【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电信网络安全领域，具体涉及一种反电信网络诈骗智能劝阻系统及方法。
技术介绍
1、电信网络诈骗是指利用电话、网络等通信工具，通过虚构事实或者隐瞒真相的方式，诱骗他人财物的违法犯罪行为。为了有效防范和应对电信网络诈骗，需要建立一套完善的反电信网络诈骗系统，实现对潜在受害用户的实时预警、智能劝阻和快速处置。
2、目前，我国已经建立了一定规模的反电信网络诈骗中心，负责收集、分析、研判涉及电信网络诈骗的信息，及时向有关部门和单位发送预警信息，指导有关部门和单位开展预防和处置工作。但是这些系统存在一些问题和不足，主要表现在以下几个方面：
3、（1）预警数据处理的智能化水平不高，无法实现对潜在受害用户的精准分析。目前，大部分预警数据还依赖于人工审核和筛选，效率低下、准确率低下、及时性差；由于预警数据量大、来源多、类型复杂，人工审核费时费事、容易出错、难以覆盖所有场景；而且人工筛选存在主观判断和操作误差，可能导致漏报或者误报；另外，由于缺乏智能分析技术的支持，目前的预警数据处理难以实现对潜在受害用户的风险评估、问题识别、分类定位和预警提醒。
4、（2）智能劝阻的联动能力不强，无法实现对潜在受害用户的快速处置。目前，智能劝阻系统与其他相关部门和系统之间的信息共享和协同作用还不够充分，导致问题发现后不能及时通知和反馈给相关责任人员和部门，无法实现信息闭环。而且由于缺乏有效的指挥调度机制和手段，问题处置过程中可能出现责任不明确、协调不畅、效率不高等问题。
5、综上所述，目前我国反电信网络诈
技术实现思路
1、针对以上问题，本专利技术提供一种反电信网络诈骗智能劝阻系统，该系统旨在解决目前电信网络诈骗案件高发、受害群体广泛、防范效果不佳的技术问题，该系统包括：
2、预警数据接收模块，用于接收多个数据源的预警数据；
3、预警数据处理模块，用于对预警数据进行清洗、去重、格式转换处理，将处理后的预警数据存储在国家反诈中心数据库中，并将处理后的预警数据传输给预警数据分析模块；
4、预警数据分析模块，用于根据预设的风险评估模型对预警数据进行风险评估，得出风险等级，将其存储在国家反诈中心数据库中，并将风险等级和预警数据通过数据安全接入边界传输给智能反诈机器人模块；
5、智能反诈机器人模块，用于根据风险等级对预警数据采取不同的处置策略，并将处置结果传输给预警数据反馈模块；
6、预警数据反馈模块，用于将预警数据处置的结果通过数据安全接入边界反馈给国家反诈中心，以便进行统计分析和监督管理。
7、该系统具有以下有益效果：能够及时、准确、有效地识别出潜在的电信网络诈骗案件和受害用户，采取相应的劝阻和教育措施，提高公众的防范意识和能力，降低电信网络诈骗的发生率和损失率，维护社会秩序和公共安全。
8、该系统的工作原理是：通过多个数据源收集涉及电信网络诈骗的各类信息，对这些信息进行处理和分析，提取出相关的特征属性，并根据已知的诈骗样本和案例进行机器学习训练，生成涉诈资源模板库，然后根据涉诈资源模板库中的特征属性与从预警数据中提取出的特征属性进行相似度比对，计算出预警数据的风险评分，并根据预设的风险阈值划分出风险等级，再根据风险等级对预警数据采取不同的处置策略，并将处置结果反馈给国家反诈中心，以便进行统计分析和监督管理。
9、在较佳实施情况下，预警数据分析模块具体包括：
10、特征提取子模块，用于对预警数据进行特征提取，所述特征包括涉及潜在受害用户、诈骗分子、诈骗方式方面的特征属性；
11、模板构建子模块，用于根据已知的诈骗样本和案例数据进行机器学习训练，生成涉诈资源模板库，并根据新的预警数据不断更新和优化涉诈资源模板库；所述涉诈资源模板库中存储了各种类型和场景下的诈骗案例及其对应的特征属性；
12、风险评估子模块，用于根据涉诈资源模板库中的特征属性与从预警数据中提取出的特征属性进行相似度比对，计算预警数据的风险评分，并根据预设的风险阈值划分风险等级，将风险等级存储在国家反诈中心数据库中。
13、在较佳实施情况下，该模块旨在解决如何快速、准确、有效地对预警数据进行风险评估的技术问题，该模块采用了基于机器学习的风险评估模型，能够自动地从已知的诈骗样本和案例数据中学习出涉诈资源模板库，并根据新的预警数据不断更新和优化涉诈资源模板库，从而提高风险评估的准确性和实时性。
14、在较佳实施情况下，该模块具有以下有益效果：能够根据从预警数据中提取出的特征属性与涉诈资源模板库中的特征属性进行相似度比对，计算出预警数据的风险评分，并根据预设的风险阈值划分出风险等级，从而为后续的处置策略提供依据和指导。
