本发明属于防诈骗系统技术领域，具体而言，尤其涉及一种基于多特征加权模型分析话单号码的控制系统。
背景技术：
目前，在电信反诈领域，存在两种诈骗模式：录音电话群呼诈骗、自然人诈骗。
对于录音电话群呼诈骗场景，目前的技术可以对录音电话群呼诈骗场景中主被叫通话时间、通话时长、通话频次、应答率、被叫地分散度做统计分析，初步断定通话是否出现异常，进一步提取该电话的其他录音进行人工复听，发现疑似诈骗号码。但由于群呼号码诈骗的特征同普通销售推销电话特征相似，在话单分析结果中容易出现公共服务号码、正常客户推销号码、企业回访号码；而自然人诈骗场景中，诈骗分子通常利用冒充他人身份，使用改号软件或者VIOP电话的技术，以受害人电话欠费、被他人盗用身份涉及刑事案件为由，诱导受害人将卡上余额转至特定账户。由于自然人诈骗具有一般普通电话的通话特征，再加上语音内容分析的复杂性和多变性，对于电信诈骗用户身份识别面临巨大挑战。现有技术主要是单一话务特征判断，分析结果的准确性和可行性较差。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于多特征加权模型分析话单号码的控制系统，以至少解决现有技术存在的话单分析结果准确性和可行性较差的技术问题。
为了解决上述问题，本发明提供一种基于多特征加权模型分析话单号码的控制系统，其技术方案如下：
一种基于多特征加权模型分析话单号码的控制系统，包括数据源，用于提供主叫号码、被叫号码和号码通话详情记录；号码特征分析模块，所述号码特征分析模块与所述数据源相连，所述号码特征分析模块用于分析主叫号码的行为特征和被叫号码的行为特征，并得到号码行为特征话单；诈骗主叫分析模块，所述诈骗主叫分析模块与所述号码特征分析模块、所述数据源相连，在所述诈骗主叫分析模块内设有多特征加权模型模块，所述多特征加权模型模块包括属性特征分析模块、行为特征分析模块、诈骗场景分析模块，所述属性特征分析模块、所述行为特征分析模块、所述诈骗场景分析模块用于实现对号码行为特征话单中的号码进行多特征匹配，发现普通主叫号码和诈骗主叫号码；易感被叫分析模块，所述易感被叫分析模块与所述诈骗主叫分析模块、所述数据源相连，所述易感被叫分析模块用于分析所述诈骗主叫号码和被叫号码的通话规律并获得所述被叫号码中的易感被叫号码和普通被叫号码。
如上述的基于多特征加权模型分析话单号码的控制系统，进一步优选为：所述数据源包括反诈系统，所述反诈系统和所述号码特征分析模块、所述诈骗主叫分析模块、所述易感被叫分析模块相连。
如上述的基于多特征加权模型分析话单号码的控制系统，进一步优选为：所述数据源还包括公共号码库，所述公共号码库和所述诈骗主叫分析模块相连。
如上述的基于多特征加权模型分析话单号码的控制系统，进一步优选为：所述号码特征分析模块包括常用联系人特征分析模块，所述常用联系人特征分析模块用于主叫号码交际圈分析、被叫号码交际圈分析和主叫号码地域分析。
如上述的基于多特征加权模型分析话单号码的控制系统，进一步优选为：所述号码特征分析模块还包括话务量统计模块，所述话务量统计模块用于主被叫号码通话时长统计、主叫号码每日通话次数统计、主叫号码每日通话时长统计、主叫号码平均每日通话时长统计。
如上述的基于多特征加权模型分析话单号码的控制系统，进一步优选为：所述号码特征分析模块还包括异常呼入呼出模块，所述异常呼入呼出模块用于相似主叫号码集中呼叫分析、与非常用联系人通话分析。
如上述的基于多特征加权模型分析话单号码的控制系统，进一步优选为：所述号码特征分析模块还包括行为特征库，所述行为特征库用于存储所述号码行为特征话单。
如上述的基于多特征加权模型分析话单号码的控制系统，进一步优选为：在所述易感被叫分析模块内设有易感被叫存储模块，所述易感被叫存储模块用于存储所述易感被叫号码。
如上述的基于多特征加权模型分析话单号码的控制系统，进一步优选为：在所述易感被叫分析模块内还设有普通被叫存储模块，所述普通被叫存储模块用于存储所述普通被叫号码。
如上述的基于多特征加权模型分析话单号码的控制系统，进一步优选为：还包括诈骗模式分析模块，所述诈骗模式分析模块与所述诈骗主叫分析模块、所述易感被叫分析模块相连。
