基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台制造技术

本发明专利技术提供了基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，包括实时数据处理模块、离线数据处理模块、数据接口模块、统计与展示前端模块和涉诈号码处置与外呼模块；本发明专利技术通过对于正常用户和高危涉诈用户采用不同的策略，对正常用户进行常规的职住与行为分析，对涉诈风险很低的用户可以在实时分析时略去，以减小分析时的计算量，并提高算法性能，减轻系统的实时处理负担；可针对每个用户输出涉诈风险的变化趋势图，评估其动态特征，分析特定人群涉诈的可能性大小，对高危涉诈用户，可以通过分析其通联关系，将其社交圈子中可能的涉诈人员挖掘出来，从而实现对涉诈行为的预警和精准处置。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信息识别，特别涉及基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台。

技术介绍

1、电信诈骗目前已经成为当前发案最高、损失最大、群众反响最强烈的突出犯罪，严重威胁人民群众切身利益与社会稳定发展。

2、目前反诈形势依然严峻，且诈骗手法不断变化翻新，诈骗话术不断升级，严重影响了运营商业务发展，导致其新增市场拓展处于停滞状态，诈骗管控效果不理想，表现为误停机率高、停机不及时、涉诈案件高发，不能适应当前日益严峻的反诈形势以及日益升级的诈骗手段，导致识别率与复机率等指标不能满足业务发展和主管部门的要求。

3、目前运营商反诈工作的困境主要有以下三点：

4、1、对电话卡的使用情况是不完全掌握的，尽管电话卡是实名办理的，但运营商对电话卡的使用环节的了解是有欠缺的；

5、2、对非通联的通信过程是不完全掌握的，非通联主要指通过社交平台的通联过程，又称为qv类通联过程，尽管这些消息和数据也是承载在运营商的网络上，但运营商对qv通联的整个过程是不完全掌握的；

6、3、众多模型将用户行为切分为多个孤立的场景本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于，包括实时数据处理模块、离线数据处理模块、数据接口模块、统计与展示前端模块和涉诈号码处置与外呼模块，其中，

2.根据权利要求1所述的基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于：所述数据中台/大数据平台的数据包括XDR信令数据、话单数据、用户属性数据和网络资源数据。

3.根据权利要求1所述的基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于：所述离线数据处理模块处理累积的历史用户数据，识别并标记用户的职业与行为特征，异常人卡分离和异常用卡行为，并评估用户整体行为的涉诈风...

【技术特征摘要】

1.基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于，包括实时数据处理模块、离线数据处理模块、数据接口模块、统计与展示前端模块和涉诈号码处置与外呼模块，其中，

2.根据权利要求1所述的基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于：所述数据中台/大数据平台的数据包括xdr信令数据、话单数据、用户属性数据和网络资源数据。

3.根据权利要求1所述的基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于：所述离线数据处理模块处理累积的历史用户数据，识别并标记用户的职业与行为特征，异常人卡分离和异常用卡行为，并评估用户整体行为的涉诈风险。

4.根据权利要求1所述的基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于：所述实时数据处理模块可以根据用户的职业与行为标签、用卡行为标签、人卡分离标签、用户的涉诈风险系数及用户的实时行为识别其是否涉诈，在实时处理模块中，用户的整体行为模式是通过其职业与行为标签、用卡行为标签、人卡分离标签、用户的涉诈风险系数体现出来。

5.根据权利要求4所述的基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于：所述用户整体行为模式包括职业与日常行为、用卡行为、人卡分离及用户的涉诈风险四个要素。

6.根据权利要求4所述的基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于：所述用户的实时行为识别包括用户轨迹和通联关系，所述用户的实时行为识别中的通联关系包括常规打...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓伟，苏利凡，续震，杨婷婷，潘望，
申请(专利权)人：深圳市万物唯识信息科技合伙企业有限合伙，
类型：发明
国别省市：