[發明專利]一種基于SVM文本分析的詐騙日志文本分析方法與系統

在審

• 申請號: 202010490624.1
• 申請日: 2020-06-02
• 公開（公告）號: CN111666412A
• 公開（公告）日: 2020-09-15
• 發明（設計）人: 王中華;郝振江;劉志會;許高尚
• 申請（專利權）人: 國家計算機網絡與信息安全管理中心;天津市國瑞數碼安全系統股份有限公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06K9/62
• 代理公司: 北京知聯天下知識產權代理事務所(普通合伙) 11594
• 代理人: 張陸軍

1.一種基于SVM文本分析的詐騙日志文本分析方法，其特征在于，

所述方法包括：

使用手機號黑白灰名單對來日志文本號碼分析，生成名單權重；

使用關鍵詞對日志文本分析，生成關鍵詞權重；

使用SVM模型對日志文本分析，生成SVM模型權重；

使用所述名單權重、關鍵詞權重和SVM模型權重綜合分析，生成詐騙日志文本權重，利用所述詐騙日志文本權重，對日志文本進行判斷。

2.根據權利要求1所述的分析方法，其特征在于，

所述手機號黑白灰名單包括白名單，灰名單和黑名單；

所述使用手機號黑白灰名單對來日志文本號碼分析包括：

使用所述白名單、灰名單和黑名單對來日志文本號碼分類；

根據所述分類，生成名單權重。

3.根據權利要求1所述的分析方法，其特征在于，

所述使用關鍵詞對日志文本分析，生成關鍵詞權重，包括：

判斷日志文本格式；

依據所述日志文本格式，利用關鍵詞生成關鍵詞權重。

4.根據權利要求1所述的分析方法，其特征在于，

所述使用SVM模型對日志文本分析，生成SVM模型權重包括：

建立SVM模型，使用所述SVM模型對日志文本分析，生成SVM模型權重。

5.根據權利要求4所述的分析方法，其特征在于，

所述建立SVM模型包括：

收集訓練日志文本，對所述訓練日志文本進行特征提取，生成特征提取文本；

使用TF-IDF對所述特征提取文本進行特征標識，生成特征標識文本；

對所述特征標識文本歸一化，生成歸一化數據；

使用SVM對歸一化數據進行分類，建立SVM模型。

6.一種基于SVM文本分析的詐騙日志文本分析系統，其特征在于，

所述系統包括：

名單分析模塊，用于使用手機號黑白灰名單對來日志文本號碼分析，生成名單權重；

關鍵詞分析模塊，用于使用關鍵詞對日志文本分析，生成關鍵詞權重；

SVM分析模塊，用于使用SVM模型對日志文本分析，生成SVM模型權重；

綜合分析模塊，用于使用所述名單權重、關鍵詞權重和SVM模型權重綜合分析，生成詐騙日志文本權重；

判斷模塊，用于利用所述詐騙日志文本權重，對日志文本進行判斷。

7.根據權利要求6所述的分析系統，其特征在于，

所述手機號黑白灰名單包括白名單，灰名單和黑名單；

所述名單分析模塊包括：

分類組件，用于使用所述白名單、灰名單和黑名單對來日志文本號碼分類；

名單權重組件，用于根據所述分類，生成名單權重。

8.根據權利要求6所述的分析系統，其特征在于，

所述關鍵詞分析模塊包括：

判斷組件，用于判斷日志文本格式；

關鍵詞權重組件，用于依據所述日志文本格式，利用關鍵詞生成關鍵詞權重。

9.根據權利要求6所述的分析系統，其特征在于，

所述SVM分析模塊包括：

建立組件，用于建立SVM模型；

SVM分析組件，用于使用所述SVM模型對日志文本分析；

生成SVM模型權重組件，用于生成SVM模型權重。

10.根據權利要求9所述的分析系統，其特征在于，

所述建立組件包括：

收集單元，用于收集訓練日志文本；

特征提取單元，用于對訓練日志文本進行特征提取；

生成特征提取文本單元，用于生成特征提取文本；

特征標識單元，用于使用TF-IDF對所述特征提取文本進行特征標識；

生成特征標識文本單元，用于生成特征標識文本；

歸一化單元，用于對所述特征標識文本歸一化，生成歸一化數據；

分類單元，用于使用SVM對歸一化數據進行分類；

建立單元，用于建立SVM模型。