【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络安全，特别涉及一种基于流量的诈骗技术反制方法。
技术介绍
1、随着互联网信息化的快速发展，诈骗犯罪模式也发生了本质转变，传统接触式犯罪持续下降，而以电信诈骗为代表的新型犯罪处于高发态势。
2、现有的诈骗手段通常为通过购买大量的手机卡来进行大量通话实现诈骗，且大多为团伙作案，传统的对于电信诈骗的识别仅仅通过是根据诈骗号码的流量监测来实现，然而，诈骗分子已经找到了避免被流量监测识别的方法，即找到流量监测的流量值判断点，控制低于这个流量值判断点可以躲过诈骗识别，且对诈骗账号进行识别后，也没有相应的手段进行及时反制，在这期间可能出现新的被诈骗人员，造成财产的损失。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于流量的诈骗技术反制方法，实现对诈骗账号的精准识别和针对性反制，保证财产安全。
2、一种基于流量的诈骗技术反制方法，其特征在于，包括：
3、s1：获取网络流量值大于标准流量值的待测账号，并获取待测账号的流量数据和账号数据；
4、s2：基于流量数据对待测账号第一关联，基于账号数据对待测账号进行第二关联，根据第一关联结果和第二关联结果，将待测账号划分为非诈骗账号和诈骗账号；
5、s3：当确定待测账号为诈骗账号时，立即为诈骗账号添加诈骗标识，通过诈骗标识向通话账号提供诈骗预警提醒。
6、优选的，s1中，获取网络流量值大于标准流量值的待测账号，并获取待测账号的流量数据和账号数据，包括：
7、获取全部
8、从流量监测信息中提取关于流量使用时间和流量使用走向的流量数据；
9、获取待测账号的账号ip，使用者身份和登录地地址的账号数据。
10、优选的，s2中，基于流量数据对待测账号第一关联，包括：
11、从流量数据中获取流量使用时间，确定待测账号的流量使用时间段和流量使用周期，将流量使用时间段相同的待测账号作为第一关联账号组，将流量使用时间段不同但流量使用周期相同的待测账号作为第二关联账号组；
12、从流量数据中获取流量使用走向，基于大数据确定每个待测账号的流量使用走向的走向特征，并确定走向特征的属性；
13、当走向特征的属性为无规则属性时，将对应的待测账号作为第三关联账号组，当走向特征的属性为规则属性时，将走向特征的规则特征一致的待测账号作为第四关联账号组；
14、将第一关联账号组与第四关联账号组中相同账号作为第一关联的第一等级组，将第二关联账号组与第四关联账号组中相同账号作为第一关联的第二等级组，将第一关联账号组与第三关联账号组中相同账号作为第一关联的第三等级组，将第二关联账号组与第三关联账号组中相同账号作为第一关联的第四等级组；
15、将第一等级组，第二等级组，第三等级组和第四等级组作为对待测账号第一关联结果。
16、优选的，s2中，基于账号数据对待测账号进行第二关联，包括：
17、从账号数据中获取账号ip，基于账号ip获取该待测账号的用户变更次数和封禁次数，将用户变更次数大于第一预设次数，且封禁次数大于第二预设次数的待测账号进行关联，得到第五关联账号组；
18、从账号数据中获取登录地地址，将第五关联账号组中登录地地址相同的账号进行关联，得到第六关联账号组；
19、将第六关联账号组作为基于账号数据对待测账号进行第二关联的第二关联结果。
20、优选的，s2中，根据第一关联结果和第二关联结果，将待测账号划分为非诈骗账号和诈骗账号，包括：
21、基于第一关联结果中对待测账号的等级分组，确定第六关联账号组中每个账号的账号等级；
22、获取第六关联账号组中为第一等级的第一账号，并根据流量使用时间和流向使用走向的区别，将第一账号划分为多组特征账号，判断每组特征账号的账号数量是否大于预设数量；
23、若是，将对应组特征账号划分为诈骗账号，且确定对应组特征账号为团伙诈骗账号；
24、否则，将对应组特征账号与已封禁账号记录信息中的历史诈骗账号进行特征对比，判断对应组特征账号与历史诈骗账号的相似度是否大于预设相似度；
25、若是，将对应组特征账号划分为诈骗账号；
26、否则，将对应组特征账号划分为非诈骗账号。
27、优选的，s2中，根据第一关联结果和第二关联结果，将待测账号划分为非诈骗账号和诈骗账号，还包括：
28、获取第六关联账号组中为第二等级的第二账号，并根据流量使用时间段将固定组成一个流量使用周期的第二账号划分为一组互补账号；
29、判断每组互补账号中任意两个账号的网络流量值的流量差值是否在预设差值范围内；
30、若是，确定对应组互补账号为诈骗账号，且确定对应组互补账号为团伙诈骗账号；
31、否则，确定对应组互补账号为非诈骗账号。
32、优选的，s2中，根据第一关联结果和第二关联结果，将待测账号划分为非诈骗账号和诈骗账号，还包括：
33、获取第六关联账号组中为第三等级的第三账号和第四等级的第四账号，对第三账号赋予第一加权值，为第四账号赋予第二加权值；
34、将与第三账号和第四账号相似的历史账号作为训练样本，其中对历史账号为诈骗账号的进行第一标记，历史账号为非诈骗账号的进行第二标记，根据训练样本和标记结果，得到诈骗识别模型；
