本发明专利技术公开了一种虚假定位检测方法，该方法包括：获取样本数据集和待验证通讯设备的定位信息，样本数据集包括多个带有真假定位信息的通讯设备的定位信息样本；分别对各定位信息样本进行特征提取得到对应的静态特征向量；基于各静态特征向量构建定位检测模型；从定位信息中提取待验证的静态特征向量，并将待验证的静态特征向量输入定位检测模型得到定位检测结果。本发明专利技术通过带有可判断定位真假特征的静态特征向量建立定位检测模型，实现了虚假定位检测自动化，有效提高了检测的速度和准确率，为防范虚假定位提供有力支持。为防范虚假定位提供有力支持。为防范虚假定位提供有力支持。
【技术实现步骤摘要】
一种虚假定位检测方法、装置及电子设备
[0001]本专利技术涉及无线通讯
，具体涉及一种虚假定位检测方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]位置业务是指移动通信系统通过特定的定位技术获取移动终端的地理位置信息，提供给移动用户本人、通信系统或第三方定位客户端，并借助一定的电子地图信息的支持，为移动用户提供与其位置相关的呼叫或非呼叫类业务。已有的移动通信系统中移动定位服务主要用于紧急救援，如紧急救护，紧急呼叫场景下对用户的定位；基于位置的信息服务，如车载GPS的应用、黄页、交通信息、天气信息、导航信息和导游服务等；基于位置触发的服务，如基于位置的管理信息和计费等；跟踪及资产管理服务，如车辆调度/跟踪/监控/防盗、物资跟踪和老人儿童监护服务等。近年来，随着定位应用越来越广泛，涉及业务范围也越来越大，出现了许多虚假定位，如果不注意对存在安全隐患的虚假定位进行检测防范，容易带来严重的不利影响，但是现有的虚假定位检测手段通常为根据设备的漫游进行归属地判断检测，当出现当地人使用外地的号码拨打当地的电话时容易出现跨地区检测误判的问题，导致检测准确率低。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种虚假定位检测方法，以解决现有技术中对虚假定位检测准确率低的问题。
[0004]为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0005]本专利技术实施例提供了一种虚假定位检测方法，包括：
[0006]获取样本数据集和待验证通讯设备的定位信息，所述样本数据集包括多个带有真假定位信息的通讯设备的定位信息样本；
[0007]分别对各所述定位信息样本进行特征提取得到对应的静态特征向量；
[0008]基于各所述静态特征向量构建定位检测模型；
[0009]从所述定位信息中提取待验证的静态特征向量，并将所述待验证的静态特征向量输入所述定位检测模型得到定位检测结果。
[0010]可选的，所述分别对各所述定位信息样本进行特征提取得到对应的多个静态特征向量，包括：
[0011]对当前定位信息样本进行特征提取得到静态特征；
[0012]将所述当前定位信息样本的静态特征进行向量转换得到当前定位信息样本对应的静态特征向量。
[0013]可选的，所述基于各所述静态特征向量构建定位检测模型，包括：
[0014]将各所述静态特征向量进行划分，得到训练集和测试集；
[0015]从所述训练集中提取静态特征向量构建第一检测模型；
[0016]将所述测试集中的静态特征向量输入所述第一检测模型，得到第一验证结果；
[0017]判断所述第一验证结果是否满足预设标准；
[0018]若所述第一验证结果不满足预设标准，则调整提取静态特征向量的数量，并返回从所述训练集中提取静态特征向量构建第一检测模型的步骤；
[0019]若所述第一验证结果满足预设标准，则将所述第一检测模型作为定位检测模型。
[0020]可选的，所述从所述训练集中提取静态特征向量构建得到第一检测模型，包括：
[0021]从所述训练集中提取出静态特征向量，并分别计算每个提取出的静态特征向量的信息增益；
[0022]基于所述信息增益从大到小的顺序对提取出的静态特征向量进行排序，得到特征序列；
[0023]基于所述特征序列构建决策树得到第一检测模型。
[0024]可选的，所述基于所述特征序列构建决策树得到第一检测模型，包括：
[0025]将所述特征序列中所述信息增益最大的静态特征向量确定为根节点；
[0026]依次从所述特征序列中剩余的静态特征向量内选取所述信息增益最大的静态特征向量作为下一级节点构建决策树，直至所述特征序列中剩余的所有静态特征向量的信息增益均小于预设阈值或所述特征序列为空，得到第一检测模型。
[0027]可选的，在分别对各所述定位信息样本进行特征提取得到对应的多个静态特征向量之前，所述方法还包括：
[0028]获取设备黑名单；
[0029]判断所述待验证通讯设备是否在所述设备黑名单中；
[0030]若所述待验证通讯设备在所述设备黑名单中，则直接对所述待验证通讯设备进行隔离；
[0031]若所述待验证通讯设备不在所述设备黑名单中，则对多个所述定位信息样本进行特征提取得到对应的多个静态特征向量。
[0032]可选的，所述方法还包括：