15、该模块的工作原理是：通过对预警数据进行特征提取，得到相关的特征属性，并将这些特征表示为特征向量序列，然后将这些特征向量序列输入到模板生成模型中，得出特征向量序列对应的模板序列，并将这些模板序列存储在涉诈资源模板库中，并根据新的预警数据不断更新和优化涉诈资源模板库，然后根据涉诈资源模板库中的特征属性与从预警数据中提取出的特征属性进行相似度比对，计算出预警数据的风险评分，并根据预设的风险阈值划分出风险等级。
16、在较佳实施情况下，智能反诈机器人模块具体包括：
17、信息获取子模块，用于对预警数据进行分析和挖掘，提取出潜在受害用户的电话号码；
18、短信提醒子模块，用于向低风险等级的潜在受害用户发送预警短信，提示用户可能面临的诈骗类型和防范措施；
19、智能外呼子模块，用于向中风险等级的潜在受害用户发起智能语音电话，通过自然语言处理和语音识别技术与用户进行交互式对话，确认用户是否已经受骗或有受骗倾向，并给予相应的劝阻和指导；
20、人工外呼子模块，用于向高风险等级的潜在受害用户转接人工服务电话，由专业的反诈中心民警或工作人员与用户进行沟通和教育，阻止用户继续受骗或减少损失。
21、在较佳实施情况下，该模块旨在解决如何针对不同风险等级的潜在受害用户提供更加人性化和专业化的劝阻和教育服务的技术问题，该模块能够根据潜在受害用户的具体情况和需求，进行更加灵活和有效的对话和指导。
22、在较佳实施情况下，该模块具有以下有益效果：能够提高潜在受害用户的信任感和合作意愿，增强他们的自我保护意识和能力，避免他们陷入更深的危险和困境，或者帮助他们及时报警和取证，尽量减少损失。
23、该模块的工作原理是：通过对预警数据进行分析和挖掘，提取出低/中/高风险等级的潜在受害用户的电话号码，并对该潜在受害用户进行相应的劝阻措施，根据劝阻过程和结果生成处置结果，并将其反馈给预警数据反馈模块。
24、在较佳实施情况下，模板构建子模块具体包括：
25、数据预处理单元，用于对已知的诈骗样本和案例数据进行预处理，包括去噪、去重以及格式本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种反电信网络诈骗智能劝阻系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的反电信网络诈骗智能劝阻系统，其特征在于，所述的预警数据分析模块具体包括：
3.根据权利要求1所述的反电信网络诈骗智能劝阻系统，其特征在于，所述智能反诈机器人模块具体包括：
4.根据权利要求2所述的反电信网络诈骗智能劝阻系统，其特征在于，所述的模板构建子模块具体包括：
5.根据权利要求2所述的反电信网络诈骗智能劝阻系统，其特征在于，所述的风险评估子模块具体采用以下公式计算预警数据的风险评分：
6.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述智能外呼子模块具体包括：
7.根据权利要求6所述的反电信网络诈骗智能劝阻系统，其特征在于，所述对话理解子模块具体包括：
8.一种反电信网络诈骗智能劝阻方法，其特征在于，包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的反电信网络诈骗智能劝阻方法，其特征在于，所述S3具体包括：
10.根据权利要求8所述的反电信网络诈骗智能劝阻方法，其特征在于，所述S4具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种反电信网络诈骗智能劝阻系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的反电信网络诈骗智能劝阻系统，其特征在于，所述的预警数据分析模块具体包括：
3.根据权利要求1所述的反电信网络诈骗智能劝阻系统，其特征在于，所述智能反诈机器人模块具体包括：
4.根据权利要求2所述的反电信网络诈骗智能劝阻系统，其特征在于，所述的模板构建子模块具体包括：
5.根据权利要求2所述的反电信网络诈骗智能劝阻系统，其特征在于，所述的风险评估子模块具体采用以...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵素坤，赵亚旭，
申请(专利权)人：廊坊博联科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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