罪为由，要求其资金转入国家账户配合调查。其中诈骗预测模型主要执行深度学习、提取自然语言、以及利用专家系统进行特征关键字提取，诈骗预测模型具体实施过程如下：深度学习是指在语义分析模型中添加多个隐层的神经网络，从而可有效的对数据进行分析；其中专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于诈骗案件案情的诈骗分析方法,其特征在于,所述方法包括：获取诈骗案例数据，对诈骗案例数据进行预处理；根据预处理的诈骗案例数据生成要素特征；对要素特征进行处理后，生成有效特征库；对有效特征库进行分析后，生成易受骗群体特征、诈骗特征及案件数量的统计信息；根据易受骗群体特征、诈骗特征及案件数量的统计信息，生成诈骗预测模型；根据诈骗预测模型对疑似诈骗案例进行分析。

【技术特征摘要】
1.一种基于诈骗案件案情的诈骗分析方法,其特征在于,所述方法包括：获取诈骗案例数据，对诈骗案例数据进行预处理；根据预处理的诈骗案例数据生成要素特征；对要素特征进行处理后，生成有效特征库；对有效特征库进行分析后，生成易受骗群体特征、诈骗特征及案件数量的统计信息；根据易受骗群体特征、诈骗特征及案件数量的统计信息，生成诈骗预测模型；根据诈骗预测模型对疑似诈骗案例进行分析。2.根据权利要求1所述的基于诈骗案件案情的诈骗分析方法，其特征在于，所述诈骗案例数据包括受骗人反馈的诈骗案件数据以及警方诈骗案件案情。3.根据权利要求2所述基于诈骗案件案情的诈骗分析方法，其特征在于，所述获取诈骗案例数据，对诈骗案例数据进行预处理，包括：获取受骗人反馈的诈骗案件数据及警方诈骗案件案情，分别对受骗人反馈的诈骗案件数据及警方诈骗案件案情进行预处理；其中预处理操作包括分词处理、语义分析、。4.根据权利要1所述的基于诈骗案件案情的诈骗分析方法，其特征在于，所述根据预处理的诈骗案例数据生成要素特征，包括：根据预处理的诈骗案例数据生成与两类标签对应的要素特征，所述两类标签为容易受骗或不容易受骗。5.根据权利要求1所述的基于诈骗案件案情的诈骗分析方法，其特征在于，所述对要素特征进行处理后，生成有效特征库，包括：获取要素特征，去除无用标签对应的要素特征，生成包括受害者特征、诈骗案件信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝学芳，朱斌，肖坚炜，
申请(专利权)人：深圳市安络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44