[发明专利]基于可疑行为识别的通讯诈骗实时检测方法和系统

说明书

本发明公布了一种基于可疑行为识别的通讯诈骗实时检测方法和系统，包括离线模型训练阶段与实时诈骗检测阶段；建立动作特征识别模型和动作特征风险预测模型，通过分析陌生来电的通话语音和短信内容，检测其异常的、可疑的行为来进行诈骗预测。来电语音通过语音转文字的方式将来电主叫方的通话内容转变成文字信息，与短信内容同时使用自然语言处理方法提取出动作行为特征，并判断对话中出现的动作行为特征中是否有包含隐私信息询问和恶意命令等在内的可疑行为的可能性。利用本发明所实现的实时通讯诈骗检测技术方案，能够实现快速准确的防通讯诈骗检测，降低用户被欺诈的可能性。

技术领域

本发明涉及通讯诈骗检测领域，尤其涉及一种针对移动电话端的基于机器学习分析可疑行为的通讯诈骗实时检测方法和系统。

背景技术

近几年来，得益于电信领域的高速发展，移动通讯已经成为了人们生活和工作中不可缺少的一部分。据工信部统计，截止到2016年7月份，中国移动电话的总用户数达到13.04亿户，其中包含4G用户数6.46亿户。然而，伴随着移动通讯带来的不仅是便利，也同样带来了诸多问题。

移动通讯技术在给我们工作生活带来便利的同时，也给不法分子的行骗打开了方便之门，这其中就以通讯诈骗最为普遍。通讯诈骗指不法分子通过电话、短信等移动通讯方式，设计骗局，通过编造的虚假内容骗取受骗人的信任后，向受骗人索取个人隐私信息或诱导受骗人执行特定的指令，最终给受骗人带来相应的损失。通讯诈骗直接威胁到了民众的信息与财产的安全，给我们的生活造成了极大的安全隐患。大部分通讯诈骗的案例当中，当行骗人诈骗成功后，相关机构很难从诈骗案件中留下的线索去追回损失，因为诈骗人通常通过一些无记名、冒名或公共电话行骗，并且留下的信息也是经过层层设计，很难从中追查到具体的线索。

面对猖狂的通讯诈骗，目前的防诈骗手段主要集中于提高民众自身警惕性和提升防诈骗打击力度两方面。其中，提高民众自身警惕性的主要方法是公安机构及相关电信机构，定期整理通讯诈骗的案件，分析其行骗流程后将其特征整理为教育资料，再通过电视、讲座、宣传册以及APP等形式去提醒、教育民众，以此提高民众的防诈骗意识，使得民众在收到类似诈骗电话时能够保持足够的警惕性，减少不必要的损失。而在提升打击力度方面，主要是电信机构配合公安机关，加强监测机制，利用立法、建立黑名单等手段，减少通讯诈骗案件的发生。

然而，面对通讯诈骗手段的层出不穷和手法的不断更新，上述现有方案都不能及时有效的跟上行骗者的步伐。提高民众自身的警惕性依赖于相关机构对诈骗案例信息的分析整理，以及宣传教育流程，一般而言，案例资料的整理是在诈骗案件发生后才能进行，加上宣传教育也要花费较长的时间，这无疑带给骗子一个空窗期，只要不断改变行骗流程，就可以较为完美的绕开这种防诈骗方式。同时，民众自身的文化修养层次不齐，难以保证每一个人都能有一个较高的警惕性。而在提升打击力度方面，现有的方法依赖于政府机构和商业公司的配合，且需要投入大量的人力物力，如果要通过该方法快速且有效的打击通讯诈骗，需要消耗大量的社会资源，而如果在此投入过多的资源，则会严重影响整个电信行业的正常发展。因此，目前尚缺乏防通讯诈骗的技术解决方案，能够快速有效且不需要消耗较多社会资源，实现对日益猖狂的通讯诈骗进行有力打击。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种基于可疑行为识别的通讯诈骗实时检测方法和系统，通过分析陌生来电的通话语音和短信内容，检测其异常的、可疑的行为来进行诈骗预测。其中，来电语音通过语音转文字技术将来电主叫方的通话内容转变成文字信息，与短信内容同时使用自然语言处理技术提取动作行为特征，并判断对话中出现的动作行为特征中是否有包含隐私信息询问和恶意命令等在内的可疑行为的可能性，若存在一定数量的可疑行为则会实时提醒用户。本发明所实现的实时诈骗通话识别方法，可减少防范意识较差的用户被欺诈的可能性。

本发明提供的技术方案是：

一种基于可疑行为识别的通讯诈骗实时检测方法，包括离线模型训练阶段与实时诈骗检测阶段；