35、利用第一加权值对诈骗识别模型进行第一加权处理，得到第一加权诈骗识别模型，利用第一加权诈骗识别模型确定第三账号的账号识别结果；
36、利用第二加权值对诈骗识别模型进行第二加权处理，得到第二加权诈骗识别模型，利用第二加权诈骗识别模型确定第四账号的账号识别结果。
37、优选的，s2中，确定待测账号为诈骗账号后，还包括对诈骗账号进行诈骗等级确定，具体为：
38、获取诈骗账号的关联账户的账号通讯信息，根据账号通讯信息确定通讯用户，并基于大数据，调取被诈骗报案信息记录，确定存在被诈骗报案信息记录中的通讯用户的用户数量；
39、判断用户数量是否大于预设用户数量；
40、若是，确定诈骗账号为高级诈骗账号；
41、否则，确定诈骗账号为普通诈骗账号。
42、优选的，s3中，当确定待测账号为诈骗账号时，立即为诈骗账号添加诈骗标识，通过诈骗标识向通话账号提供诈骗预警提醒，包括：
43、实时检测诈骗账号的通讯行为，当检测到诈骗账号进行通讯呼叫时，获取通讯应用接口，将诈骗标识通过通讯应用接口传输至通话账号；
44、根据诈骗标识的标识信息生成诈骗预警提醒，并通过通讯应用接口传输至通话账号。
45、优选的，根据诈骗标识的标识信息生成诈骗预警提醒，包括：
46、根据标识信息确定诈骗账号的诈本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于流量的诈骗技术反制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于流量的诈骗技术反制方法，其特征在于，S1中，获取网络流量值大于标准流量值的待测账号，并获取待测账号的流量数据和账号数据，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于流量的诈骗技术反制方法，其特征在于，S2中，基于流量数据对待测账号第一关联，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于流量的诈骗技术反制方法，其特征在于，S2中，基于账号数据对待测账号进行第二关联，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于流量的诈骗技术反制方法，其特征在于，S2中，根据第一关联结果和第二关联结果，将待测账号划分为非诈骗账号和诈骗账号，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于流量的诈骗技术反制方法，其特征在于，S2中，根据第一关联结果和第二关联结果，将待测账号划分为非诈骗账号和诈骗账号，还包括：
7.根据权利要求5所述的一种基于流量的诈骗技术反制方法，其特征在于，S2中，根据第一关联结果和第二关联结果，将待测账号划分为非诈骗账号和诈骗账号，还包括：>
8.根据权利要求1所述的一种基于流量的诈骗技术反制方法，其特征在于，S2中，确定待测账号为诈骗账号后，还包括对诈骗账号进行诈骗等级确定，具体为：
9.根据权利要求1所述的一种基于流量的诈骗技术反制方法，其特征在于，S3中，当确定待测账号为诈骗账号时，立即为诈骗账号添加诈骗标识，通过诈骗标识向通话账号提供诈骗预警提醒，包括：
10.根据权利要求1所述的一种基于流量的诈骗技术反制方法，其特征在于，根据诈骗标识的标识信息生成诈骗预警提醒，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于流量的诈骗技术反制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于流量的诈骗技术反制方法，其特征在于，s1中，获取网络流量值大于标准流量值的待测账号，并获取待测账号的流量数据和账号数据，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于流量的诈骗技术反制方法，其特征在于，s2中，基于流量数据对待测账号第一关联，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于流量的诈骗技术反制方法，其特征在于，s2中，基于账号数据对待测账号进行第二关联，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于流量的诈骗技术反制方法，其特征在于，s2中，根据第一关联结果和第二关联结果，将待测账号划分为非诈骗账号和诈骗账号，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于流量的诈骗技术反制方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘特玮，张家晟，王冠麟，龙斌，戴晶晶，马德琳，詹承宗，郑浩强，曾天颖，陈乔，周俊，周均，金立志，谢学勤，陆正松，张现增，
申请(专利权)人：北京东方通网信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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