[发明专利]一种异常号码识别方法及装置

说明书

本发明涉及移动通信技术领域，尤其涉及一种异常号码识别方法及装置，该方法为，获取通话请求对应的主叫号码，并提取预设时间段内主叫号码的通信行为特征；根据确定的决策规则，对所述主叫号码的通信行为特征进行分析，确定所述主叫号码的通信行为特征符合的号码类型，并判断所述符合的号码类型是否为疑似异常号码；若判断所述符合的号码类型为疑似异常号码，则根据预设的异常号码犯罪模式，获取预设的异常号码犯罪模式所需的所述主叫号码的信息，并对获取的所述主叫号码的信息进行分析，判断所述主叫号码是否为异常号码，这样，结合通信行为特征和异常号码犯罪模式进行异常号码的识别，提高了识别的准确性和可靠性。

技术领域

本发明涉及移动通信技术领域，尤其涉及一种异常号码识别方法及装置。

背景技术

随着移动终端，例如手机的普及，给用户带来了极大的便利，但是也给犯罪活动提供了渠道，对用户的生活造成了很大的影响。

现有技术中，主要的诈骗号码识别方法有以下几种：1、通过分析诈骗电话的主叫历史数据，确定诈骗电话识别模型的各类特征权重值，然后对实时通话数据进行分析检测，通过特征权重值计算得到的检测结果与设定的阈值比较给出诈骗电话的置信度，从而确定是否为诈骗电话。2、根据话单记录，计算所有主叫号码在一定时间周期内的若干个特征指标值，然后采用聚类算法将所有主叫号码划分到三个簇中；将已确认诈骗号码的特征指标值分别和三个簇中主叫号码的特征指标值进行匹配，如果特征指标值所构成的取值区间越接近则说明匹配相似度越高，最后将其中匹配相似度最高的簇设置为诈骗电话簇、匹配相似度次之的簇设置为疑似诈骗电话簇。3、根据主叫号码在预设时段内的呼叫是否具有随机性来判断是否为诈骗电话。

但是，现有技术中的这几种诈骗号码识别方法具有以下缺点：

1)通过各类特征权重值获得的诈骗电话识别模型在判断一个号码是否为诈骗电话时，需要预先设定判断阈值，而这个阈值在诈骗电话样本量小的情况下，误差会较大，会出现模型过拟合的情况。2)通过特征聚类的诈骗电话识别模型，将主叫号码大致分为诈骗电话簇、疑似诈骗电话簇和正常电话簇三类，区分粒度较粗，没有考虑营销电话、广告电话等与诈骗电话行为上较相似的主叫电话。3)通过主叫号码在预设时段内的呼叫随机性判断是否为诈骗电话，没有考虑到一些外卖电话和快递电话在呼叫随机性上也具有相似特征。

发明内容

本发明实施例提供一种异常号码识别方法及装置，以解决现有技术中异常号码识别准确性较低，容易误判的问题。

本发明实施例提供的具体技术方案如下：

一种异常号码识别方法，包括：

获取通话请求对应的主叫号码，并提取预设时间段内主叫号码的通信行为特征；其中，所述通信行为特征表征所述主叫号码的通信行为；

根据确定的决策规则，对所述主叫号码的通信行为特征进行分析，确定所述主叫号码的通信行为特征符合的号码类型，并判断所述符合的号码类型是否为疑似异常号码；

若判断所述符合的号码类型为疑似异常号码，则根据预设的异常号码犯罪模式，获取预设的异常号码犯罪模式所需的所述主叫号码的信息，并对获取的所述主叫号码的信息进行分析，判断所述主叫号码是否为异常号码。

较佳的，确定决策规则，具体包括：

根据预先训练的决策树模型，获得相应的决策规则。

决策树模型的训练方式为：

获取预设样本集中的样本号码和样本号码的通信行为特征；

将所述样本集中的样本号码提交到各具有号码标记功能的平台，获得样本号码对应的标记结果；

将所述样本号码的通信行为特征作为输入变量，将所述样本号码相应的标记结果作为目标变量，训练决策树模型。