基于智能分析的电信诈骗识别分析系统技术方案

技术编号:42388904 阅读:26 留言:0更新日期:2024-08-16 16:15
本发明专利技术涉及电信诈骗监测识别技术领域,具体涉及基于智能分析的电信诈骗识别分析系统,本发明专利技术系统包括数据获取模块、诈骗类型分类模块、电信诈骗判断模块、提醒模块。通过诈骗类型分类模块获得历史诈骗文本数据的诈骗种类,然后电信诈骗判断模块将当前通话文本信息与各诈骗种类精准匹配分析,判断当前通话是否为电信诈骗。通过本发明专利技术系统,简化了检索流程和提高了检索速度,同时提高了对诈骗内容的识别和判断能力,有助于更好地保护用户的权益。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电信诈骗监测识别,具体涉及基于智能分析的电信诈骗识别分析系统


技术介绍

1、电信诈骗识别技术的发展源于大数据、人工智能和网络安全技术的迅猛发展。随着数据量的爆炸性增长和计算能力的提升,传统的规则和专家系统已经难以应对复杂多变的诈骗手段。机器学习和深度学习算法能够从海量数据中自动提取和学习特征,提升识别效率和准确性。自然语言处理技术的进步使得对文本和语音数据的分析更加深入。与此同时,云计算和分布式处理技术如hadoop和spark提供了强大的数据处理和存储能力,为实时监控和快速响应奠定了基础。

2、对于电信诈骗的常规识别方式,主要是通过用户方对手机号码进行标注,并据此对其相关通话内容展开分析,进而与诈骗数据库中存储的内容进行对比,以此判断匹配程度。然而,随着诈骗手段的不断演变和升级,单纯以诈骗类型或途径作为检索标准进行分类存储已显得力不从心。由于每个诈骗案件在诱导手法、语境描述以及关键词使用上都存在差异,数据库规模不断膨胀,导致在检索历史案件时所需时间显著增长,进而影响了检索效率,甚至存在误识别和漏识别问题。</p>
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【技术保护点】

1.一种基于智能分析的电信诈骗识别分析系统,其特征在于,所述系统包括:

2.根据权利要求1所述的基于智能分析的电信诈骗识别分析系统,其特征在于,所述诈骗类型分类模块包括历史数据预处理单元、情感波动值单元和聚类单元;

3.根据权利要求2所述的基于智能分析的电信诈骗识别分析系统,其特征在于,所述情感波动值单元被配置为:分析所述历史诈骗文本数据中交易名词和形容词的数量及两者的位置关系,获得所述历史诈骗文本数据的情感波动值。

4.根据权利要求2所述的基于智能分析的电信诈骗识别分析系统,其特征在于,所述聚类单元被配置为:将所述情感波动值以及所述历史诈骗文本数据中...

【技术特征摘要】

1.一种基于智能分析的电信诈骗识别分析系统,其特征在于,所述系统包括:

2.根据权利要求1所述的基于智能分析的电信诈骗识别分析系统,其特征在于,所述诈骗类型分类模块包括历史数据预处理单元、情感波动值单元和聚类单元;

3.根据权利要求2所述的基于智能分析的电信诈骗识别分析系统,其特征在于,所述情感波动值单元被配置为:分析所述历史诈骗文本数据中交易名词和形容词的数量及两者的位置关系,获得所述历史诈骗文本数据的情感波动值。

4.根据权利要求2所述的基于智能分析的电信诈骗识别分析系统,其特征在于,所述聚类单元被配置为:将所述情感波动值以及所述历史诈骗文本数据中的高频形容词向量和高频交易名词向量作为三维指标,采用欧式距离计算各所述历史诈骗文本数据的差异距离,并运用k-means聚类方法对所述历史诈骗文本数据进行聚类分析,获得诈骗类型。

5.根据权利要求1所述的基于智能分析的电信诈骗识别分析系统,其特征在于,所述电信诈骗判断模块包括当前数据预处理单元、受引导程度单元、匹配程度单元和诈骗风险单元;

6.根据权利要求5所述的基于智能分析的电信诈骗识别分析系统,其特征在于,所述电信诈骗判断模块还包括判断单元,所述判断单元内预设风险阈值,被配置为:

7.根据权利要求5所述...

【专利技术属性】
技术研发人员:郑亚珂
申请(专利权)人:北京秒信科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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