基于安全分数的防诈骗方法、移动终端、系统及存储介质与流程

本发明涉及防诈骗技术领域，尤其涉及一种基于安全分数的防诈骗方法、移动终端、系统及存储介质。

背景技术

随着通信技术的广泛应用和移动互联网的快速发展，移动终端(比如智能手机等)的使用越来越普及，广大人民群众享受到日益丰富的物质和文化生活，但与此同时，借助信息化，使得电信诈骗已经发展成一个低成本、高效率、分工精细的地下产业，诈骗手段也层出不穷，尤其防范意识薄弱的人群，往往容易上当受骗，造成了巨大的经济财产或人身财产损失。

目前，为了尽可能的减少用户被诈骗的可能性，一些终端上使用的安全卫士或管家类的应用软件被开发出来，安装了这些软件的移动终端通过标记诈骗号码，从而阻止已知的号码进行的诈骗行为，但是只考虑了接收到的信息是否为诈骗信息，没有考虑用户本身对诈骗信息的防范能力，导致许多普通用户，特别是老人用户，对这些诈骗手段防不胜防。

因此，更有效的防诈骗方法成为移动终端使用过程中亟待解决的技术问题。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于提供一种基于安全分数的防诈骗方法、移动终端、系统及存储介质，旨在解决现有技术中如何提高防诈骗的有效性的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于安全分数的防诈骗方法，所述方法包括以下步骤：

移动终端在接收到待检测信息时，对所述待检测信息进行安全检测，获得当前信息安全分数；

获取当前用户安全分数，根据所述当前信息安全分数与所述当前用户安全分数确定当前综合安全分数；

在所述当前综合安全分数低于第一预设分数时，对所述待检测信息进行屏蔽；

在所述当前综合安全分数不低于所述第一预设分数但低于第二预设分数时，将所述待检测信息转发至预设信任终端；

接收所述预设信任终端的反馈信息，并根据所述反馈信息执行对应的预防措施；

检测到用户执行预设危险操作时，中断所述预设危险操作，并将操作信息发送至所述预设信任终端。

优选地，所述获取当前用户安全分数，根据所述当前信息安全分数与所述当前用户安全分数确定当前综合安全分数，具体包括：

提取用户特征数据，根据所述用户特征数据确定当前用户安全分数，其中，所述用户特征数据包括用户年龄、用户性别、被诈骗次数以及用户学习信息；

根据所述当前信息安全分数与所述当前用户安全分数确定当前综合安全分数。

优选地，所述检测到用户执行预设危险操作时，中断所述预设危险操作，并将操作信息发送至所述预设信任终端之后，所述方法还包括：

接收用户输入的学习指令，根据所述学习指令展示预设安全教育信息；

接收所述用户根据所述预设安全教育信息反馈的用户学习信息，根据所述用户学习信息更新所述用户安全等级。

优选地，所述根据所述当前信息安全分数与所述当前用户安全分数确定当前综合安全分数，具体包括：

将所述当前信息安全分数与所述当前用户安全分数输入预设神经网络模型中，并接收所述预设神经网络模型输出的当前综合安全分数。

优选地，所述移动终端在接收到待检测信息时，对所述待检测信息进行安全检测，获得当前信息安全分数之前，所述方法还包括：

利用训练集数据通过反向传播算法训练预设神经网络模型，所述训练集数据包括预设信息安全分数、预设用户安全分数以及对应的预设综合安全分数。

优选地，所述移动终端在接收到待检测信息时，对所述待检测信息进行安全检测，获得当前信息安全分数，具体包括：

所述移动终端在接收到待检测信息时，判断所述待检测信息的发送端号码是否为陌生号码；

在待检测信息的发送端号码为陌生号码时，检测所述待检测信息中是否包含预设诈骗关键词；

获取所述待检测信息中包含的预设诈骗关键词的等级，根据所述等级确定所述待检测信息的当前信息安全分数。

优选地，所述移动终端在接收到待检测信息时，对所述待检测信息进行安全检测，获得当前信息安全分数之前，所述方法还包括：

采集各类诈骗信息，提取所述诈骗信息的诈骗关键词，对所述诈骗关键词进行分级。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种移动终端，所述移动终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于安全分数的防诈骗程序，所述基于安全分数的防诈骗程序被所述处理器执行时实现如上述基于安全分数的防诈骗方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于安全分数的防诈骗系统，所述基于安全分数的防诈骗系统包括：检测模块、获取模块、屏蔽模块、转发模块、执行模块与中断模块；

