一种检测伪基站运动轨迹的方法及服务器的制造方法_4

文档序号:9814989阅读:来源:国知局
词向量与每条待查短信的所述待查特征词向量之间的相似度;确定 单元,用于将所述相似度大于设定相似阔值的所述待查特征词向量对应的待查短信确定为 所述候选短信。
[0087] 其中,所述向量获取单元还用于:分别将每条所述参考短信的所述每个分词输入 词向量工具获得所述每个分词的词向量;通过将每条所述参考短信的所有分词的词向量的 乘积与所述语料词矩阵相乘获得所述特征词向量。所述向量获取单元还用于包括:当所述 至少一条参考短信的参考短信数量为1时,将所述参考短信的所述特征词向量作为所述至 少一条参考短信的所述参考特征词向量;或者,当所述至少一条参考短信的所述参考短信 数量大于等于2时,获得所述至少一条参考短信中的每条参考短信的特征词向量的均值作 为所述参考特征词向量。所述计算单元用于:计算获得所述参考特征词向量与每条待查短 信的所述待查特征词向量之间的余弦值,将所述余弦值作为所述相似度;或者,计算获得所 述目标词向量与每条待查短信的所述待查特征词向量之间的相关系数,将所述相关系数作 为所述相似度。
[0088] 本申请实施例中提供的技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
[0089] 根据本发明的一种检测伪基站运动轨迹的方法及服务器,通过获得与目标伪基站 发送的参考短信相似的多条目标短信,及该多条目标短信的发送时间信息及基站位置信 息,该基站位置信息包含伪基站发送短信时所在的位置区码信息和小区信息,从而根据每 条目标短信的发送时间信息和基站位置信息获得目标伪基站的运动轨迹,解决了现有技术 中无法获得伪基站运动轨迹的技术问题,实现了对伪基站的追踪,使得相关部分能够根据 伪基站的运动轨迹截获并销毁伪基站,及抓获不法分子,有效减少伪基站的数量。
[0090] 在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。 各种通用系统也可W与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述,构造运类系统所要求 的结构是显而易见的。此外,本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白,可W利用各种 编程语言实现在此描述的本发明的内容,并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发 明的最佳实施方式。
[0091] 在此处所提供的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本发明的实施 例可W在没有运些具体细节的情况下实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构 和技术,W便不模糊对本说明书的理解。
[0092] 类似地,应当理解,为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个,在 上面对本发明的示例性实施例的描述中,本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施 例、图、或者对其的描述中。然而,并不应将该公开的方法解释成反映如下意图:即所要求保 护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说,如下面 的权利要求书所反映的那样,发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此, 遵循【具体实施方式】的权利要求书由此明确地并入该【具体实施方式】,其中每个权利要求本身 都作为本发明的单独实施例。
[0093] 本领域那些技术人员可W理解,可W对实施例中的设备中的模块进行自适应性地 改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可W把实施例中的模块或单 元或组件组合成一个模块或单元或组件,W及此外可W把它们分成多个子模块或子单元或 子组件。除了运样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外,可W采用任何 组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征W及如此公开的任 何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述,本说明书(包括伴随的权 利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可W由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代 替。
[0094] 此外,本领域的技术人员能够理解,尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所 包括的某些特征而不是其它特征,但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围 之内并且形成不同的实施例。例如,在下面的权利要求书中,所要求保护的实施例的任意之 一都可WW任意的组合方式来使用。
