【技术实现步骤摘要】
一种基于受骗群体画像的网络诈骗预警方法及装置
本专利技术涉及网络安全
，尤其涉及一种基于受骗群体画像的网络诈骗预警方法及装置。
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，但是背后的网络安全问题越来越严重，网络诈骗就是其中一种。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金榜，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。现有技术中的网络诈骗分析方法一般是通过确定可疑信息是否为诈骗信息，进而提示用户，防止用户进行受骗。但确定可疑信息是否为网络诈骗信息，需要一条一条的判断，工作量大，在实际生活中的网络诈骗检测效率低。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受骗群体画像的网络诈骗预警方法及装置，旨在解决现有技术中网络诈骗分析方法一般是通过确定可疑信息是否为诈骗信息，进而提示用户，防止用户...
【技术保护点】
1.一种基于受骗群体画像的网络诈骗预警方法,其特征在于,所述方法包括：获取网络诈骗案案情样本，对案情样本进行处理后，提取网络诈骗案件中的受骗人信息；对受骗人信息进行处理后，将处理后的受骗人信息划分为测试特征和训练特征；构造初始网络诈骗预警模型，根据训练特征对初始网络诈骗预警模型进行训练，并根据测试特征对初始网络诈骗预警模型进行验证评估；获取验证评估结果，当检测到验证评估结果满足预设的要求后，生成目标网络诈骗模型；获取用户的个人信息，根据目标网络诈骗模型预测用户是否受骗，若预测到用户受骗，则生成诈骗预警。
【技术特征摘要】
1.一种基于受骗群体画像的网络诈骗预警方法,其特征在于,所述方法包括：获取网络诈骗案案情样本，对案情样本进行处理后，提取网络诈骗案件中的受骗人信息；对受骗人信息进行处理后，将处理后的受骗人信息划分为测试特征和训练特征；构造初始网络诈骗预警模型，根据训练特征对初始网络诈骗预警模型进行训练，并根据测试特征对初始网络诈骗预警模型进行验证评估；获取验证评估结果，当检测到验证评估结果满足预设的要求后，生成目标网络诈骗模型；获取用户的个人信息，根据目标网络诈骗模型预测用户是否受骗，若预测到用户受骗，则生成诈骗预警。2.根据权利要求1所述的基于受骗群体画像的网络诈骗预警方法，其特征在于，所述获取网络诈骗案案情样本，对案情样本进行处理后，提取网络诈骗案件中的受骗人信息，包括：获取网络诈骗案案情样本，去除网络诈骗案案情样本的分词、停用词，提取网络诈骗案案情样本的关键词；根据关键词提取网络诈骗案中的受骗人信息。3.根据权利要求1所述基于受骗群体画像的网络诈骗预警方法，其特征在于，所述对受骗人信息进行处理后，将处理后的受骗人信息划分为测试特征和训练特征，包括：获取受骗人信息进行预处理，将受骗人信息按照预设的比例划分为测试数据和训练数据；将测试数据和训练数据分别进行特征提取及特征筛选操作生成对应的测试特征和训练特征。4.根据权利要3所述的基于受骗群体画像的网络诈骗预警方法，其特征在于，所述构造初始网络诈骗预警模型，根据训练特征对初始网络诈骗预警模型进行训练，并根据测试特征对初始网络诈骗预警模型进行验证评估，包括：构造一个人工智能网络模型作为初始网络诈骗预警模型；获取训练特征，根据训练特征对初始网络诈骗预警模型进行训练；根据测试特征对初始网络诈骗预警模型进行测试；根据测试结果采用评估指标对初始网络诈骗预警模型进行验证评估。5.根据权利要求1所述的基于受骗群体画像的网络诈骗预警方法，其特征在于，所述获取验证评估结果，当检测到验证评估结果满足预设的要求后，生成目标网络诈骗模型，包括：获...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱斌，郝学芳，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
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