[发明专利]一种基于神经网络模型的欺诈行为分析系统

权利要求书

1.一种基于神经网络模型的欺诈行为分析系统，包括关联聚合数据集（2）和数据处理中心（6），其特征在于，所述数据处理中心（6）输入端与关联聚合数据集（2）输出端相连接，所述数据处理中心（6）用于处理分析关联聚合数据集（2）聚合后数据，所述关联聚合数据集（2）输出端连接有数据关联单元（1），所述数据关联单元（1）用于获取通过·对关联聚合数据集（2）收集的多维度数据进行关联处理，所述关联聚合数据集（2）输入端连接有可疑URL分析模块（4），所述可疑URL分析模块（4）用于收集屏蔽可疑URL数据保证数据纯净度，所述据处理中心输入端双向连接有神经元处理单元（3），所述神经元处理单元（3）用于通过算法模型对数据处理中心（6）进行大数据运算分析支持。

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络模型的欺诈行为分析系统，其特征在于，所述关联聚合数据集（2）包括用户数据获取模块（202），所述用户数据获取模块（202）用于获取用户信令数据、签约数据、话单数据、通话行为数据、短信、彩信数据和上网行为数据，所述用户数据获取模块（202）输入端连接有AI识别检测模块（201），所述AI识别检测模块（201）用于对数据内图像包进行识别获取文字数据并判断是否有诈骗字眼，所述用户数据获取模块（202）输入端连接有诈骗行为相似度判断模块（204），通过对数据内行为特征进行相似度筛选判断。

3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络模型的欺诈行为分析系统，其特征在于，所述数据关联单元（1）包括多维聚合模块（101）、用户记录模块（103）、信息发送方记录模块（104）和时间记录模块（105），所述多维聚合模块（101）用于对多维度数据进行聚合综合处理，所述用户记录模块（103）在于征求用户同意后记录用户历史数据，所述信息发送方记录模块（104）用于记录发送方通信数据，所述时间记录模块（105）用于记录不同时间情况下的数据通信情况。

4.根据权利要求3所述的一种基于神经网络模型的欺诈行为分析系统，其特征在于，所述数据关联单元（1）还包括特征经验模型（102），所述特征经验模型（102）用于提取数据特征并进行经验递归学习，且特征经验模块通过关联聚合数据集（2）与可疑URL分析模块（4）相连接。

5.根据权利要求2所述的一种基于神经网络模型的欺诈行为分析系统，其特征在于，所述用户数据获取模块（202）输入端连接有社交独立用户检测模块（205），所述社交独立用户检测模块（205）检测通话通信数据判断是否为独立的出现违规行为的账号，即经常对别人发送信息，但不会接收信息，进而对其可疑程度通过数据处理中心（6）和神经元处理单元（3）进行分析研判。

6.根据权利要求2所述的一种基于神经网络模型的欺诈行为分析系统，其特征在于，所述社交关系分析模块（203）包括用户社交关系记录模块（2031）、频率分析模块（2032）、策略支持模块（2033），且用户社交关系记录模块（2031）输入端与用户数据获取模块（202）输出端相连接，所述用户社交关系记录模块（2031）用于通过短信、通话数据记录用户社交关系记录，所述频率分析模块（2032）用于分析通信频率，所述策略支撑模块用于更新记录筛选算法。

7.根据权利要求6所述的一种基于神经网络模型的欺诈行为分析系统，其特征在于，所述用户社交关系记录需经告知用户个人并进行同意。

8.根据权利要求1所述的一种基于神经网络模型的欺诈行为分析系统，其特征在于，所述神经元处理单元（3）包括机器学习模块（301）、传播源分析模块（302）和诈骗特征分析模块（303），所述机器学习模块（301）输入端双向连接有传播源分析模块（302），所述机器学习模块（301）通过传播源分析模块（302）双向连接有诈骗特征分析模块（303），所述机器学习模块（301）用于通过机器学习模块（301）建立神经网络模型，并通过神经网络模型对连接的传播源分析模块（302）进行传播路径的连接分析，同时机器学习模块（301）还能够对诈骗特征进行提取分析。