本发明中，号码特征分析模块主要用于对被叫号码和主叫号码的行为特征进行分析，主要包括主被叫交际圈特征分析、主被叫拨打时长分析、主叫拨打时间分析、主叫拨打时间间隔分析、主被叫地域分析、相似主叫集中异常呼入呼出分析、与非常用联系人通话分析，从而得到号码行为特征话单，并将号码行为特征话单存储在行为特征库内；诈骗主叫分析模块根据号码行为特征话单，通过相关的模型(即多特征加权模型)算法发现诈骗主叫号码，诈骗主叫分析模块通过对已经确定的诈骗号码进行诈骗场景的数据收集，分析潜在的诈骗主叫特征，建立特征加权模型，并根据历史经验对每条特征附加权重值，对于涉诈号码进行特征匹配，当多特征累加权重值超过一定阈值时则为高度疑似诈骗主叫号码；当多特征累加权重值在某一范围内时，则定义为轻度疑似诈骗主叫号码；当多特征累加权重值低于某一阈值时，则定义为普通主叫号码；易感被叫是指可能被骗的人群，体现在有可能被作为诈骗目标或者正在被实施诈骗的人群，易感被叫分析模块可根据主叫仿冒号码在线实时判断，也可针对高度疑似诈骗主叫号码的拨打规律进行综合分析，针对已分析出来的诈骗主叫号码同被叫号码之间的话务行为特征分析，对被叫号码进行反向分析，从海量话单数据中进行场景数据碰撞，发现被相同高度疑似诈骗主叫号码拨打过的其他被叫号码，从而发现易感被叫号码和普通被叫号码；诈骗模式分析模块主要针对疑似诈骗主叫行为、通联关系、话务规律进行综合分析，分析出不同的诈骗模式，针对高度疑似诈骗主叫号码、高危疑似易感人群的通话记录话单进行数据清理，对诈骗场景的数据进行保留和比对，对其中的交互关系、话务方向进行绘图，分析诈骗场景的一类或者几类特征。本发明围绕诈骗场景、话务特征(即号码行为特征)、号码本身特征(即号码属性特征)进行多维度加权模型分析，对诈骗场景的主被叫进行分析定性，改善了现有的单一话务特征判断，提高了数据的准确性和可行性。
附图说明
图1为本发明的基于多特征加权模型分析话单号码的控制系统的号码特征分析流程图；
图2为本发明的基于多特征加权模型分析话单号码的控制系统的诈骗主叫分析流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1和图2所示，本发明的一种基于多特征加权模型分析话单号码的控制系统，主要包括数据源，用于提供主叫号码、被叫号码和号码通话详情记录；号码特征分析模块，号码特征分析模块与数据源相连，号码特征分析模块用于分析主叫号码的行为特征和被叫号码的行为特征，并得到号码行为特征话单；诈骗主叫分析模块，诈骗主叫分析模块与号码特征分析模块、数据源相连，在诈骗主叫分析模块内设有多特征加权模型模块，多特征加权模型模块包括属性特征分析模块、行为特征分析模块、诈骗场景分析模块，属性特征分析模块、行为特征分析模块、诈骗场景分析模块用于实现对号码行为特征话单中的号码进行多特征匹配，根据多特征匹配信息获得普通主叫号码和诈骗主叫号码；易感被叫分析模块，易感被叫分析模块与诈骗主叫分析模块、数据源相连，易感被叫分析模块用于分析诈骗主叫号码和被叫号码的通话规律并获得被叫号码中的易感被叫号码和普通被叫号码。
本发明中，诈骗主叫号码分为轻度疑似诈骗号码和高度疑似诈骗号码。诈骗主叫分析模块通过对已经确定的诈骗号码进行诈骗场景的数据收集，分析潜在的诈骗主叫特征，建立特征加权模型，并根据历史经验对每条特征附加权重值，对于涉诈号码进行特征匹配，当多特征累加权重值超过一定阈值时则为高度疑似诈骗主叫号码；当多特征累加权重值在某一范围内时，则定义为轻度疑似诈骗主叫号码；当多特征累加权重值低于某一阈值时，则定义为普通主叫号码。
本发明的通话规律为诈骗主叫号码的拨打规律、诈骗主叫号码同被叫号码之间的通话特征等。易感被叫是指可能被骗的人群，体现在有可能被作为诈骗目标或者正在被实施诈骗的人群，易感被叫分析模块可根据主叫仿冒号码在线实时判断，也可针对高度疑似诈骗主叫号码的拨打规律进行综合分析，针对已分析出来的诈骗主叫号码同被叫号码之间的话务行为特征分析，对被叫号码进行反向分析，从海量话单数据中进行场景数据碰撞，发现被相同高度疑似诈骗主叫号码拨打过的其他被叫号码，从而发现易感被叫号码和普通被叫号码。
总而言之，本发明创新性的提供一种基于多特征加权模型分析话单号码的控制系统，实现对话单号码的定性发现：即普通号码、诈骗主叫号码、易感被叫号码，并且对涉诈场景进行实施发现，基于号码的多特征对号码进行警示级别区分，极大地提高了话单分析结果的准确性和可用性。
