基于社交網(wǎng)絡(luò)行為分類的電信詐騙識(shí)別方法、裝置及介質(zhì)與流程

本發(fā)明涉及信息安全，尤其是一種基于社交網(wǎng)絡(luò)行為分類的電信詐騙識(shí)別方法、裝置及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代電信領(lǐng)域，電信詐騙已經(jīng)成為一種普遍且嚴(yán)重的問題，尤其對(duì)老年人群體影響更為顯著。老年人由于對(duì)新興技術(shù)和詐騙手段的了解相對(duì)有限，容易成為詐騙分子的目標(biāo)?，F(xiàn)有技術(shù)中，行業(yè)通常采用以下幾種方法來識(shí)別和預(yù)防電信詐騙：

2、1)關(guān)鍵詞過濾：通過預(yù)設(shè)敏感關(guān)鍵詞過濾目標(biāo)通信內(nèi)容，以檢測(cè)潛在的詐騙信息。然而，詐騙分子往往使用隱晦語言或替換敏感關(guān)鍵詞，導(dǎo)致過濾系統(tǒng)難以準(zhǔn)確識(shí)別。

3、2)黑名單系統(tǒng)：將已知的詐騙電話號(hào)碼加入黑名單，阻止這些號(hào)碼與用戶通信。然而，詐騙分子頻繁更換電話號(hào)碼和身份信息，使得黑名單系統(tǒng)難以有效防范。

4、3)異常行為檢測(cè)：基于用戶通信行為的異常檢測(cè)模型，識(shí)別出與正常行為模式不同的通信行為。然而，老年人的日常通信行為本身較少且單一，使得異常行為檢測(cè)在小樣本情況下準(zhǔn)確率不高，誤報(bào)率較高。

5、這些傳統(tǒng)方法在處理針對(duì)老年人的隱蔽性強(qiáng)、長期關(guān)系建立的詐騙行為時(shí)，存在顯著不足。由于缺乏多維度的綜合分析，現(xiàn)有技術(shù)難以在詐騙分子建立信任關(guān)系的早期階段進(jìn)行有效識(shí)別和預(yù)警。

6、因此，如何提高電信詐騙識(shí)別的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，并提供早期預(yù)警機(jī)制，成了亟需解決的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于至少一定程度上解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題之一。

2、為此，本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)目的在于提供一種基于社交網(wǎng)絡(luò)行為分類的電信詐騙識(shí)別方法，該方法提高了電信詐騙識(shí)別的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。

3、本發(fā)明實(shí)施例的另一個(gè)目的在于提供一種基于社交網(wǎng)絡(luò)行為分類的電信詐騙識(shí)別裝置。

4、為了達(dá)到上述技術(shù)目的，本發(fā)明實(shí)施例所采取的技術(shù)方案包括：

5、一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于社交網(wǎng)絡(luò)行為分類的電信詐騙識(shí)別方法，包括以下步驟：

6、構(gòu)建目標(biāo)用戶的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜；

7、根據(jù)所述社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜確定異常聯(lián)系人，并獲取所述異常聯(lián)系人與所述目標(biāo)用戶的目標(biāo)通信內(nèi)容；

8、對(duì)所述目標(biāo)通信內(nèi)容進(jìn)行情感分析和話題識(shí)別，并根據(jù)情感分析結(jié)果和話題識(shí)別結(jié)果判斷所述異常聯(lián)系人是否存在風(fēng)險(xiǎn)；

9、當(dāng)所述異常聯(lián)系人存在風(fēng)險(xiǎn)，根據(jù)所述社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜確定所述目標(biāo)用戶在與所述異常聯(lián)系人建立通信聯(lián)系前后的通信行為模式是否發(fā)生變化；

10、當(dāng)所述目標(biāo)用戶在與所述異常聯(lián)系人建立通信聯(lián)系前后的通信行為模式發(fā)生變化，判定所述異常聯(lián)系人為高風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系人，并生成電信詐騙預(yù)警信息。

11、進(jìn)一步地，在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述構(gòu)建目標(biāo)用戶的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜，其具體包括：

12、獲取目標(biāo)用戶的通信記錄，所述通信記錄包括通話數(shù)據(jù)、短信數(shù)據(jù)以及社交軟件通信數(shù)據(jù)中的至少一種；

