一种诈骗号码的识别方法及装置与流程

技术特征：
1.一种诈骗号码的识别方法，其特征在于，所述方法包括：将目标号码的呼叫行为特征数据和用户业务特征数据，输入至第一识别模型中，获得所述目标号码为诈骗号码的第一概率值；将所述目标号码预设时长内的轨迹特征数据，输入至第二识别模型中，获得所述目标号码为诈骗号码的第二概率值；基于证据理论以及所述第一概率值和所述第二概率值，确定所述目标号码是否为诈骗号码。2.根据权利要求1所述的诈骗号码的识别方法，其特征在于，所述第一识别模型为基于支持向量机构建的且支持概率赋值输出的识别模型。3.根据权利要求1或2所述的诈骗号码的识别方法，其特征在于，在所述将目标号码的呼叫行为特征数据和用户业务特征数据，输入至第一识别模型中，获得所述目标号码为诈骗号码的第一概率值之前，所述方法还包括：基于预设算法，在n个呼叫行为特征中确定n个优选呼叫行为特征，以及在m个用户业务特征中确定m个优选用户业务特征；将多个号码的优选呼叫行为特征的数据和优选用户业务特征的数据作为初始第一识别模型的样本数据，对所述初始第一识别模型进行训练，获得所述第一识别模型。4.根据权利要求3所述的诈骗号码的识别方法，其特征在于，所述在n个呼叫行为特征中确定n个优选呼叫行为特征，以及在m个用户业务特征中确定m个优选用户业务特征，包括：获取多个号码的所述n个呼叫行为特征的数据以及所述m个用户业务特征的数据；基于随机森林算法和所述多个号码的所述n个呼叫行为特征的数据，确定每个呼叫行为特征的信任度，以及基于随机森林算法和所述多个号码的所述m个用户业务特征的数据，确定每个用户业务特征的信任度；根据每个呼叫行为特征的信任度，在所述n个呼叫行为特征中确定所述优选呼叫行为特征，以及根据每个用户业务特征的信任度，在所述m个用户业务特征中确定所述优选用户业务特征。5.根据权利要求1所述的诈骗号码的识别方法，其特征在于，所述将所述目标号码预设时长内的轨迹特征数据，输入至第二识别模型中，获得所述目标号码为诈骗号码的第二概率值，包括：将所述目标号码预设时长内的轨迹特征数据输入至所述第二识别模型；其中，所述轨迹特征数据是由多个按照时间先后顺序排列的轨迹点形成的轨迹序列，每个轨迹点由位置区码和小区识别码组成；通过所述第二识别模型，确定任意两个所述目标号码的轨迹序列之间的最长公共子序列长度值，以及根据所述最长公共子序列长度值，确定任意两个所述目标号码之间的轨迹相似度；所述目标号码的数量为至少两个；通过所述第二识别模型，对于轨迹相似度大于预设相似阈值的两个所述目标号码，依据轨迹点确定其所属的聚类群；其中，所述聚类群为预先聚类得到的，每一聚类群对应一个轨迹点，同一号码属于至少一个聚类群；通过所述第二识别模型，确定每一所述目标号码所属的聚类群内包括的号码总数中的
最大值，以及根据所述最大值与预设聚类阈值之间的大小关系，确定所述目标号码为诈骗号码的第二概率值。6.根据权利要求5所述的诈骗号码的识别方法，其特征在于，所述预设聚类阈值包括：第一聚类阈值和第二聚类阈值，所述第一聚类阈值小于所述第二聚类阈值；所述根据所述最大值与预设聚类阈值之间的大小关系，确定每一所述目标号码为诈骗号码的第二概率值，包括：在所述最大值小于所述第一聚类阈值的情况下，确定所述目标号码为诈骗号码的第二概率值为0；在所述最大值大于或等于所述第一聚类阈值且小于所述第二聚类阈值的情况下，确定所述目标号码为诈骗号码的第二概率值为预设概率值；其中，所述预设概率值大于0且小于1；在所述最大值大于或等于所述第二聚类阈值的情况下，确定所述目标号码为诈骗号码的第二概率值为1。7.根据权利要求1所述的诈骗号码的识别方法，其特征在于，所述基于证据理论以及所述第一概率值和所述第二概率值，确定所述目标号码是否为诈骗号码，包括：根据所述目标号码可能的判断结果，建立识别框架；其中，所述识别框架中包括：所述目标号码是诈骗号码的第一元素和所述目标号码是正常号码的第二元素；根据所述第一识别模型对所述目标号码的输出结果，构造基于所述识别框架的第一证据体，以及根据所述第二识别模型对所述目标号码的输出结果，构造基于所述识别框架的第二证据体；其中，所述第一证据体包括：所述第一元素和所述第一概率值；所述第二证据体包括：所述第一元素和所述第二概率值；根据证据理论组合函数，确定所述第一证据体与所述第二证据体共同作用下的融合基本概率赋值；根据所述融合基本概率赋值，确定所述第一证据体与所述第二证据体共同作用下的信任函数值和似真度函数值；根据所述信任函数值和所述似真函数值，确定所述第一证据体与所述第二证据体共同作用下的信度区间；根据预设决策规则和所述信度区间，确定所述目标号码是否为诈骗号码。8.一种诈骗号码的识别装置，其特征在于，所述装置包括：第一识别模块，用于将目标号码的呼叫行为特征数据和用户业务特征数据，输入至第一识别模型中，获得所述目标号码为诈骗号码的第一概率值；第二识别模块，用于将所述目标号码预设时长内的轨迹特征数据，输入至第二识别模型中，获得所述目标号码为诈骗号码的第二概率值；第三识别模块，用于基于证据理论以及所述第一概率值和所述第二概率值，确定所述目标号码是否为诈骗号码。9.根据权利要求8所述的诈骗号码的识别装置，其特征在于，所述第一识别模型为基于支持向量机构建的且支持概率赋值输出的识别模型。10.根据权利要求8或9所述的诈骗号码的识别装置，其特征在于，所述装置还包括：筛选模块，用于基于预设算法，在n个呼叫行为特征中确定n个优选呼叫行为特征，以及
