【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息识别，特别涉及基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台。
技术介绍
1、电信诈骗目前已经成为当前发案最高、损失最大、群众反响最强烈的突出犯罪，严重威胁人民群众切身利益与社会稳定发展。
2、目前反诈形势依然严峻，且诈骗手法不断变化翻新，诈骗话术不断升级，严重影响了运营商业务发展，导致其新增市场拓展处于停滞状态，诈骗管控效果不理想，表现为误停机率高、停机不及时、涉诈案件高发，不能适应当前日益严峻的反诈形势以及日益升级的诈骗手段，导致识别率与复机率等指标不能满足业务发展和主管部门的要求。
3、目前运营商反诈工作的困境主要有以下三点：
4、1、对电话卡的使用情况是不完全掌握的，尽管电话卡是实名办理的，但运营商对电话卡的使用环节的了解是有欠缺的；
5、2、对非通联的通信过程是不完全掌握的，非通联主要指通过社交平台的通联过程，又称为qv类通联过程，尽管这些消息和数据也是承载在运营商的网络上，但运营商对qv通联的整个过程是不完全掌握的；
6、3、众多模型将用户行为切分为多个孤立的场景分段，并按照不同的模型对其进行识别，这种方式割裂了用户行为的完整性和关联性，导致误判比例较高，为此，提出基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例希望提供基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，以解决或缓解现有技术中存在的技术问题，至少提供一种有益的选择。
...【技术保护点】
1.基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于，包括实时数据处理模块、离线数据处理模块、数据接口模块、统计与展示前端模块和涉诈号码处置与外呼模块，其中，
2.根据权利要求1所述的基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于：所述数据中台/大数据平台的数据包括XDR信令数据、话单数据、用户属性数据和网络资源数据。
3.根据权利要求1所述的基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于：所述离线数据处理模块处理累积的历史用户数据，识别并标记用户的职业与行为特征，异常人卡分离和异常用卡行为，并评估用户整体行为的涉诈风险。
4.根据权利要求1所述的基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于：所述实时数据处理模块可以根据用户的职业与行为标签、用卡行为标签、人卡分离标签、用户的涉诈风险系数及用户的实时行为识别其是否涉诈，在实时处理模块中，用户的整体行为模式是通过其职业与行为标签、用卡行为标签、人卡分离标签、用户的涉诈风险系数体现出来。
5.根据权利要求4所述的基于用户行为
6.根据权利要求4所述的基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于：所述用户的实时行为识别包括用户轨迹和通联关系，所述用户的实时行为识别中的通联关系包括常规打电话的通联，以及非常规的通过社交平台的通联。
7.根据权利要求5所述的基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于：所述人卡分离特征包括开卡人身份、数量、位置分布、开卡时间、开卡渠道、通联系数、轨迹重叠系数、插拔卡行为、换机行为和注册聚集地，所述职业行为标签包括年龄/性别、常住/流动、日常驻留模式、日常活动范围、居住地段、居住类型、职业类型、工作时段、通勤距离、通勤方式、通联模式、通联范围、行为模式、无业模式和无业程度。
8.根据权利要求6所述的基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于：所述用户轨迹包括轨迹展示、驻留识别、职住范围和轨迹特征，所述常规通联关系描述包括主叫、被叫、通话开始时间、通话持续时间、主被叫归属地、主被叫常住地，所述通过社交平台的非常规通联关系描述包括两端用户网络接入点IP地址、基站ID、历史通联关系、业务类型、联网模式和两端用户关联关系。
9.根据权利要求1所述的基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于：所述实时数据处理模块通过数据接口模块与数据中台/大数据平台对接，实时处理用户数据，标记涉诈号卡，并输出处置建议，对接涉诈号码处置与外呼模块。
10.根据权利要求1所述的基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于：所述离线数据处理模块处理累积的历史用户数据，识别用户的职业与行为特征，标记异常人卡分离的号卡及异常的用卡行为，并评估用户行为整体的涉诈风险。
...【技术特征摘要】
1.基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于，包括实时数据处理模块、离线数据处理模块、数据接口模块、统计与展示前端模块和涉诈号码处置与外呼模块，其中，
2.根据权利要求1所述的基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于：所述数据中台/大数据平台的数据包括xdr信令数据、话单数据、用户属性数据和网络资源数据。
3.根据权利要求1所述的基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于：所述离线数据处理模块处理累积的历史用户数据，识别并标记用户的职业与行为特征，异常人卡分离和异常用卡行为，并评估用户整体行为的涉诈风险。
4.根据权利要求1所述的基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于：所述实时数据处理模块可以根据用户的职业与行为标签、用卡行为标签、人卡分离标签、用户的涉诈风险系数及用户的实时行为识别其是否涉诈，在实时处理模块中，用户的整体行为模式是通过其职业与行为标签、用卡行为标签、人卡分离标签、用户的涉诈风险系数体现出来。
5.根据权利要求4所述的基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于：所述用户整体行为模式包括职业与日常行为、用卡行为、人卡分离及用户的涉诈风险四个要素。
6.根据权利要求4所述的基于用户行为分析的反电信网络诈骗大数据识别处置平台，其特征在于：所述用户的实时行为识别包括用户轨迹和通联关系，所述用户的实时行为识别中的通联关系包括常规打...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓伟，苏利凡，续震，杨婷婷，潘望，
申请(专利权)人：深圳市万物唯识信息科技合伙企业有限合伙，
类型：发明
国别省市：
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