所述检测模块，用于移动终端在接收到待检测信息时，对所述待检测信息进行安全检测，获得当前信息安全分数；

所述获取模块，用于获取当前用户安全分数，根据所述当前信息安全分数与所述当前用户安全分数确定当前综合安全分数；

所述屏蔽模块，用于在所述当前综合安全分数低于第一预设分数时，对所述待检测信息进行屏蔽；

所述转发模块，用于在所述当前综合安全分数不低于所述第一预设分数但低于第二预设分数时，将所述待检测信息转发至预设信任终端；

所述执行模块，用于接收所述预设信任终端的反馈信息，并根据所述反馈信息执行对应的预防措施；

所述中断模块，用于检测到用户执行预设危险操作时，中断所述预设危险操作，并将操作信息发送至所述预设信任终端。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有基于安全分数的防诈骗程序，所述基于安全分数的防诈骗程序被处理器执行时实现如上述基于安全分数的防诈骗方法的步骤。

在本发明中，通过移动终端在接收到待检测信息时，对所述待检测信息进行安全检测，获得当前信息安全分数；获取当前用户安全分数，根据所述当前信息安全分数与所述当前用户安全分数确定当前综合安全分数；在所述当前综合安全分数低于第一预设分数时，对所述待检测信息进行屏蔽；在所述当前综合安全分数不低于所述第一预设分数但低于第二预设分数时，将所述待检测信息转发至预设信任终端；接收所述预设信任终端的反馈信息，并根据所述反馈信息执行对应的预防措施；检测到用户执行预设危险操作时，中断所述预设危险操作，并将操作信息发送至所述预设信任终端。由于通过安全分数机制初步判断待检测信息是否为诈骗信息，并通过预设信任终端进行二次判断，提高了诈骗信息的识别准确性，最后通过中断用户的危险操作，保障了用户的财产安全。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的移动终端结构示意图；

图2为本发明基于安全分数的防诈骗方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明基于安全分数的防诈骗方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明基于安全分数的防诈骗系统第一实施例的功能模块图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的移动终端结构示意图。

如图1所示，所述移动终端可以包括：处理器1001，例如cpu，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储服务器。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对所述移动终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及基于安全分数的防诈骗程序。

所述移动终端通过处理器1001调用存储器1005中存储的基于安全分数的防诈骗程序，并执行以下操作：

在接收到待检测信息时，对所述待检测信息进行安全检测，获得当前信息安全分数；

获取当前用户安全分数，根据所述当前信息安全分数与所述当前用户安全分数确定当前综合安全分数；

在所述当前综合安全分数低于第一预设分数时，对所述待检测信息进行屏蔽；

在所述当前综合安全分数不低于所述第一预设分数但低于第二预设分数时，将所述待检测信息转发至预设信任终端；

接收所述预设信任终端的反馈信息，并根据所述反馈信息执行对应的预防措施；

检测到用户执行预设危险操作时，中断所述预设危险操作，并将操作信息发送至所述预设信任终端。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于安全分数的防诈骗程序，还执行以下操作：

提取用户特征数据，根据所述用户特征数据确定当前用户安全分数，其中，所述用户特征数据包括用户年龄、用户性别、被诈骗次数以及用户学习信息；

根据所述当前信息安全分数与所述当前用户安全分数确定当前综合安全分数。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于安全分数的防诈骗程序，还执行以下操作：

接收用户输入的学习指令，根据所述学习指令展示预设安全教育信息；

接收所述用户根据所述预设安全教育信息反馈的用户学习信息，根据所述用户学习信息更新所述用户安全等级。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于安全分数的防诈骗程序，还执行以下操作：

将所述当前信息安全分数与所述当前用户安全分数输入预设神经网络模型中，并接收所述预设神经网络模型输出的当前综合安全分数。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于安全分数的防诈骗程序，还执行以下操作：

利用训练集数据通过反向传播算法训练预设神经网络模型，所述训练集数据包括预设信息安全分数、预设用户安全分数以及对应的预设综合安全分数。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于安全分数的防诈骗程序，还执行以下操作：

所述移动终端在接收到待检测信息时，判断所述待检测信息的发送端号码是否为陌生号码；

在待检测信息的发送端号码为陌生号码时，检测所述待检测信息中是否包含预设诈骗关键词；

获取所述待检测信息中包含的预设诈骗关键词的等级，根据所述等级确定所述待检测信息的当前信息安全分数。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于安全分数的防诈骗程序，还执行以下操作：

