诈骗用户预警方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本申请涉及移动通信，具体涉及一种诈骗用户预警方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、近年来，电信诈骗事件频发，引发极大社会危害，相关防治工作受到高度重视。电话诈骗是一项社会危害巨大且高发的犯罪行为，诈骗分子电话冒充他人恶意骗取财产，影响社会安定，且随着对新技术的应用，电话诈骗日益呈现出多变性、对抗性等特点。目前由用户通过手机标记功能进行诈骗电话标记，使得服务端可以根据标记的诈骗电话服务端建立诈骗号码标记库，并根据诈骗号码标记库对用户的来电进行提醒，但是，上述方法存在如下缺陷：

2、数据不够全面：各方单独建立诈骗号码标记库，由于用户群有限，存在号码标记不完整的情形，很难全面地防范电信诈骗及骚扰。

3、数据真实性不能保证：由于对使用用户没有限制、用户失误等原因，各方的诈骗号码标记库中存在恶意标记和标记错误的现象；也可能存在各诈骗号码标记库的拥有者或者运维者为了自身的利益，与不法分子进行利益交易篡改标记数据的行为，数据的真实性存在问题。

4、只能事后提醒，不能提前防御：只能在用户接入电话后进行号码类型提醒和事后提醒，不能提前对确定的恶意号码进行拦截。

5、由于由用户进行诈骗号码标记的方法存在上述缺陷，导致当前进行诈骗预警的效率低下。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种诈骗用户预警方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决当前进行诈骗预警的效率低下的问题。

2、第一方面，本申请实施例提供一种诈骗用户预警方法，包括：

3、获取待分析用户的运营域数据和业务域数据；

4、将所述运营域数据和所述业务域数据输入至人证分离用户预测模型，得到所述人证分离用户预测模型输出的预测结果；其中，所述人证分离用户预测模型用于确定用户信息是否与证件信息一致；

5、若所述预测结果为所述待分析用户属于人证分离用户，则获取所述人证分离用户的通讯特征；

6、将所述人证分离用户的通讯特征输入至诈骗用户识别模型，得到所述诈骗用户识别模型输出的诈骗预警级别；其中，所述诈骗用户识别模型用于预测诈骗级别。

7、在一个实施例中，在将所述人证分离用户的通讯特征输入至诈骗用户识别模型，得到所述诈骗用户识别模型输出的诈骗预警级别之后，还包括：

8、根据所述诈骗预警级别，对所述人证分离用户的电话号码进行处理。

9、在一个实施例中，所述诈骗预警级别至少包括第一预警级别、第二预警级别与第三预警级别；所述根据所述诈骗预警级别，对所述人证分离用户的电话号码进行处理，包括以下任一项：

10、若所述诈骗预警级别为第一预警级别，则对所述人证分离用户的电话号码进行通讯功能关停处理；

11、若所述诈骗预警级别为第二预警级别，则将所述人证分离用户的电话号码输出并接收基于所述电话号码的审核结果，在所述审核结果为不通过的情况下，对所述人证分离用户的电话号码进行通讯功能关停处理；

12、若所述诈骗预警级别为第三预警级别，则将所述人证分离用户的电话号码输出并接收基于所述电话号码的审核结果，在所述审核结果为不通过且预设时长内未完成二次实名认证的情况下，对所述人证分离用户的电话号码进行通讯功能关停处理。