在m个用户业务特征中确定m个优选用户业务特征；模型训练模块，用于将多个号码的优选呼叫行为特征的数据和优选用户业务特征的数据作为初始第一识别模型的样本数据，对所述初始第一识别模型进行训练，获得所述第一识别模型。11.根据权利要求10所述的诈骗号码的识别装置，其特征在于，所述筛选模块包括：获取单元，用于获取多个号码的所述n个呼叫行为特征的数据以及所述m个用户业务特征的数据；第一确定单元，用于基于随机森林算法和所述多个号码的所述n个呼叫行为特征的数据，确定每个呼叫行为特征的信任度，以及基于随机森林算法和所述多个号码的所述m个用户业务特征的数据，确定每个用户业务特征的信任度；筛选单元，用于根据每个呼叫行为特征的信任度，在所述n个呼叫行为特征中确定所述优选呼叫行为特征，以及根据每个用户业务特征的信任度，在所述m个用户业务特征中确定所述优选用户业务特征。12.根据权利要求8所述的诈骗号码的识别装置，其特征在于，所述第二识别模块包括：输入单元，用于将所述目标号码预设时长内的轨迹特征数据输入至所述第二识别模型；其中，所述轨迹特征数据是由多个按照时间先后顺序排列的轨迹点形成的轨迹序列，每个轨迹点由位置区码和小区识别码组成；第二确定单元，用于通过所述第二识别模型，确定任意两个所述目标号码的轨迹序列之间的最长公共子序列长度值，以及根据所述最长公共子序列长度值，确定任意两个所述目标号码之间的轨迹相似度；所述目标号码的数量为至少两个；第三确定单元，用于通过所述第二识别模型，对于轨迹相似度大于预设相似阈值的两个所述目标号码，依据轨迹点确定其所属的聚类群；其中，所述聚类群为预先聚类得到的，每一聚类群对应一个轨迹点，同一号码属于至少一个聚类群；第三确定单元，用于通过所述第二识别模型，确定每一所述目标号码所属的聚类群内包括的号码总数中的最大值，以及根据所述最大值与预设聚类阈值之间的大小关系，确定所述目标号码为诈骗号码的第二概率值。13.根据权利要求12所述的诈骗号码的识别装置，其特征在于，所述预设聚类阈值包括：第一聚类阈值和第二聚类阈值，所述第一聚类阈值小于所述第二聚类阈值；所述第三确定单元包括：第一确定子单元，用于在所述最大值小于所述第一聚类阈值的情况下，确定所述目标号码为诈骗号码的第二概率值为0；第二确定子单元，用于在所述最大值大于或等于所述第一聚类阈值且小于所述第二聚类阈值的情况下，确定所述目标号码为诈骗号码的第二概率值为预设概率值；其中，所述预设概率值大于0且小于1；第三确定子单元，用于在所述最大值大于或等于所述第二聚类阈值的情况下，确定所述目标号码为诈骗号码的第二概率值为1。14.根据权利要求8所述的诈骗号码的识别装置，其特征在于，所述第三识别模块包括：识别框架建立单元，用于根据所述目标号码可能的判断结果，建立识别框架；其中，所述识别框架中包括：所述目标号码是诈骗号码的第一元素和所述目标号码是正常号码的第
二元素；证据体构造单元，用于根据所述第一识别模型对所述目标号码的输出结果，构造基于所述识别框架的第一证据体，以及根据所述第二识别模型对所述目标号码的输出结果，构造基于所述识别框架的第二证据体；其中，所述第一证据体包括：所述第一元素和所述第一概率值；所述第二证据体包括：所述第一元素和所述第二概率值；第四确定单元，用于根据证据理论组合函数，确定所述第一证据体与所述第二证据体共同作用下的融合基本概率赋值；第五确定单元，用于根据所述融合基本概率赋值，确定所述第一证据体与所述第二证据体共同作用下的信任函数值和似真度函数值；第六确定单元，用于根据所述信任函数值和所述似真函数值，确定所述第一证据体与所述第二证据体共同作用下的信度区间；第七确定单元，用于根据预设决策规则和所述信度区间，确定所述目标号码是否为诈骗号码。15.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的诈骗号码的识别方法的步骤。16.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的诈骗号码的识别方法的步骤。

技术总结
本申请实施例提供了一种诈骗号码的识别方法及装置。该诈骗号码的识别方法可以包括：将目标号码的呼叫行为特征数据和用户业务特征数据，输入至第一识别模型中，获得所述目标号码为诈骗号码的第一概率值；将所述目标号码预设时长内的轨迹特征数据，输入至第二识别模型中，获得所述目标号码为诈骗号码的第二概率值；基于证据理论以及所述第一概率值和所述第二概率值，确定所述目标号码是否为诈骗号码。本申请实施例提供的技术方案，能够解决现有技术中传统诈骗号码的识别方法难以实现对诈骗号码的精准分析与识别的问题。号码的精准分析与识别的问题。号码的精准分析与识别的问题。


技术研发人员：张子贤 李阳 张旭红
受保护的技术使用者：中国电信股份有限公司
技术研发日：2022.07.28
技术公布日：2022/11/11