一种恶意扣费的识别方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种恶意扣费的识别方法、装置及电子设备，该方法包括：获取疑似被恶意扣费的用户的网络信令数据，以及发送网络信令数据的用户订购的业务的信息，然后，基于疑似被恶意扣费的用户的网络信令数据和发送网络信令数据的用户订购的业务的信息，生成疑似恶意扣费数据流，可以对该疑似恶意扣费数据流进行恶意扣费分析，从而确定疑似恶意扣费数据流中存在被恶意扣费的用户的信息。这样，可以避免当发生恶意扣费时，需要通过人工对该恶意扣费行为进行追查等一系类复杂操作过程，进而有效缩短了识别被恶意扣费用户的时间，提高了整个过程的处理效率。了整个过程的处理效率。了整个过程的处理效率。

【技术实现步骤摘要】
一种恶意扣费的识别方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及智能识别
，尤其涉及一种恶意扣费的识别方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]目前，随着移动通信技术的快速发展，移动终端(如智能手机等)已成为人们日常生活中必不可少的电子消费品，随着智能手机越来越普及化，各种手机应用软件快速发展的同时，手机网络上的手机病毒传播呈高发趋势，越来越多的黑客通过在网络上快速传播恶意扣费病毒，在用户不知情情况下对大量手机用户进行恶意扣费，从而达到非法盈利的目的。
[0003]目前对被恶意扣费用户的识别通常采用业务侧恶意扣费的识别方法。通过接入业务侧计费系统订购数据、客服系统投诉数据进行关联，识别出真实被扣费的行为特征后，通过人工对该行为特征进行追查，以确定该用户是否被恶意扣费。但是采用这种方法在对用户订购数据进行恶意扣费追查的过程中，需要与用户进行大量沟通，且需要大量的人力和物力参与，整个过程耗时长，从而使得对恶意扣费的识别效率低下，且造成大量的资源浪费。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例的目的是提供一种恶意扣费的识别方法、装置及电子设备，以解决现有技术中对被恶意扣费用户的识别方法存在耗时长、效率低的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术实施例是这样实现的：
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种恶意扣费的识别方法，包括：
[0007]获取疑似被恶意扣费的用户的网络信令数据，以及发送所述网络信令数据的用户订购的业务的信息；
[0008]基于疑似被恶意扣费的用户的网络信令数据和发送所述网络信令数据的用户订购的业务的信息，生成疑似恶意扣费数据流；
[0009]对所述疑似恶意扣费数据流进行恶意扣费分析，确定所述疑似恶意扣费数据流中存在被恶意扣费的用户的信息。
[0010]第二方面，本专利技术实施例提供了一种恶意扣费的识别装置，包括：
[0011]数据获取模块，用于获取疑似被恶意扣费的用户的网络信令数据，以及发送所述网络信令数据的用户订购的业务的信息；
[0012]疑似数据生成模块，用于基于疑似被恶意扣费的用户的网络信令数据和发送所述网络信令数据的用户订购的业务的信息，生成疑似恶意扣费数据流；
[0013]扣费信息确定模块，用于对所述疑似恶意扣费数据流进行恶意扣费分析，确定所述疑似恶意扣费数据流中存在被恶意扣费的用户的信息。
[0014]第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和
通信总线；其中，所述处理器、所述通信接口以及所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序，实现如第一方面所述的恶意扣费的识别方法步骤。
[0015]第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如第一方面所述的恶意扣费的识别方法步骤。
[0016]由以上本说明书实施例提供的技术方案可见，本说明书实施例通过获取疑似被恶意扣费的用户的网络信令数据，以及发送网络信令数据的用户订购的业务的信息，然后，基于疑似被恶意扣费的用户的网络信令数据和发送网络信令数据的用户订购的业务的信息，生成疑似恶意扣费数据流，并对疑似恶意扣费数据流进行恶意扣费分析，从而确定疑似恶意扣费数据流中存在被恶意扣费的用户的信息。这样，通过将获取的网络侧疑似恶意扣费用户的信息，以及发送该网络信令数据的用户订购的业务信息，生成疑似恶意扣费数据流，并对该疑似恶意扣费数据流进行分析，从而确定出被恶意扣费用户信息的方法，避免了当发生恶意扣费时，需要通过人工对该恶意扣费行为进行追查，以及后续需要再对该移动终端进行人工核查研判，进而找出是否匹配恶意扣费病毒的行为特征等一系列复杂过程，有效缩短了识别被恶意扣费用户信息的时间，从而提高了恶意扣费识别过程的处理效率。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术中记载的一些实施例，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。
[0018]图1为本专利技术实施例提供的恶意扣费的识别方法的第一种流程示意图；