13、在一个实施例中，在对所述人证分离用户的电话号码进行通讯功能关停处理之后，还包括：

14、若人证分离用户完成二次实名认证，则恢复所述人证分离用户的电话号码的通讯功能。

15、在一个实施例中，在将所述人证分离用户的通讯特征输入至诈骗用户识别模型，得到所述诈骗用户识别模型输出的诈骗预警级别之后，还包括：

16、基于所述人证分离用户的电话号码与所述诈骗预警级别，对预设诈骗用户清单进行数据更新。

17、在一个实施例中，所述诈骗用户识别模型是基于如下步骤构建的：

18、采集诈骗用户的通讯特征作为正样本集，采集非诈骗用户的通讯特征作为负样本集；

19、采用随机森林算法，通过所述正样本集和所述负样本集生成多棵决策树；

20、基于所述多棵决策树构建诈骗用户识别模型。

21、在一个实施例中，在基于所述多棵决策树构建诈骗用户识别模型之后，还包括：

22、获取未通过二次实名认证的用户的电话号码；

23、基于所述未通过二次实名认证的用户的电话号码构建诈骗号码库；

24、基于所述诈骗号码库，采用径向基函数对所述诈骗用户识别模型进行训练。

25、第二方面，本申请实施例提供一种诈骗用户预警装置，包括：

26、第一获取模块，用于获取待分析用户的运营域数据和业务域数据；

27、第一输入模块，用于将所述运营域数据和所述业务域数据输入至人证分离用户预测模型，得到所述人证分离用户预测模型输出的预测结果；其中，所述人证分离用户预测模型用于确定用户信息是否与证件信息一致；

28、第二获取模块，用于若所述预测结果为所述待分析用户属于人证分离用户，则获取所述人证分离用户的通讯特征；

29、第二输入模块，用于将所述人证分离用户的通讯特征输入至诈骗用户识别模型，得到所述诈骗用户识别模型输出的诈骗预警级别；其中，所述诈骗用户识别模型用于预测诈骗级别。

30、第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储有计算机程序的存储器，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述的诈骗用户预警方法。

31、第四方面，本申请实施例提供一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的诈骗用户预警方法。

32、本申请实施例提供的诈骗用户预警方法、装置、电子设备及存储介质，通过人证分离用户预测模型结合运营域数据和业务域数据，确定待分析用户是否为人证分离用户，并在确定待分析用户属于人证分离用户后，再通过诈骗用户识别模型结合人证分离用户的通讯特征，确定出人证分离用户的诈骗预警级别，由此可以提高诈骗用户预测的精准度，也便于根据诈骗预警级别进行恶意号码拦截，进而可以提高进行诈骗预警时的效率。

技术特征：

1.一种诈骗用户预警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的诈骗用户预警方法，其特征在于，在将所述人证分离用户的通讯特征输入至诈骗用户识别模型，得到所述诈骗用户识别模型输出的诈骗预警级别之后，还包括：

3.根据权利要求2所述的诈骗用户预警方法，其特征在于，所述诈骗预警级别至少包括第一预警级别、第二预警级别与第三预警级别；所述根据所述诈骗预警级别，对所述人证分离用户的电话号码进行处理，包括以下任一项：

4.根据权利要求3所述的诈骗用户预警方法，其特征在于，在对所述人证分离用户的电话号码进行通讯功能关停处理之后，还包括：

5.根据权利要求1所述的诈骗用户预警方法，其特征在于，在将所述人证分离用户的通讯特征输入至诈骗用户识别模型，得到所述诈骗用户识别模型输出的诈骗预警级别之后，还包括：

6.根据权利要求1所述的诈骗用户预警方法，其特征在于，所述诈骗用户识别模型是基于如下步骤构建的：

7.根据权利要求6所述的诈骗用户预警方法，其特征在于，在基于所述多棵决策树构建诈骗用户识别模型之后，还包括：

8.一种诈骗用户预警装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，包括处理器和存储有计算机程序的存储器，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的诈骗用户预警方法。

10.一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的诈骗用户预警方法。

技术总结
本申请涉及移动通信技术领域，提供一种诈骗用户预警方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取待分析用户的运营域数据和业务域数据；将运营域数据和业务域数据输入至人证分离用户预测模型，得到人证分离用户预测模型输出的预测结果；其中，人证分离用户预测模型用于确定用户信息是否与证件信息一致；若预测结果为待分析用户属于人证分离用户，则获取人证分离用户的通讯特征；将人证分离用户的通讯特征输入至诈骗用户识别模型，得到诈骗用户识别模型输出的诈骗预警级别；其中，诈骗用户识别模型用于预测诈骗级别。本申请可以提高诈骗用户预测的精准度，也便于根据诈骗预警级别进行恶意号码拦截，进而可以提高进行诈骗预警时的效率。

技术研发人员：王宪
受保护的技术使用者：中国移动通信集团青海有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15