[發(fā)明專利]一種詐騙短信識(shí)別方法及識(shí)別系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910572213.4
• 申請(qǐng)日: 2019-06-28
• 公開（公告）號(hào): CN110267272A
• 公開（公告）日: 2019-09-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 寧珊;孫曉晨;劉發(fā)強(qiáng);夏光升;劉志會(huì);李新
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 國家計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與信息安全管理中心;天津市國瑞數(shù)碼安全系統(tǒng)股份有限公司
• 主分類號(hào): H04W12/12
• 分類號(hào): H04W12/12;H04W4/14;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京力量專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11504
• 代理人: 王鴻遠(yuǎn)

本發(fā)明涉及一種詐騙短信識(shí)別方法及識(shí)別系統(tǒng)，該方法包括：收集多條歷史詐騙短信的相關(guān)數(shù)據(jù)，并從每條歷史詐騙短信的相關(guān)數(shù)據(jù)提取歷史詐騙短信的特征向量和詐騙類別；根據(jù)歷史詐騙短信的特征向量和詐騙類別進(jìn)行詐騙短信模型訓(xùn)練，獲取詐騙短信判斷模型；接收新短信的相關(guān)數(shù)據(jù)，并從每條新短信的相關(guān)數(shù)據(jù)中提取新短信的特征向量；將新短信的特征向量輸入詐騙短信判斷模型中，獲取新短信是否屬于詐騙短信以及屬于哪種詐騙類別。本發(fā)明收集并根據(jù)多條歷史詐騙短信的相關(guān)數(shù)據(jù)獲取詐騙短信判斷模型，該詐騙短信判斷模型基于歷史詐騙短信的相關(guān)數(shù)據(jù)，不限于短信內(nèi)容，使得詐騙短信判斷模型能夠從多方面綜合判斷新短信是否屬于詐騙短信以及哪種詐騙短信。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種詐騙短信識(shí)別方法及識(shí)別系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著手機(jī)的普及和短信業(yè)務(wù)的迅速發(fā)展，短信成為人們通信的一種常用手段，然而，在人們享受著快捷方便的短信通信手段的同時(shí)，詐騙短信也日益泛濫。詐騙短信是利用手機(jī)短信的方式騙取金錢或財(cái)務(wù)的短信形式，常見的詐騙短信的形式包括：銀行卡積分相關(guān)內(nèi)容、扣除年費(fèi)相關(guān)內(nèi)容、退換票相關(guān)內(nèi)容、參與活動(dòng)相關(guān)內(nèi)容、開大額信用卡相關(guān)內(nèi)容等，通過這些極具誘惑力的虛假內(nèi)容騙取用戶如銀行卡的支付密碼、網(wǎng)銀的支付密碼等重要信息，嚴(yán)重地?fù)p害了用戶的切身利益。

目前，電信網(wǎng)詐騙短信的發(fā)現(xiàn)主要依靠關(guān)鍵詞過濾技術(shù)，根據(jù)部分客戶需要，導(dǎo)致運(yùn)營商也不能貿(mào)然替客戶屏蔽掉這些短信息。短信中的語言和內(nèi)容也是日新月異，不斷變化。甚至出現(xiàn)了“公證處通知”的字樣，無法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分析識(shí)別。

因此，提供一種詐騙短信識(shí)別方法及識(shí)別系統(tǒng)。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于上述問題，提出了本發(fā)明以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的詐騙短信識(shí)別方法及識(shí)別系統(tǒng)，能夠解決無法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分析識(shí)別詐騙短信的問題。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供一種詐騙短信識(shí)別方法，包括：

收集多條歷史詐騙短信的相關(guān)數(shù)據(jù)，并從每條歷史詐騙短信的相關(guān)數(shù)據(jù)提取歷史詐騙短信的特征向量和詐騙類別；

根據(jù)歷史詐騙短信的特征向量和詐騙類別進(jìn)行詐騙短信模型訓(xùn)練，獲取詐騙短信判斷模型；

接收新短信的相關(guān)數(shù)據(jù)，并從每條新短信的相關(guān)數(shù)據(jù)中提取新短信的特征向量；

將新短信的特征向量輸入詐騙短信判斷模型中，獲取新短信是否屬于詐騙短信以及屬于哪種詐騙類別。

進(jìn)一步地，歷史詐騙短信的特征向量包括歷史詐騙短信的發(fā)送頻率分布分析、主叫詐騙號(hào)碼分析、主叫特征、被叫特征、被叫關(guān)系網(wǎng)分析、被叫類型分析、敏感信息分析和短信內(nèi)容；新短信的特征向量包括新短信的發(fā)送頻率分布分析、主叫詐騙號(hào)碼分析、主叫特征、被叫特征、被叫關(guān)系網(wǎng)分析、被叫類型分析、敏感信息分析和短信內(nèi)容。

進(jìn)一步地，根據(jù)歷史詐騙短信的特征向量和詐騙類別進(jìn)行詐騙短信模型訓(xùn)練，獲取詐騙短信判斷模型，具體實(shí)現(xiàn)如下：

歷史詐騙短信的特征向量作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量，歷史詐騙短信的詐騙類別作為輸出量；

訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和函數(shù)系數(shù)，用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詐騙短信判斷模型。

進(jìn)一步地，歷史詐騙短信的詐騙類別包括積分詐騙、航空詐騙、活動(dòng)詐騙、支付詐騙、中獎(jiǎng)詐騙、汽車退稅詐騙、冒充熟人詐騙、直接匯款詐騙、電話欠費(fèi)詐騙、冒充公檢法詐騙中的一種或多種。

進(jìn)一步地，上述詐騙短信識(shí)別方法，還包括：周期性收集多條歷史詐騙短信的相關(guān)數(shù)據(jù)，更新詐騙短信判斷模型。

根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供一種詐騙短信識(shí)別系統(tǒng)，包括：