[0019]图2为本专利技术实施例提供的恶意扣费的识别方法的第二种流程示意图；
[0020]图3为本专利技术实施例提供的恶意扣费的识别方法的第三种流程示意图；
[0021]图4为本专利技术实施例提供的恶意扣费的识别方法的第四种流程示意图；
[0022]图5为本专利技术实施例提供的恶意扣费的识别方法的第五种流程示意图；
[0023]图6为本专利技术实施例提供的恶意扣费的识别装置的第一种模块组成示意图；
[0024]图7为本专利技术实施例提供的恶意扣费的识别装置的第二种模块组成示意图；
[0025]图8为本专利技术实施例提供的恶意扣费的识别装置的第三种模块组成示意图；
[0026]图9为本专利技术实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0027]为了使本
的人员更好地理解本专利技术中的技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0028]如图1所示，本专利技术实施例提供一种恶意扣费的识别方法，该方法的执行主体可以
为服务器，其中，该服务器可以是独立的服务器，也可以是由多个服务器组成的服务器集群。该方法可以用于识别被恶意扣费用户的信息。
[0029]图1为本专利技术实施例提供的恶意扣费的识别方法的第一种流程示意图，如图1所示，该方法至少包括以下步骤：
[0030]S101，获取疑似被恶意扣费的用户的网络信令数据，以及发送网络信令数据的用户订购的业务的信息。
[0031]其中，疑似被恶意扣费的用户可以是可能存在的被恶意扣费的用户，即该用户存在一定的可能性被恶意扣费。网络信令数据中可以包括多种不同的信息，例如，网络信令数据中可以包括如感染恶意扣费病毒的用户的通讯号码(如手机号码等)、感染恶意扣费病毒的日期、用户访问的存在恶意扣费病毒特征的主控链接、访问该主控链接的访问时间(该时间可以精准到秒)、访问该主控链接的次数、恶意扣费病毒的名称、用户所使用的终端的UA(User-Agent，用户代理商)型号等。
[0032]用户订购的业务可以是用户通过预定的渠道购买的某一项或多项服务对应的业务，该业务可以包括多种，例如游戏业务或阅读业务等，不同的业务提供者可以提供不同的业务服务。用户订购的业务的信息中可以包括如用户订购某一个或多个业务的日期、订购某一个或多个业务的用户本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种恶意扣费的识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取疑似被恶意扣费的用户的网络信令数据，以及发送所述网络信令数据的用户订购的业务的信息；基于疑似被恶意扣费的用户的网络信令数据和发送所述网络信令数据的用户订购的业务的信息，生成疑似恶意扣费数据流；对所述疑似恶意扣费数据流进行恶意扣费分析，确定所述疑似恶意扣费数据流中存在被恶意扣费的用户的信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述疑似恶意扣费数据流进行恶意扣费分析，确定所述疑似恶意扣费数据流中存在被恶意扣费的用户的信息，包括：基于预设异常扣费指标，对生成的所述疑似恶意扣费数据流进行分析，确定所述疑似恶意扣费数据流中包含的异常扣费数据流；将所述异常扣费数据流输入至预设业务分析模型中，确定所述异常扣费数据流中存在被恶意扣费的用户的信息，其中，确定的用户的信息中包括被恶意扣费的业务的类别。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设异常扣费指标包括：各业务的类别所对应的订购费用大于预设费用阈值、各业务的类别所对应的订购次数大于预设订购次数阈值、各业务的类别所对应的业务订购时间与访问恶意扣费链接之间的时间差小于预设时间阈值、访问恶意扣费链接次数大于预设访问次数阈值和各业务的类别被一种或多种预定病毒感染的通讯号码数量大于预设数量阈值中的一种或多种。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在基于预设异常扣费指标，对生成的所述疑似恶意扣费数据流进行分析，确定所述疑似恶意扣费数据流中包含的异常扣费数据流之后，还包括：统计异常扣费数据流中满足各业务的类别所对应的异常扣费指标的个数；根据满足不同业务的类别所对应的所述异常扣费指标的个数，确定所述异常扣费数据流中各业务的类别的优先级；所述将所述异常扣费数据流输入至预设业务分析模型中，确定所述异常扣费数据流中存在被恶意扣费的用户的信息，包括：根据所述异常扣费数据流中各业务的类别的优先级，依次将每个业务的类别对应的所述异常扣费数据流输入至相应的业务分析模型中，确定每个业务的类别对应的所述异常扣费数据流中存在被恶意扣费的用户的信息。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据每个业务的基准订购操作数据，建立与每个所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：何振财，李彬，全俊斌，乔雅莉，刘峥，郑建立，钟雪慧，郝建忠，郑浩彬，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：