【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息安全智能识别，更具体地说，本专利技术涉及基于用户画像的涉诈号码识别方法及系统。
技术介绍
1、目前，电信诈骗已经越来越严重的危害社会环境，其频繁多发的特点也使涉诈号码识别也越来越困难；具体问题包括：如何获取通信号码初步用户画像数据、如何进行画像数据涉诈分析预测、如何进行涉诈敏感信息专家模型信息验证、如何进行通信号码精准用户画像以及预警联动追溯精准识别涉诈号码等问题尚待解决；因此，有必要提出基于用户画像的涉诈号码识别方法及系统，以至少部分地解决现有技术中存在的问题。
技术实现思路
1、在
技术实现思路
部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明；本专利技术的
技术实现思路
部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
2、为至少部分地解决上述问题，本专利技术提供了基于用户画像的涉诈号码识别方法，包括：
3、s100，基于通信号码历史记录大数据，对通信号码进行初步用户画像，获取通信号码初步用户画像数据；
4、s200，根据通信号码初步用户画像数据，通过画像数据分析预测模型进行画像数据涉诈分析预测，获取画像数据涉诈分析预测信息；
5、s300，根据画像数据涉诈分析预测信息，通过涉诈敏感信息专家模型进行信息验证，获取涉诈敏感信息专家模型信息验证结果；
6、s400，根据涉诈敏感信息专家模型信息验证结果，通过涉诈方向
7、优选的，s100包括：
8、s101，基于通信号码历史记录大数据，提取通信号码历史记录用户特征；
9、s102，根据通信号码历史记录用户特征，通过通信号码业务场景还原，创建通信号码历史还原业务场景；
10、s103，根据通信号码历史还原业务场景，通过行为模式分析，创建通信号码历史行为模式，对通信号码进行初步用户画像，获取通信号码初步用户画像数据；通信号码历史行为模式分析包括：通信号码历史通话记录分析、通信号码历史短信记录和通信号码历史网络交互数据分析。
11、优选的，s200包括：
12、s201，根据通信号码初步用户画像数据，创建画像数据分析预测模型；通过画像数据分析预测模型进行画像数据涉诈分析预测，分析预测初步用户画像数据是否具有涉诈风险；
13、s202，根据画像数据分析预测模型分析预测初步用户画像数据输出结果，获取画像数据涉诈分析预测信息；
14、画像数据分析预测模型包括：画像数据读取单元、画像数据处理分析预测单元和预测信息输出单元；画像数据处理分析预测单元包括：数据规则配置处理子单元、画像数据标签化管理子单元及标签化数据分析预测子单元；通过画像数据读取单元读取通信号码初步用户画像数据并输入到画像数据处理分析预测单元，经过画像数据处理分析预测单元的数据规则配置处理子单元进行画像数据转换及处理监控，得到配置转换处理监控数据；画像数据标签化管理子单元根据配置转换处理监控数据通过数据标签化及数据目录关联管理，获取监控标签化关联数据；标签化数据分析预测子单元对监控标签化关联数据进行分析，分析监控标签化关联数据与涉诈号码标签化数据的标签关联相似度是否达到或超过涉诈参照标签关联相似度；当标签关联相似度达到或超过涉诈参照标签关联相似度，预测为初步用户画像数据具有涉诈风险；预测信息输出单元将具有涉诈风险的初步用户画像数据输出。
15、优选的，s300包括：
16、s301，根据涉诈敏感信息搜集，通过涉诈敏感信息集成决策树强化训练创建涉诈敏感信息专家模型；
17、s302，通过涉诈敏感信息专家模型，对画像数据涉诈分析预测信息进行涉诈敏感信息验证；
18、s303，根据涉诈敏感信息验证，筛选出验证后具有涉诈敏感信息结果，获取涉诈敏感信息专家模型信息验证结果；
19、通过涉诈敏感信息集成决策树强化创建涉诈敏感信息专家模型，包括：提取涉诈敏感信息的度量特征，标注所有度量特征的涉诈敏感属性；提取涉诈敏感信息中的全局信息，将全局数据划分为多个子集，获取涉诈敏感信息规则集合，作为集成决策树节点构成第一决策路径，将涉诈敏感信息训练样本分为第一涉诈敏感信息训练样本及第二涉诈敏感信息训练样本；根据涉诈敏感属性扩展第一决策路径，获取第二决策路径；集成决策树节点的第一子节点及第二子节点分别添加第一决策规则和第二决策规则，第一决策规则和第二决策规则进行多次复用；根据第一决策规则，第一子节点分支分为第一涉诈敏感信息训练样本得分和第一子节点决策规则；根据第二决策规则，第二子节点分支分为第二涉诈敏感信息训练样本得分和第二子节点决策规则；第一子节点决策规则和第二子节点决策规则依次分支，直至达到集成决策树叶节点，集成决策树叶节点全部为涉诈敏感信息训练样本得分；通过加权平均方式计算最终样本得分；创建涉诈敏感信息专家模型。
