一种诈骗团伙的预测方法及相关设备技术

本发明专利技术公开了一种诈骗团伙的预测方法，所述方法包括：获取异常账户信息，确定所述异常账户信息对应关系节点图中的异常节点；根据预置风险传播算法和所述异常节点在所述关系节点图中对其他节点进行筛选，得到可疑节点集，其中，所述其他节点为所述关系节点图中除所述异常节点外的节点；将所述可疑节点集输入至预先训练好的诈骗团伙的预测模型中，并控制所述诈骗团伙的预测模型对所述可疑节点集进行分类提取处理，得到所述诈骗团伙对应的节点集合。合。合。

【技术实现步骤摘要】
一种诈骗团伙的预测方法及相关设备


[0001]本专利技术涉及反诈骗
，特别涉及一种诈骗团伙的预测方法及相关设备。

技术介绍

[0002]随着互联网的快速发展，电信诈骗频繁发生。电信诈骗是基于电话、互联网平台进行的一种诈骗方式。目前主要的反诈骗方式是基于反诈骗策略人员的经验以及教训，通过分析历史诈骗用户特征和操作，制定反诈骗规则。当用户操作请求和操作行为触发了反诈骗规则时，即被认定为诈骗行为并启动拦截，反诈骗规则主要是基于行为聚集度等。
[0003]但是这种方案也存在较强的缺陷，当已经知道某一个账户为诈骗用户所使用的账户时，为了找到诈骗集团，诈骗检测专家需要从已识别的诈骗账户开始，沿着关系一一查询，找到诈骗密集的子图，通过分析相关业务，动作等来对可疑账户进行判断，这需要大量的人力需求，同时检测时间也较长。随着数据规模变大，该问题越专利技术显。而且相关专家只能通过对已有的诈骗事件进行关联和分析，使用一个或几个维度的标量进行计算和识别，没有办法覆盖所有因素以及因素之间的内部复杂关联，所以这种技术往往会存在误报或者漏报的情况。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种诈骗团伙的预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取异常账户信息，确定所述异常账户信息对应关系节点图中的异常节点；根据预置风险传播算法和所述异常节点在所述关系节点图中对其他节点进行筛选，得到可疑节点集，其中，所述其他节点为所述关系节点图中除所述异常节点外的节点；将所述可疑节点集输入至预先训练好的诈骗团伙的预测模型中，并控制所述诈骗团伙的预测模型对所述可疑节点集进行分类提取处理，得到所述诈骗团伙对应的节点集合。2.根据权利要求1所述诈骗团伙的预测方法，其特征在于，所述根据预置风险传播算法和所述异常节点在所述关系节点图中对其他节点进行筛选，得到可疑节点集包括：设置所述异常节点对应的第一重要度参数，设置所述其他节点的第二重要度参数；将所述第一重要度参数和所述第二重要度参数代入至预置收敛规则中，得到新的收敛规则，以及根据所述收敛规则，以所述异常节点为起点，在所述关系节点图中其他节点进行游走直至收敛，记录收敛节点；统计所有收敛节点对应的收敛概率，得到收敛概率集；在所述收敛概率集中筛选出大于预置风险概率阈值的收敛概率，得到筛选的收敛概率集；将所述筛选的收敛概率集对应的收敛节点确定为可疑节点，得到可疑节点集。3.根据权利要求2所述诈骗团伙的预测方法，其特征在于，所述收敛规则包括衰减因子，所述根据所述收敛规则，以所述异常节点为起点，在所述关系节点图中其他节点进行游走直至收敛，记录收敛节点包括：基于预置游走总数，以所述异常节点为起点，根据所述衰减因子，对所述关系图谱进行随机游走，记录每个收敛节点。4.根据权利要求1所述诈骗团伙的预测方法，其特征在于，在所述获取异常账户信息，确定所述异常账户信息对应关系节点图中的异常节点之前，还包括：查询出所述异常账户信息对应的网络社区；获取所述网络社区中所有账户信息，将每一个所述账户信息作为节点，构建所有账户信息对应的关系节点图；将所述关系节点图确定为所述异常账户信息对应的关系节点图。5.根据权利要求1
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4中任意一项所述诈骗团伙的预测方法，其特征在于，所述将所述可疑节点集输入至预先训练好的诈骗团伙的预测模型中，并控制所述诈骗团伙的预测模型对所述可疑节点集进行分类提取处理，得到所述诈骗团伙对应的节点集合之前，还包括：获取N个样本信息，其中，N为正整数；对所述样本信息进行训练样本化处理，得到每一个所述样本信息对应的特征信息，其中，所述特征信息包...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈丽娜，咸瑞，化国伟，彭超，陈小军，
申请(专利权)人：深圳市珍爱捷云信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：