如图1和图2所示，优选地，本发明中，数据源包括反诈系统，反诈系统和号码特征分析模块相连，号码特征分析模块从反诈系统中获取主叫号码、被叫号码和CDR(即号码通话详情记录)进行分析，其中主叫号码、被叫号码主要来源于反诈系统中的白名单号码、黑名单号码和诈骗主叫号码；反诈系统还与诈骗主叫分析模块相连，诈骗主叫分析模块从反诈系统中获取CDR、白名单号码和黑名单号码进行分析；反诈系统还与易感被叫分析模块相连，易感被叫分析模块主要从反诈系统中获取全量CDR记录(即呼叫记录)，结合加权分析的诈骗号码，分析诈骗主叫与被叫号码的通话特征，从而分析出与诈骗主叫有关的易感被叫号码。
如图2所示，为了便于更全面的分析，优选地，本发明中，数据源还包括公共号码库，公共号码库和诈骗主叫分析模块相连，诈骗主叫分析模块从公共号码库中获取公检法号码、运营商号码、服务商号码等进行分析。
如图1所示，优选地，本发明中，号码特征分析模块包括常用联系人特征分析模块，常用联系人特征分析模块用于交际圈分析和主叫地域分析。其中，交际圈分析为：每日对号码(包括主叫号码和被叫号码)进行连通分支算法，分析其固定联系号码；主叫地域分析为：进行主叫地域分布聚合。
如图1所示，优选地，本发明中，号码特征分析模块还包括话务量统计模块，话务量统计模块分析用于主被叫号码通话时长统计、主叫号码每日通话次数统计、主叫号码每日通话时长统计、主叫号码平均每日通话时长统计。
如图1所示，优选地，本发明中，号码特征分析模块还包括异常呼入呼出模块，异常呼入呼出模块用于相似主叫集中呼叫分析、与非常用联系人通话分析。其中，相似主叫集中呼叫为某个时段被相似度极高的多个号码呼叫；与非常用联系人通话分析主要根据常用联系人、常用联系地域进行分析。
优选地，通过号码特征分析模块的分析，可以得到主叫号码和被叫号码的交际圈特征、主叫号码与被叫号码的拨打时长特征、主叫号码的拨打时间特征、主叫号码的拨打时间间隔特征、主叫号码和被叫号码的地狱特征、相似主叫集中异常呼入呼出特征、与非常用联系人通话特征等，具有以上特征的号码形成号码行为特征话单。
如图1所示，优选地，本发明中，号码特征分析模块还包括行为特征库，行为特征库用于存储号码行为特征话单。
优选地，本发明在易感被叫分析模块内设有易感被叫存储模块，易感被叫存储模块用于存储易感被叫号码。
优选地，本发明在易感被叫分析模块内还设有普通被叫存储模块，普通被叫存储模块用于存储普通被叫号码。
优选地，本发明还包括诈骗模式分析模块，诈骗模式分析模块与诈骗主叫分析模块、易感被叫分析模块相连。诈骗模式分析模块主要用于针对疑似诈骗主叫行为、通联关系、话务规律进行综合分析，分析出不同的诈骗模式；针对高度疑似诈骗主叫号码、高危疑似易感人群的通话记录话单进行数据清理，对涉诈场景的数据进行保留和比对，对其中的交互关系、话务方向进行绘图，分析诈骗场景的一类或者几类特征。
如图2所示，本发明中，多特征加权模型模块主要用于基于属性、场景、行为特征分析号码涉诈分析，其分析过程为：
在一中实施例中，在属性特征分析阶段，若某一号码为白名单号码，则对该号码的涉诈权重加a；在行为特征分析阶段，若分析出该号码高频率呼叫(即呼叫量超过额定频次/小时)，则对该号码的涉诈权重再加g；在诈骗场景特征分析阶段，若该号码呼叫的被叫号码中，有回拨114的被叫号码，并且该号码拨打该被叫号码的时间与该被叫号码回拨114的时间的间隔小于x分钟，则对该号码的涉诈权重再加n。当a+g+n的数值超过一定阈值时，则将该号码定义为高度疑似诈骗主叫号码；当a+g+n的数值在某一范围内时，则将该号码定义为轻度疑似诈骗主叫号码；当a+g+n的数值低于某一阈值时，则将该号码定义为普通主叫号码。
与现有技术相比，本发明的优点和有益效果在于：
本发明围绕诈骗场景、话务特征(即号码行为特征)、号码属性特征进行多特征加权模型分析，对涉诈场景的主被叫进行分析定性，改善了现有的单一话务特征判断，提高了数据的准确性和可行性。
由技术常识可知，本发明可以通过其他的不脱离其精神实质或必要特征的实施方案来实现。因此，上述公开的实施方案，就各方面而言，都只是举例说明，并不是仅有的。所有在本发明范围内或在等同于本发明的范围内的改变均被本发明包含。