[发明专利]基于神经网络的防骚扰电话的方法、装置及电子设备

说明书

本发明涉及一种基于神经网络的防骚扰电话的方法、装置及电子设备，包括：对接入的信令数据执行第一次检测，获取信令数据的特征数据；根据特征数据及匹配结果使用轻量型神经网络进行第二次检测，根据第二次检测确认主叫通话行为特征；根据匹配结果，确定主叫的信令数据是否为骚扰电话或诈骗电话，若为骚扰电话或诈骗电话则对主叫进行重定向；根据主叫通话行为特征对被叫在设定时间内向主叫回拨进行重定向。本发明的有益效果为：通过防护设备，对信令数据的多媒体内容进行检查，实现初步防护，通过轻量级神经网络对信令进行二次检查，以及，对后续进行检查和防护，同时对初步防护的数据模板进行更新，实现了双向防护，并且实施方式经济。

技术领域

本发明涉及计算机领域，具体涉及了一种基于神经网络的防骚扰电话的方法、装置及电子设备。

背景技术

电话诈骗指犯罪分子通过电话、网络和短信方式，对受害人进行诱导和诈骗。随着目前犯罪分子的诈骗手段及警惕性，使得诈骗电话的防范难度也越来越高。

针对扁平化电信网络结构，现有技术一般在主叫的入口(即信令接入设备)，以及，本地出口(信令转出或转发设备)设置对应的防护设备，通过防护设备对信令进行检测和拦截，只是一种单一性的防御手段，当接入检测失败时，就无法进行后续的诈骗监控及防护。

现有技术一般只进行一次防护，仅在主叫与被叫的中的入口、出口及手机移动终端进行的单个防护，防护力度有限。

发明内容

本发明的目的在于至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供了一种基于神经网络的防骚扰电话的方法、装置及电子设备，基于轻量级神经网络，实现诈骗电话的双向及过滤式防护。

本发明的技术方案包括一种基于神经网络的防骚扰电话的方法，其特征在于，包括：对接入的信令数据执行第一次检测，获取所述信令数据的特征数据，其中第一次检测包括将所述信令数据与预设的多媒体模板进行匹配，得到匹配结果；根据所述特征数据及所述匹配结果使用轻量型神经网络进行第二次检测，根据所述第二次检测确认主叫通话行为特征；根据所述匹配结果，确定主叫的所述信令数据是否为骚扰电话或诈骗电话，若为骚扰电话或诈骗电话则对主叫进行重定向；根据所述主叫通话行为特征对被叫在设定时间内向主叫回拨进行重定向。

根据所述的基于神经网络的防骚扰电话的方法，其中对接入的信令数据执行第一次检测还包括：

对所述信令数据所包括的多媒体数据进行拆分，获取所述多媒体数据中的文本、声音、图片及视频中的至少一种，其中对包括有声音的多媒体数据仅提取声音，对不包括声音的所述多媒体数据依照优先度高低提取文本及图片，对视频数据通过帧截取的方式获取图片。

根据所述的基于神经网络的防骚扰电话的方法，其中对接入的信令数据执行第一次检测包括：对声音通过声纹识别方法进行检测，将声音按照声纹模板进行预处理，将预处理得到的声音与声纹模板进行对比；对拨号时间段、响铃次数及拨号地点进行检测；以及，对文本采用二分法或哈希算法分析得到关键字，将关键字与危害词库进行对比；得到初步对比结果。

根据所述的基于神经网络的防骚扰电话的方法，若为骚扰电话或诈骗电话则对主叫进行重定向包括：若为诈骗电话，将主叫的信令依照SDP进行转接至专用防护设备，其中诈骗电话为对比结果超过预设值；若为疑似诈骗电话，将主叫的所述信令数据的特征数据发送至所述信令检测模块，其中疑似诈骗电话为对比结果处于预设范围内。

根据所述的基于神经网络的防骚扰电话的方法，其中根据所述特征数据及所述匹配结果使用轻量型神经网络进行第二次检测包括：通过被叫移动终端构建MobileNet v2轻量型神经网络模型，获取主叫的所述图片，使用MobileNet v2轻量型神经网络模型进行第二次预测，得到预测结果。