[0033]判断所述定位检测结果是否为虚假定位；
[0034]若所述定位检测结果为虚假定位，则将所述待验证通讯设备加入设备黑名单。
[0035]本专利技术实施例还提供了一种虚假定位检测装置，包括：
[0036]获取模块，用于获取样本数据集和待验证通讯设备的定位信息，所述样本数据集包括多个带有真假定位信息的通讯设备的定位信息样本；
[0037]提取模块，用于分别对各所述定位信息样本进行特征提取得到对应的静态特征向量；
[0038]训练模块，用于基于各所述静态特征向量构建定位检测模型；
[0039]检测模块，用于从所述定位信息中提取待验证的静态特征向量，并将所述待验证的静态特征向量输入所述定位检测模型得到定位检测结果。
[0040]本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括：
[0041]存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行本专利技术实施例提供的虚假定位检测方法。
[0042]本专利技术实施例还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存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行本专利技术实施例提供的虚假定位检测方法。
[0043]本专利技术技术方案，具有如下优点：
[0044]本专利技术提供了一种虚假定位检测方法，通过获取样本数据集和待验证通讯设备的定位信息，样本数据集包括多个带有真假定位信息的通讯设备的定位信息样本；分别对各定位信息样本进行特征提取得到对应的静态特征向量；基于各静态特征向量构建定位检测模型；从定位信息中提取待验证的静态特征向量，并将待验证的静态特征向量输入定位检测模型得到定位检测结果。本专利技术通过带有可判断定位真假特征的静态特征向量建立定位检测模型，实现了虚假定位检测自动化，有效提高了检测的速度和准确率，为防范虚假定位提供有力支持。
附图说明
[0045]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0046]图1为本专利技术实施例中的虚假定位检测方法的流程图；
[0047]图2为根据本专利技术实施例中黑名单检测的流程图；
[0048]图3为根据本专利技术实施例中提取静态特征向量的流程图；
[0049]图4为根据本专利技术实施例本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种虚假定位检测方法，其特征在于，包括：获取样本数据集和待验证通讯设备的定位信息，所述样本数据集包括多个带有真假定位信息的通讯设备的定位信息样本；分别对各所述定位信息样本进行特征提取得到对应的静态特征向量；基于各所述静态特征向量构建定位检测模型；从所述定位信息中提取待验证的静态特征向量，并将所述待验证的静态特征向量输入所述定位检测模型得到定位检测结果。2.根据权利要求1所述的虚假定位检测方法，其特征在于，所述分别对各所述定位信息样本进行特征提取得到对应的多个静态特征向量，包括：对当前定位信息样本进行特征提取得到静态特征；将所述当前定位信息样本的静态特征进行向量转换得到当前定位信息样本对应的静态特征向量。3.根据权利要求1所述的虚假定位检测方法，其特征在于，所述基于各所述静态特征向量构建定位检测模型，包括：将各所述静态特征向量进行划分，得到训练集和测试集；从所述训练集中提取静态特征向量构建第一检测模型；将所述测试集中的静态特征向量输入所述第一检测模型，得到第一验证结果；判断所述第一验证结果是否满足预设标准；若所述第一验证结果不满足预设标准，则调整提取静态特征向量的数量，并返回从所述训练集中提取静态特征向量构建第一检测模型的步骤；若所述第一验证结果满足预设标准，则将所述第一检测模型作为定位检测模型。4.根据权利要求3所述的虚假定位检测方法，其特征在于，所述从所述训练集中提取静态特征向量构建得到第一检测模型，包括：从所述训练集中提取出静态特征向量，并分别计算每个提取出的静态特征向量的信息增益；基于所述信息增益从大到小的顺序对提取出的静态特征向量进行排序，得到特征序列；基于所述特征序列构建决策树得到第一检测模型。5.根据权利要求4所述的虚假定位检测方法，其特征在于，所述基于所述特征序列构建决策树得到第一检测模型，包括：将所述特征序列中所述信息增益最大的静态特征向量确定为根节点；依次从所述特...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘骁，崔逸群，陈燕，白发琪，杨东，毕玉冰，刘超飞，王文庆，邓楠轶，朱召鹏，王艺杰，崔鑫，刘迪，肖力炀，朱博迪，董夏昕，介银娟，
申请(专利权)人：西安热工研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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