[發明專利]偽基站短信識別方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201710508881.1
• 申請日: 2017-06-28
• 公開（公告）號: CN107295489B
• 公開（公告）日: 2020-06-16
• 發明（設計）人: 羅雪峰;王巍巍;彭程;陳春箏;黃慶偉
• 申請（專利權）人: 百度在線網絡技術（北京）有限公司
• 主分類號: H04W4/14
• 分類號: H04W4/14;H04W12/12;H04W16/22;H04B17/391
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種偽基站短信識別方法，其特征在于，包括：

獲取接收待識別短信的終端設備發送的云端接口請求消息，根據所述云端接口請求消息包含的基站信息，查詢正常基站信息庫確定當前發送所述待識別短信的基站是否異常；

若確定所述基站異常，則采用預先建立的短信異常識別模型對待識別短信進行異常識別；

根據所述短信異常識別模型的輸出結果確定所述待識別短信是否為偽基站短信；

其中，所述方法還包括：

提取已知偽基站短信的文本特征和/或已知正常短信的文本特征，并進行標記；

采用機器學習算法對標記后的文本特征進行訓練到短信異常識別模型；

其中，所述正常基站信息庫通過如下方式構建：

接收終端設備發送的云端接口請求，其中所述云端接口請求中攜帶有終端設備接入的基站信息和終端設備的定位信息；

存儲接收的基站信息、終端設備的定位信息、終端設備記錄次數和終端設備的接入持續時間；其中，終端設備記錄次數表示接入基站的用戶個數；

若任一基站關聯的終端設備記錄次數和終端設備的接入持續時間達到預設閾值，則將該基站信息和關聯的終端設備的定位信息存入所述正常基站信息庫。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用機器學習算法對標記后的文本特征進行訓練到短信異常識別模型包括：

將標記后的文本特征劃分為訓練數據樣本集和驗證數據樣本集；

采用機器學習算法對所述訓練數據樣本集進行模型訓練，得到初始短信異常識別模型；

采用所述驗證數據樣本集對所述初始短信異常識別模型進行驗證，若通過驗證，則將所述初始短信異常識別模型作為所述短信異常識別模型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，查詢正常基站信息庫確定當前發送所述待識別短信的基站是否異常包括：

若在所述正常基站信息庫中未查詢到所述基站信息，則確定對應的基站異常。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，查詢正常基站信息庫確定當前發送所述待識別短信的基站是否異常還包括：

若在所述正常基站信息庫中查詢到所述基站信息，則確定對應基站的地理位置是否正常；

若所述地理位置不正常，則確定所述基站異常。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

在所述終端設備接收到所述待識別短信時，確定所述終端設備當前使用的通信網絡類型；

根據所述網絡通信類型觸發執行對待識別短信進行短信異常識別的操作。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據所述網絡通信類型觸發執行對待識別短信進行短信異常識別的操作包括：

若所述網絡通信類型為移動網絡類型，且采用所述移動網絡類型首次請求云端接口失敗后，則緩存所述待識別短信信息，待移動網絡恢復后再次請求云端接口，并觸發執行對待識別短信進行短信異常識別的操作；或所述網絡通信類型為wifi網絡類型，則觸發執行對待識別短信進行短信異常識別的操作。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述正常基站信息庫中包含基站信息和/或終端設備的定位信息。

8.根據權利要求1、2、4和7任一項所述的方法，其特征在于，所述基站信息包含以下至少一項信息：移動國家號mcc、移動網絡號碼mnc、位置區碼lac和基站標識cid。