20、优选的，s400包括：
21、s401，根据涉诈敏感信息专家模型信息验证结果，进行涉诈敏感信息涉诈方向智能判定；
22、s402，通过涉诈方向智能判定，进行涉诈号码精准用户画像，精准识别涉诈号码；
23、s403，将涉诈号码精准用户画像发送到通信号码监管端和通信号码接收端，进行双端预警联动追溯精准识别涉诈号码；
24、将涉诈号码精准用户画像发送到通信号码监管端和通信号码接收端，进行涉诈号码双端预警联动精准识别包括：将涉诈号码精准用户画像发送到通信号码监管端和通信号码接收端；在通信号码接收端，首先发送涉诈预警信息，并警示通信号码接收端其通信方式已被涉诈号码端获取，与通信号码监管端进行双端联动预警，追溯通信方式泄露路径，精准识别涉诈号码获取涉诈敏感信息渠道，进行双端预警联动追溯精准识别涉诈号码。
25、本专利技术提供了基于用户画像的涉诈号码识别系统，包括：
26、大数据初步画像分系统，基于通信号码历史记录大数据，对通信号码进行初步用户画像，获取通信号码初步用户画像数据；
27、画像数据涉诈分析预测分系统，根据通信号码初步用户画像数据，通过画像数据分析预测模型进行画像数据涉诈分析预测，获取画像数据涉诈分析预测信息；
28、涉诈信息专家模型验证分系统，根据画像数据涉诈分析预测信息，通过涉诈敏感信息专家模型进行信息验证，获取涉诈敏感信息专家模型信息验证结果；
29、涉诈方向追溯识别分系统，根据涉诈敏感信息专家模型信息验证结果，通过涉诈方向智能判定，进行通信号码精准用户画像，并发送到通信号码监管端和通信号码接收端，进行双端预警联动追溯精准识别涉诈号码。
30、优选的，大数据初步画像分系统包括：
31、用户特征提取子系统，基于通信号码历史记录大数据，提取通信号码历史记录用户特征；...
【技术保护点】
1.基于用户画像的涉诈号码识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于用户画像的涉诈号码识别方法，其特征在于，S100包括：
3.如权利要求1所述的基于用户画像的涉诈号码识别方法，其特征在于，S200包括：
4.如权利要求1所述的基于用户画像的涉诈号码识别方法，其特征在于，S300包括：
5.如权利要求1所述的基于用户画像的涉诈号码识别方法，其特征在于，S400包括：
6.基于用户画像的涉诈号码识别系统，其特征在于，包括：
7.如权利要求6所述的基于用户画像的涉诈号码识别系统，其特征在于，大数据初步画像分系统包括：
8.如权利要求6所述的基于用户画像的涉诈号码识别系统，其特征在于，画像数据涉诈分析预测分系统包括：
9.如权利要求6所述的基于用户画像的涉诈号码识别系统，其特征在于，涉诈信息专家模型验证分系统包括：
10.如权利要求6所述的基于用户画像的涉诈号码识别系统，其特征在于，涉诈方向追溯识别分系统包括：
【技术特征摘要】
1.基于用户画像的涉诈号码识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于用户画像的涉诈号码识别方法，其特征在于，s100包括：
3.如权利要求1所述的基于用户画像的涉诈号码识别方法，其特征在于，s200包括：
4.如权利要求1所述的基于用户画像的涉诈号码识别方法，其特征在于，s300包括：
5.如权利要求1所述的基于用户画像的涉诈号码识别方法，其特征在于，s400包括：
6.基于用户画像的涉诈号码...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄永军，赵永杰，陈乔，周均，金立志，陆正松，谢学勤，张现增，崔婷婷，赵文飞，董翱源，
申请(专利权)人：北京东方通网信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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