采集各类诈骗信息，提取所述诈骗信息的诈骗关键词，对所述诈骗关键词进行分级。

在本实施例中，通过移动终端在接收到待检测信息时，对所述待检测信息进行安全检测，获得当前信息安全分数；获取当前用户安全分数，根据所述当前信息安全分数与所述当前用户安全分数确定当前综合安全分数；在所述当前综合安全分数低于第一预设分数时，对所述待检测信息进行屏蔽；在所述当前综合安全分数不低于所述第一预设分数但低于第二预设分数时，将所述待检测信息转发至预设信任终端；接收所述预设信任终端的反馈信息，并根据所述反馈信息执行对应的预防措施；检测到用户执行预设危险操作时，中断所述预设危险操作，并将操作信息发送至所述预设信任终端。由于通过安全分数机制初步判断待检测信息是否为诈骗信息，并通过预设信任终端进行二次判断，提高了诈骗信息的识别准确性，最后通过中断用户的危险操作，保障了用户的财产安全。

基于上述硬件结构，提出本发明基于安全分数的防诈骗方法的实施例。

参照图2，图2为本发明基于安全分数的防诈骗方法第一实施例的流程示意图。

在第一实施例中，所述基于安全分数的防诈骗方法包括以下步骤：

步骤s10：移动终端在接收到待检测信息时，对所述待检测信息进行安全检测，获得当前信息安全分数。

需要说明的是，本实施例的执行主体是移动终端，所述移动终端可以是智能手机、平板电脑等可移动设备，本实施例对此不加以限制；所述待检测信息为所述移动终端接收到的信息，包括：短信或者qq、微信等聊天软件的聊天内容；所述当前信息安全分数用于量化所述待检测信息的安全指数。

在具体实现中，移动终端监听所述移动终端的收件箱和聊天软件，当监听到所述移动终端的收件箱接收短信，或者监听到所述移动终端的聊天软件接收聊天内容时，将接收到的短信或聊天内容作为待检测信息。并对所述待检测信息进行安全检测，获取所述待检测信息的当前信息安全分数。

步骤s20：获取当前用户安全分数，根据所述当前信息安全分数与所述当前用户安全分数确定当前综合安全分数。

可以理解的是，用户为所述移动终端的所有者，不同用户对于诈骗事件的防范意识强度不同，因而通过所述当前用户安全分数表征所述用户的安全意识；所述当前综合安全分数结合了当前信息安全分数与当前用户安全分数，全面准确地量化所述用户对于所述待检测信息的安全指数。

步骤s30：在所述当前综合安全分数低于第一预设分数时，对所述待检测信息进行屏蔽。

步骤s40：在所述当前综合安全分数不低于所述第一预设分数但低于第二预设分数时，将所述待检测信息转发至预设信任终端。

需要说明的是，为了对诈骗信息的可能性进行量化，将当前综合安全分数划分为若干组分，将当前综合安全分数在零至第一预设分数之间的待检测信息作为诈骗信息，将当前综合安全分数在第一预设分数至第二预设分数之间的待检测信息作为疑似诈骗信息，将当前综合安全分数在第二预设分数至满分之间的待检测信息作为非诈骗信息。

在具体实现中，在所述当前综合安全分数低于第一预设分数时，将所述待检测信息作为诈骗信息，对所述待检测信息进行屏蔽；其中，所述对所述待检测信息进行屏蔽，包括：屏蔽所述待检测信息的发送端，屏蔽所述待检测信息。

在本实施例中，在所述当前综合安全分数不低于所述第一预设分数但低于第二预设分数时，将所述待检测信息作为疑似诈骗信息，由于此时所述待检测信息可能是诈骗信息，向用户发送诈骗提醒消息，但所述用户安全意识不够高，为了提高诈骗信息的识别率，防止所述用户被诈骗，将所述待检测信息转发至预设信任终端，所述预设信任终端是所述用户的信任用户所持的终端，通过第三方用户判断所述待检测信息是否为诈骗信息，不仅具有较强的客观性，还加强了识别诈骗信息的准确性。

步骤s50：接收所述预设信任终端的反馈信息，并根据所述反馈信息执行对应的预防措施。

需要说明的是，所述预设信任终端在接收到所述待检测信息后，将对所述待检测信息进行诈骗识别，并将识别结果编辑为反馈信息发送至所述移动终端，当所述反馈信息为所述待检测信息为诈骗信息时，对所述待检测信息执行预防措施，当所述反馈信息为所述待检测信息为非诈骗信息时，返回所述监听所述移动终端的收件箱和聊天软件的步骤。

