[發(fā)明專利]一種深度聚類詐騙檢測的方法和裝置

有效

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• 申請日: 2018-11-28
• 公開（公告）號: CN109600752B
• 公開（公告）日: 2022-01-14
• 發(fā)明（設計）人: 張震;林榮恒;彭潞;閔星;鄒華;吳步丹
• 申請（專利權）人: 國家計算機網絡與信息安全管理中心;北京郵電大學
• 主分類號: H04W12/128
• 分類號: H04W12/128;H04M3/22;G06K9/62
• 代理公司: 北京德琦知識產權代理有限公司 11018
• 代理人: 王雙;王琦

1.一種深度聚類的詐騙通話檢測方法，其特征在于，包括：

對所有話單數據進行深度聚類形成多個簇，將所述多個簇與詐騙簇的指標值進行比較，將與所述指標值匹配度最高的簇作為詐騙簇；

獲取所述詐騙簇中的主叫號碼呼叫過的各被叫號碼，根據話單數據確定呼叫過所述各被叫號碼的所有主叫號碼，利用所述各被叫號碼和所述所有主叫號碼進行復雜網絡建模；在建模的復雜網絡中，進行社區(qū)發(fā)現，并根據各社區(qū)包含所述詐騙簇中主叫號碼的比例，確定詐騙高風險社區(qū)；

對所述詐騙高風險社區(qū)中的各次通話進行語音識別，根據語音識別結果進行詐騙電話的判決和分類；

其中，所述進行復雜網絡建模包括：

將各主叫和被叫號碼建模為復雜網絡中的節(jié)點，若任意兩個節(jié)點間有一通呼叫，則在相應節(jié)點間添加一條邊，邊的方向代表主被叫關系，根據各條邊對應通話的特征設置相應邊的權重。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通話的特征包括：主叫號碼主叫次數、通話時長、號碼呼叫時間間隔、主被叫號碼歸屬地中的一種或任意組合。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述主叫號碼主叫次數越大，邊的權重越大；所述通話時長越長，邊的權重越大；所述號碼呼叫時間間隔越短，邊的權重越大；主被叫歸屬地越相似，邊的權重越大。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據各社區(qū)包含所述詐騙簇中主叫號碼的比例確定詐騙高風險社區(qū)包括：

當一社區(qū)中包含所述詐騙簇中主叫號碼的比例達到或超過預設的閾值時，確定該社區(qū)為詐騙高風險社區(qū)。

5.一種深度聚類的詐騙通話檢測裝置，其特征在于，包括：詐騙簇識別模塊、社區(qū)發(fā)現模塊、語音識別模塊和詐騙通話識別模塊；

所述詐騙簇識別模塊，用于對所有話單數據進行深度聚類形成多個簇，將所述多個簇與詐騙簇的指標值進行比較，將與所述指標值匹配度最高的簇作為詐騙簇；

所述社區(qū)發(fā)現模塊，用于獲取所述詐騙簇中的主叫號碼呼叫過的各被叫號碼，根據話單數據確定呼叫過所述各被叫號碼的所有主叫號碼，利用所述各被叫號碼和所述所有主叫號碼進行復雜網絡建模；在建模的復雜網絡中，進行社區(qū)發(fā)現，并根據各社區(qū)包含所述詐騙簇中主叫號碼的比例，確定詐騙高風險社區(qū)；其中，所述進行復雜網絡建模包括：將各主叫和被叫號碼建模為復雜網絡中的節(jié)點，若任意兩個節(jié)點間有一通呼叫，則在相應節(jié)點間添加一條邊，邊的方向代表主被叫關系，根據各條邊對應通話的特征設置相應邊的權重；

所述語音識別模塊，用于對所述詐騙高風險社區(qū)中的各次通話進行語音識別；

所述詐騙通話識別模塊，用于根據語音識別結果進行詐騙電話的判決和分類。