[0095] 本发明的各个部件实施例可W W硬件实现,或者W在一个或者多个处理器上运行 的软件模块实现,或者W它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解,可W在实践中使用 微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的网关、代理服务器、系统中 的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可W实现为用于执行运里所描述的方 法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如,计算机程序和计算机程序产品)。运样的 实现本发明的程序可W存储在计算机可读介质上,或者可W具有一个或者多个信号的形 式。运样的信号可W从因特网网站上下载得到,或者在载体信号上提供,或者W任何其他形 式提供。
[0096] 应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制,并且本领 域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中, 不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词"包含"不排除存在未 列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词"一"或"一个"不排除存在多个运样的 元件。本发明可W借助于包括有若干不同元件的硬件W及借助于适当编程的计算机来实 现。在列举了若干装置的单元权利要求中,运些装置中的若干个可W是通过同一个硬件项 来具体体现。单词第一、第二、W及第=等的使用不表示任何顺序。可将运些单词解释为名 称。
[0097] 本发明公开了,AU-种检测伪基站运动轨迹的方法,其特征在于,包括:
[0098] 获得与目标伪基站发送的至少一条参考短信相似的至少两条目标短信;
[0099] 获得所述至少两条目标短信中每条所述目标短信的发送时间信息及基站位置信 息;
[0100] 根据每条所述目标短信的所述发送时间信息和所述基站位置信息,获得所述目标 伪基站的运动轨迹。
[0101] A2、根据Al所述的方法,其特征在于,所述基站位置信息包括:
[0102] 所述目标伪基站发送所述目标短信时所在的位置区码信息和小区信息。
[0103] A3、根据Al所述的方法,其特征在于,所述根据每条所述目标短信的所述发送时间 信息和所述基站位置信息,获得所述目标伪基站的运动轨迹,包括:
[0104] 获得所述基站位置信息对应的第一地理位置;
[0105] 从所有所述第一地理位置中,获得与所述至少一条参考短信的接收方法所在的参 考地理位置之间的距离小于设定距离阔值的第二地理位置;
[0106] 根据每个所述第二地理位置及每个所述第二地理位置对应的所述发送时间信息, 获得所述目标伪基站的运动轨迹。
[0107] A4、根据Al所述的方法,其特征在于,所述获得所述至少两条目标短信中每条所述 目标短信的发送时间信息及基站位置信息,包括:
[0108] 通过接收每条所述目标短信的通信终端获得所述发送时间;
[0109] 通过所述通信终端调用电话管理函数获得所述基站位置信息。
[0110] A5、根据Al~A4任一所述的方法,其特征在于,所述获得与目标伪基站发送的至少 一条参考短信相似的至少两条目标短信,包括:
[0111] 获得与所述至少一条参考短信之间的相似度大于设定相似阔值的至少两条候选 短信;
[0112] 从所述至少两条候选短信中获得与任一所述参考短信的短信内容相同的短信作 为所述目标短信;和/或,从所述至少两条候选短信中获得通过至少一条参考短信对应的至 少一个参考信息中屯、号码发送的短信作为所述目标短信。
[0113] A6、根据A5所述的方法,其特征在于,从所述至少两条候选短信中获得与任一所述 参考短信的短信内容相同的短信作为所述目标短信,包括:
[0114] 从所述至少两条候选短信中获得通过候选信息中屯、号码发送的短信,所述候选信 息中屯、号码与所述参考信息中屯、号码不相同;
[0115] 从通过所述候选信息中屯、号码发送的短信中,获得与任一所述参考短信的短信内 容相同的短信作为所述目标短信。
[0116] A7、根据A5所述的方法,其特征在于,所述获得与所述至少一条参考短信之间的相 似度大于设定相似阔值的至少两条候选短信,包括:
[0117] 对每条所述参考短信进行分词,并根据每条所述参考短信的每个分词和语料词矩 阵获得每条所述参考短信的特征词向量;
[0118] 根据所述至少一条参考短信的至少一个特征词向量,获得所述至少一条参考短信 的参考特征词向量;
[0119] 获得每条待查短信的待查特征词向量;
[0120] 计算获得所述参考特征词向量与每条待查短信的所述待查特征词向量之间的相 似度;
[0121] 将所述相似度大于设定相似阔值的所述待查特征词向量对应的待查短信确定为 所述候选短信。
[0122] A8、根据A7所述的方法,其特征在于,所述根据每条所述参考短信的每个分词和语 料词矩阵获得每条所述参考短信的特征词向量,包括:
[0123] 分别将每条所述参考短信的所述每个分词输入词向量工具获得所述每个分词的 词向量;
[0124] 通过将每条所述参考短信的所有分词的词向量的乘积与所述语料词矩阵相乘获 得所述特征词向量。
[0125] A9、根据A7所述的方法,其特征在于,所述根据所述至少一条参考短信的至少一个 特征词向量,获得所述至少一条参考短信的参考特征词向量,包括:
[0126] 当所述至少一条参考短信的参考短信数量为1时,将所述参考短信的所述特征词 向量作为所述至少一条参考短信的所述参考特征词向量;或者
[0127] 当所述至少一条参考短信的所述参考短信数量大于等于2时,获得所述至少一条 参考短信中的每条参考短信的特征词向量的均值作为所述参考特征词向量。
[0128] A10、根据A7所述的方法,其特征在于,所述计算获得所述参考特征词向量与每条 所述待查特征词向量之间的相似度,包括:
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