步骤s60：检测到用户执行预设危险操作时，中断所述预设危险操作，并将操作信息发送至所述预设信任终端。

可以理解的是，当所述当前综合安全分数低于所述第二预设分数时，若检测到用户执行预设危险操作，预防措施未能阻止用户受骗，则中断所述预设危险操作，并将操作信息发送至所述预设信任终端，以阻止所述用户被诈骗。

在本实施例中，通过移动终端在接收到待检测信息时，对所述待检测信息进行安全检测，获得当前信息安全分数；获取当前用户安全分数，根据所述当前信息安全分数与所述当前用户安全分数确定当前综合安全分数；在所述当前综合安全分数低于第一预设分数时，对所述待检测信息进行屏蔽；在所述当前综合安全分数不低于所述第一预设分数但低于第二预设分数时，将所述待检测信息转发至预设信任终端；接收所述预设信任终端的反馈信息，并根据所述反馈信息执行对应的预防措施；检测到用户执行预设危险操作时，中断所述预设危险操作，并将操作信息发送至所述预设信任终端。由于通过安全分数机制初步判断待检测信息是否为诈骗信息，并通过预设信任终端进行二次判断，提高了诈骗信息的识别准确性，最后通过中断用户的危险操作，保障了用户的财产安全。

参照图3，图3为本发明基于安全分数的防诈骗方法第二实施例的流程示意图，基于上述图2所示的实施例，提出本发明基于安全分数的防诈骗方法的第二实施例。

在第二实施例中，所述步骤s20，具体包括：

步骤s201：提取用户特征数据，根据所述用户特征数据确定用户安全分数，其中，所述用户特征数据包括用户年龄、用户性别、被诈骗次数以及用户学习信息。

步骤s202：根据所述当前信息安全分数与所述当前用户安全分数确定当前综合安全分数。

需要说明的是，为了提高用户安全分数的准确性，将根据多个用户特征数据确定用户安全分数，所述用户特征数据包括用户年龄、用户性别、被诈骗次数以及用户学习信息，所述用户学习信息根据用户进行防诈骗教育学习生成。

进一步地，所述步骤s60之后，所述方法还包括：

步骤s601：接收用户输入的学习指令，根据所述学习指令展示预设安全教育信息。

步骤s602：接收所述用户根据所述预设安全教育信息反馈的用户学习信息，根据所述用户学习信息更新所述用户安全等级。

可以理解的是，用户进行学习之后，将根据用户学习信息更新所述用户安全等级，并且，所述用户通过安全教育学习，可提高用户的安全防范意识，减少用户被诈骗的次数。

进一步地，所述步骤s202，具体包括：

步骤s2021：将所述当前信息安全分数与所述当前用户安全分数输入预设神经网络模型中，并接收所述预设神经网络模型输出的当前综合安全分数。

可以理解的是，通过预设神经网络模型确定当前综合安全分数，快速准确的检测所述待检测信息是否为诈骗信息。

相应地，所述步骤s10之前，所述方法还包括：

步骤s01：利用训练集数据通过反向传播算法训练预设神经网络模型，所述训练集数据包括预设信息安全分数、预设用户安全分数以及对应的预设综合安全分数。

需要说明的是，通过训练后的预设神经网络模型能方便快捷地对所述待检测信息进行防诈骗识别。为了构建所述预设神经网络模型，将预先建立预设综合安全分数与预设信息安全分数、预设用户安全分数的对应关系，并通过所述对应关系训练所述预设神经网络模型，以提高所述预设神经网络模型的准确率，所述对应关系为预先采集的已知关系，当所述对应关系数量足够多，且利用所述对应关系对所述预设神经网络模型的训练次数足够多时，所述预设神经网络模型的准确率能达到一定标准，提高输出综合安全分数的准确率。

进一步地，所述步骤s10，具体包括：

所述移动终端在接收到待检测信息时，判断所述待检测信息的发送端号码是否为陌生号码。

在待检测信息的发送端号码为陌生号码时，检测所述待检测信息中是否包含预设诈骗关键词。

获取所述待检测信息中包含的预设诈骗关键词的等级，根据所述等级确定所述待检测信息的当前信息安全分数。

进一步地，所述步骤s10之前，所述方法还包括：

步骤s02：采集各类诈骗信息，提取所述诈骗信息的诈骗关键词，对所述诈骗关键词进行分级。

进一步地，所述步骤s60之后，所述方法还包括：

获取新型诈骗信息，提取所述新型诈骗信息中的诈骗关键词，对所述新型诈骗信息中的诈骗关键词进行分级。

在本实施例中，通过多个用户特征数据确定用户安全分数，提高了用户安全分数的准确性；通过预设神经网络模型确定当前综合安全分数，快速准确的检测所述待检测信息是否为诈骗信息；通过获取新型诈骗信息，不断更新检测机制，提高了诈骗信息的识别准确性，保障了用户的财产安全。