13、根據(jù)所述通信記錄確定多個(gè)目標(biāo)聯(lián)系人，并確定所述目標(biāo)用戶與各所述目標(biāo)聯(lián)系人的通信頻率和通信時(shí)長，進(jìn)而根據(jù)所述通信頻率和所述通信時(shí)長確定所述目標(biāo)用戶與各所述目標(biāo)聯(lián)系人的通信強(qiáng)度；

14、將所述目標(biāo)用戶和所述目標(biāo)聯(lián)系人作為節(jié)點(diǎn)，將所述目標(biāo)用戶與各所述目標(biāo)聯(lián)系人的所述通信記錄存儲(chǔ)至對(duì)應(yīng)的所述目標(biāo)聯(lián)系人的節(jié)點(diǎn)，并根據(jù)所述通信強(qiáng)度確定所述目標(biāo)用戶與各所述目標(biāo)聯(lián)系人之間的邊的權(quán)重，得到所述社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜。

15、進(jìn)一步地，在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述根據(jù)所述社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜確定異常聯(lián)系人，并獲取所述異常聯(lián)系人與所述目標(biāo)用戶的目標(biāo)通信內(nèi)容，其具體包括：

16、遍歷所述社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜的節(jié)點(diǎn)，得到所述目標(biāo)用戶與各所述目標(biāo)聯(lián)系人的所述通信記錄，進(jìn)而根據(jù)所述通信記錄在所述目標(biāo)聯(lián)系人中篩選出若干個(gè)新增聯(lián)系人；

17、根據(jù)所述目標(biāo)用戶與所述新增聯(lián)系人的邊的權(quán)重確定所述目標(biāo)用戶與所述新增聯(lián)系人的目標(biāo)通信強(qiáng)度；

18、當(dāng)所述目標(biāo)通信強(qiáng)度大于等于預(yù)設(shè)的閾值，確定所述新增聯(lián)系人為異常聯(lián)系人；

19、根據(jù)所述通信記錄獲取所述異常聯(lián)系人與所述目標(biāo)用戶的所述目標(biāo)通信內(nèi)容。

20、進(jìn)一步地，在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述對(duì)所述目標(biāo)通信內(nèi)容進(jìn)行情感分析和話題識(shí)別，并根據(jù)情感分析結(jié)果和話題識(shí)別結(jié)果判斷所述異常聯(lián)系人是否存在風(fēng)險(xiǎn)，其具體包括：

21、對(duì)所述目標(biāo)通信內(nèi)容進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲和無關(guān)信息，得到第一通信內(nèi)容；

22、通過預(yù)設(shè)的情感分析模型對(duì)所述第一通信內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別，得到所述異常聯(lián)系人的情感傾向；

23、通過預(yù)設(shè)的話題識(shí)別模型對(duì)所述第一通信內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別，得到所述異常聯(lián)系人與所述目標(biāo)用戶的話題類型；

24、當(dāng)所述情感傾向?yàn)榉e極情感，且所述話題類型包括信任建立話題、金錢交易話題以及投資理財(cái)話題中的至少一種，判定所述異常聯(lián)系人存在風(fēng)險(xiǎn)。

25、進(jìn)一步地，在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述根據(jù)所述社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜確定所述目標(biāo)用戶在與所述異常聯(lián)系人建立通信聯(lián)系前后的通信行為模式是否發(fā)生變化，其具體包括：

26、遍歷所述社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜的節(jié)點(diǎn)，得到所述目標(biāo)用戶與各所述目標(biāo)聯(lián)系人的所述通信記錄，進(jìn)而根據(jù)所述通信記錄確定所述目標(biāo)用戶與所述異常聯(lián)系人建立通信聯(lián)系的目標(biāo)時(shí)刻；

27、將所述目標(biāo)時(shí)刻之前的所述通信記錄作為歷史通信記錄，并根據(jù)所述歷史通信記錄確定所述目標(biāo)用戶的歷史通信行為模式；

28、將所述目標(biāo)時(shí)刻之后的所述通信記錄作為當(dāng)前通信記錄，并根據(jù)所述當(dāng)前通信記錄確定所述目標(biāo)用戶的當(dāng)前通信行為模式；

29、根據(jù)所述歷史通信行為模式和所述當(dāng)前通信行為模式判斷所述目標(biāo)用戶在與所述異常聯(lián)系人建立通信聯(lián)系前后的通信行為模式是否發(fā)生變化。

30、進(jìn)一步地，在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述根據(jù)所述歷史通信記錄確定所述目標(biāo)用戶的歷史通信行為模式，其具體包括：