参照图4，图4为本发明基于安全分数的防诈骗系统第一实施例的功能模块图，基于所述基于安全分数的防诈骗方法，提出本发明基于安全分数的防诈骗系统的第一实施例。

在本实施例中，所述基于安全分数的防诈骗系统包括：检测模块10、获取模块20、屏蔽模块30、转发模块40、执行模块50与中断模块60。

所述检测模块10，用于移动终端在接收到待检测信息时，对所述待检测信息进行安全检测，获得当前信息安全分数。

需要说明的是，本实施例的执行主体是移动终端，所述移动终端可以是智能手机、平板电脑等可移动设备，本实施例对此不加以限制；所述待检测信息为所述移动终端接收到的信息，包括：短信或qq、微信等聊天软件的聊天内容；所述当前信息安全分数用于量化所述待检测信息的安全指数。

在具体实现中，移动终端监听所述移动终端的收件箱和聊天软件，当监听到所述移动终端的收件箱接收短信，或者监听到所述移动终端的聊天软件接收聊天内容时，将接收到的短信或聊天内容作为待检测信息。并对所述待检测信息进行安全检测，获取所述待检测信息的当前信息安全分数。

所述获取模块20，用于获取当前用户安全分数，根据所述当前信息安全分数与所述当前用户安全分数确定当前综合安全分数。

可以理解的是，用户为所述移动终端的所有者，不同用户对于诈骗事件的防范意识强度不同，因而通过所述当前用户安全分数表征所述用户的安全意识；所述当前综合安全分数结合了当前信息安全分数与当前用户安全分数，全面准确地量化所述用户对于所述待检测信息的安全指数。

所述屏蔽模块30，用于在所述当前综合安全分数低于第一预设分数时，对所述待检测信息进行屏蔽。

所述转发模块40，用于在所述当前综合安全分数不低于所述第一预设分数但低于第二预设分数时，将所述待检测信息转发至预设信任终端。

需要说明的是，为了对诈骗信息进行量化，将当前综合安全分数划分为若干组分，将当前综合安全分数在零至第一预设分数之间的待检测信息作为诈骗信息，将当前综合安全分数在第一预设分数至第二预设分数之间的待检测信息作为疑似诈骗信息，将当前综合安全分数在第二预设分数至满分之间的待检测信息作为非诈骗信息。

在具体实现中，在所述当前综合安全分数低于第一预设分数时，将所述待检测信息作为诈骗信息，对所述待检测信息进行屏蔽；其中，所述对所述待检测信息进行屏蔽，包括：屏蔽所述待检测信息的发送端，屏蔽所述待检测信息。

在本实施例中，在所述当前综合安全分数不低于所述第一预设分数但低于第二预设分数时，将所述待检测信息作为疑似诈骗信息，由于此时所述待检测信息可能是诈骗信息，向用户发送诈骗提醒消息，但所述用户安全意识不够高，为了提高诈骗信息的识别率，防止所述用户被诈骗，将所述待检测信息转发至预设信任终端，所述预设信任终端是所述用户的信任用户所持的终端，通过第三方用户判断所述待检测信息是否为诈骗信息，不仅具有较强的客观性，还加强了识别诈骗信息的准确性。

所述执行模块50，用于接收所述预设信任终端的反馈信息，并根据所述反馈信息执行对应的预防措施。

需要说明的是，所述预设信任终端在接收到所述待检测信息后，将对所述待检测信息进行诈骗识别，并将识别结果编辑为反馈信息发送至所述移动终端，当所述反馈信息为所述待检测信息为诈骗信息时，对所述待检测信息执行预防措施，当所述反馈信息为所述待检测信息为非诈骗信息时，返回所述监听所述移动终端的收件箱和聊天软件的步骤。

所述中断模块60，用于检测到用户执行预设危险操作时，中断所述预设危险操作，并将操作信息发送至所述预设信任终端。

可以理解的是，当所述当前综合安全分数低于所述第二预设分数时，若检测到用户执行预设危险操作，预防措施未能阻止用户受骗，则中断所述预设危险操作，并将操作信息发送至所述预设信任终端，以阻止所述用户被诈骗。

在本实施例中，通过移动终端在接收到待检测信息时，对所述待检测信息进行安全检测，获得当前信息安全分数；获取当前用户安全分数，根据所述当前信息安全分数与所述当前用户安全分数确定当前综合安全分数；在所述当前综合安全分数低于第一预设分数时，对所述待检测信息进行屏蔽；在所述当前综合安全分数不低于所述第一预设分数但低于第二预设分数时，将所述待检测信息转发至预设信任终端；接收所述预设信任终端的反馈信息，并根据所述反馈信息执行对应的预防措施；检测到用户执行预设危险操作时，中断所述预设危险操作，并将操作信息发送至所述预设信任终端。由于通过安全分数机制初步判断待检测信息是否为诈骗信息，并通过预设信任终端进行二次判断，提高了诈骗信息的识别准确性，最后通过中断用户的危险操作，保障了用户的财产安全。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于安全分数的防诈骗程序，所述基于安全分数的防诈骗程序被处理器执行时实现如下操作：

在接收到待检测信息时，对所述待检测信息进行安全检测，获得当前信息安全分数；

获取当前用户安全分数，根据所述当前信息安全分数与所述当前用户安全分数确定当前综合安全分数；

在所述当前综合安全分数低于第一预设分数时，对所述待检测信息进行屏蔽；

在所述当前综合安全分数不低于所述第一预设分数但低于第二预设分数时，将所述待检测信息转发至预设信任终端；

接收所述预设信任终端的反馈信息，并根据所述反馈信息执行对应的预防措施；

检测到用户执行预设危险操作时，中断所述预设危险操作，并将操作信息发送至所述预设信任终端。

进一步地，所述基于安全分数的防诈骗程序被处理器执行时还实现如下操作：

提取用户特征数据，根据所述用户特征数据确定当前用户安全分数，其中，所述用户特征数据包括用户年龄、用户性别、被诈骗次数以及用户学习信息；

根据所述当前信息安全分数与所述当前用户安全分数确定当前综合安全分数。

进一步地，所述基于安全分数的防诈骗程序被处理器执行时还实现如下操作：

接收用户输入的学习指令，根据所述学习指令展示预设安全教育信息；

接收所述用户根据所述预设安全教育信息反馈的用户学习信息，根据所述用户学习信息更新所述用户安全等级。

进一步地，所述基于安全分数的防诈骗程序被处理器执行时还实现如下操作：

将所述当前信息安全分数与所述当前用户安全分数输入预设神经网络模型中，并接收所述预设神经网络模型输出的当前综合安全分数。

进一步地，所述基于安全分数的防诈骗程序被处理器执行时还实现如下操作：

利用训练集数据通过反向传播算法训练预设神经网络模型，所述训练集数据包括预设信息安全分数、预设用户安全分数以及对应的预设综合安全分数。

进一步地，所述基于安全分数的防诈骗程序被处理器执行时还实现如下操作：

所述移动终端在接收到待检测信息时，判断所述待检测信息的发送端号码是否为陌生号码；

在待检测信息的发送端号码为陌生号码时，检测所述待检测信息中是否包含预设诈骗关键词；

获取所述待检测信息中包含的预设诈骗关键词的等级，根据所述等级确定所述待检测信息的当前信息安全分数。

进一步地，所述基于安全分数的防诈骗程序被处理器执行时还实现如下操作：

采集各类诈骗信息，提取所述诈骗信息的诈骗关键词，对所述诈骗关键词进行分级。

在本实施例中，通过移动终端在接收到待检测信息时，对所述待检测信息进行安全检测，获得当前信息安全分数；获取当前用户安全分数，根据所述当前信息安全分数与所述当前用户安全分数确定当前综合安全分数；在所述当前综合安全分数低于第一预设分数时，对所述待检测信息进行屏蔽；在所述当前综合安全分数不低于所述第一预设分数但低于第二预设分数时，将所述待检测信息转发至预设信任终端；接收所述预设信任终端的反馈信息，并根据所述反馈信息执行对应的预防措施；检测到用户执行预设危险操作时，中断所述预设危险操作，并将操作信息发送至所述预设信任终端。由于通过安全分数机制初步判断待检测信息是否为诈骗信息，并通过预设信任终端进行二次判断，提高了诈骗信息的识别准确性，最后通过中断用户的危险操作，保障了用户的财产安全。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序，可将这些单词解释为名称。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。