31、根據(jù)所述歷史通信記錄確定所述目標(biāo)用戶的通信行為特征和時(shí)間分布特征；

32、將所述通信行為特征和所述時(shí)間分布特征輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的通信行為模式識(shí)別模型，得到所述歷史通信行為模式。

33、進(jìn)一步地，在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述電信詐騙識(shí)別方法還包括以下步驟：

34、根據(jù)所述目標(biāo)用戶所屬的用戶群體獲取對(duì)應(yīng)的電信詐騙防范建議，將所述電信詐騙防范建議發(fā)送至所述目標(biāo)用戶和/或所述目標(biāo)用戶的家屬。

35、另一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于社交網(wǎng)絡(luò)行為分類的電信詐騙識(shí)別裝置，包括：

36、社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建目標(biāo)用戶的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜；

37、異常聯(lián)系人確定模塊，用于根據(jù)所述社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜確定異常聯(lián)系人，并獲取所述異常聯(lián)系人與所述目標(biāo)用戶的目標(biāo)通信內(nèi)容；

38、通信內(nèi)容分析識(shí)別模塊，用于對(duì)所述目標(biāo)通信內(nèi)容進(jìn)行情感分析和話題識(shí)別，并根據(jù)情感分析結(jié)果和話題識(shí)別結(jié)果判斷所述異常聯(lián)系人是否存在風(fēng)險(xiǎn)；

39、通信行為模式識(shí)別模塊，用于當(dāng)所述異常聯(lián)系人存在風(fēng)險(xiǎn)，根據(jù)所述社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜確定所述目標(biāo)用戶在與所述異常聯(lián)系人建立通信聯(lián)系前后的通信行為模式是否發(fā)生變化；

40、預(yù)警模塊，用于當(dāng)所述目標(biāo)用戶在與所述異常聯(lián)系人建立通信聯(lián)系前后的通信行為模式發(fā)生變化，判定所述異常聯(lián)系人為高風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系人，并生成電信詐騙預(yù)警信息。

41、另一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括存儲(chǔ)器、處理器、存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的程序以及用于實(shí)現(xiàn)所述處理器和所述存儲(chǔ)器之間的連接通信的數(shù)據(jù)總線，所述程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如前面所述的基于社交網(wǎng)絡(luò)行為分類的電信詐騙識(shí)別方法。

42、另一方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)為計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，用于計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有一個(gè)或者多個(gè)程序，所述一個(gè)或者多個(gè)程序可被一個(gè)或者多個(gè)處理器執(zhí)行，以實(shí)現(xiàn)如前面所述的基于社交網(wǎng)絡(luò)行為分類的電信詐騙識(shí)別方法。

43、本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)和有益效果將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實(shí)踐了解到：

44、本發(fā)明實(shí)施例構(gòu)建目標(biāo)用戶的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜，根據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜確定異常聯(lián)系人，并獲取異常聯(lián)系人與目標(biāo)用戶的目標(biāo)通信內(nèi)容，對(duì)目標(biāo)通信內(nèi)容進(jìn)行情感分析和話題識(shí)別，并根據(jù)情感分析結(jié)果和話題識(shí)別結(jié)果判斷異常聯(lián)系人是否存在風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)異常聯(lián)系人存在風(fēng)險(xiǎn)，根據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜確定目標(biāo)用戶在與異常聯(lián)系人建立通信聯(lián)系前后的通信行為模式是否發(fā)生變化，當(dāng)目標(biāo)用戶在與異常聯(lián)系人建立通信聯(lián)系前后的通信行為模式發(fā)生變化，判定異常聯(lián)系人為高風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系人，并生成電信詐騙預(yù)警信息。本發(fā)明實(shí)施例通過構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜，結(jié)合情感分析和話題識(shí)別，能夠精確識(shí)別異常聯(lián)系人并判斷異常聯(lián)系人是否存在風(fēng)險(xiǎn)，通過對(duì)目標(biāo)用戶在與異常聯(lián)系人建立通信聯(lián)系前后的通信行為模式的對(duì)比，能夠在詐騙分子尚未實(shí)施實(shí)際詐騙行為前識(shí)別出潛在的高風(fēng)險(xiǎn)通信關(guān)系，從而可以在詐騙分子建立信任關(guān)系的早期階段進(jìn)行有效地電信詐騙識(shí)別和預(yù)警，相比現(xiàn)有基于關(guān)鍵詞過濾和黑名單的方法，提高了電信詐騙識(shí)別的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。