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CN110378364A - 话单诈骗模型识别方法和系统 - Google Patents

话单诈骗模型识别方法和系统 Download PDF

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CN110378364A
CN110378364A CN201910458891.8A CN201910458891A CN110378364A CN 110378364 A CN110378364 A CN 110378364A CN 201910458891 A CN201910458891 A CN 201910458891A CN 110378364 A CN110378364 A CN 110378364A
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周红敏
张飞
王红熳
贾岩峰
丁正
顾晓东
李传营
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SHANGHAI XINFANG SOFTWARE Co Ltd
BEIJING XINFANG INTELLIGENT SYSTEM CO LTD
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Abstract

本发明公开了一种话单诈骗模型识别方法和系统，包括以下步骤：S1将训练数据进行特征工程处理；S2将所述特征工程处理后的训练数据输入多个神经网络算法，并计算每个神经网络算法分类的概率值；S3将多个概率值整合成新数据集，将所述新数据集输入逻辑回归算法进行分类，根据分类后的数据构建诈骗预测模型，将所述诈骗预测模型进行存储；S4将测试数据导入所述诈骗预测模型输出分类结果，根据所述分类结果进行展示。本发明有益效果：1、对话单欺诈进行分类检测；2、不仅能够提高破案准确率及降低破案成本，而且避免办案人员错判及漏判行为。

Description

话单诈骗模型识别方法和系统
技术领域
本发明涉及移动通信技术领域，具体来说，涉及一种话单诈骗模型识别方法和系统。
背景技术
随着信息通信诈骗案件高频爆发，多部委开始联合行动开展治理工作，不法分子多使用电话行骗，运营商如何识别、筛选、拦截、提醒和报警诈骗电话等显得尤为关键。
目前各种不明电话困扰着人们，如何清晰甄别，有效防止信息泄露，维护信息不被窃取至关重要。
针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
针对相关技术中的上述技术问题，本发明提出一种话单诈骗模型识别方法，不仅能够对话单欺诈进行分类检测，而且提高破案准确率及降低破案成本，同时避免办案人员错判及漏判行为。
为实现上述技术目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种话单诈骗模型识别方法，包括以下步骤：
S1将训练数据进行特征工程处理；
S2将所述特征工程处理后的训练数据输入多个神经网络算法，并计算每个神经网络算法分类的概率值；
S3将多个概率值整合成新数据集，将所述新数据集输入逻辑回归算法进行分类，根据分类后的数据构建诈骗预测模型，将所述诈骗预测模型进行存储；
S4将测试数据导入所述诈骗预测模型输出分类结果，根据所述分类结果进行展示。
进一步地，所述步骤S4将测试数据导入所述诈骗预测模型输出分类结果，根据所述分类结果进行展示包括：
S41将所述诈骗预测模型得出的预测结果与实际结果进行比对；
S42采用精准率、召回率和F1-score指标评估诈骗预测模型。
进一步地，在所述步骤S1之前将所述训练数据存储于大数据服务器集群。
进一步地，所述训练数据的主要字段包括但不限于主叫号码、被叫号码、振铃时长、通话时长、主叫放弃次数、主叫拨打话单数、主叫本地拨打次数、主叫外地拨打次数、电话接通率和拨打区域离散度。
进一步地，所述步骤S1中所述特征工程包括填补缺失值、数据归一化、数据标准化和数据衍生变量。
本发明的另一方面，提供一种话单诈骗模型识别系统，包括：
特征工程模块，用于将训练数据进行特征工程处理；
概率值计算模块，用于将所述特征工程处理后的训练数据输入多个神经网络算法，并计算每个神经网络算法分类的概率值；
模型构建模块，用于将多个概率值整合成新数据集，将所述新数据集输入逻辑回归算法进行分类，根据分类后的数据构建诈骗预测模型，将所述诈骗预测模型进行存储；
导入模型模块，用于将测试数据导入所述诈骗预测模型输出分类结果，根据所述分类结果进行展示。
进一步地，所述导入模型模块包括：
比对模块，用于将所述诈骗预测模型得出的预测结果与实际结果进行比对；
评估模块，用于采用精准率、召回率和F1-score指标评估诈骗预测模型。
进一步地，该系统还包括存储模块，用于将所述训练数据存储于大数据服务器集群。
进一步地，所述训练数据的主要字段包括但不限于主叫号码、被叫号码、振铃时长、通话时长、主叫放弃次数、主叫拨打话单数、主叫本地拨打次数、主叫外地拨打次数、电话接通率和拨打区域离散度。
进一步地，所述特征工程包括填补缺失值、数据归一化、数据标准化和数据衍生变量。
本发明的有益效果：
对话单欺诈进行分类检测；
不仅能够提高破案准确率及降低破案成本，而且避免办案人员错判及漏判行为；
具有自我学习的能力和极强的可扩展性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例所述的话单诈骗模型识别方法的流程图；
图2是根据本发明实施例所述的网络结构的示意图之一；
图3是根据本发明实施例所述的网络结构的示意图之二；
图4是根据本发明实施例所述的话单诈骗模型识别系统的示意图；
图5是根据本发明实施例所述的单个神经元结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1-3所示，根据本发明实施例所述的一种话单诈骗模型识别方法，包括以下步骤：
S1将训练数据进行特征工程处理；
S2将所述特征工程处理后的训练数据输入多个神经网络算法，并计算每个神经网络算法分类的概率值；
具体的，神经网络算法将每一个话单进行诈骗指标评估，经过神经网络算法内部运算可将其是否属于诈骗的概率输出，将得到一列概率矩阵，将概率矩阵进一步通过逻辑回归投票评估其是否为诈骗号码；其中，人工神经网络(Artificial Neural Networks)是一种模仿生物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型，这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点(神经元)之间相互连接的权重，从而达到处理信息的目的。
神经网络
单个神经元结构如图5所示，其中：
神经元中每个字母含义：
a1～an为输入向量的各个分量；w1～wn为神经元各个突触的权值；b为偏置；
f为传递函数，通常为非线性函数；t为输出函数值；
2、神经元中f数学公式为：t＝f(W'A+b)，每个字母含义如下：
(1)W为权向量，W'为W的转置；(2)A为输入向量；(3)b为偏置；(4) f称为传递函数。
3、神经网络是多层次的，该结构包含输入层、隐藏层及输出层，其中输入层与输出层只有一个，隐藏层可以有多个，每个节点都是一个神经元，以人脑中的神经为启发，其特点是信号向前传递，误差反响传播，在传递过程中，输入信号从输入层经隐含层，直到输出层，每一层神经元的状态值影响下一层神经元的状态。
S3将多个概率值整合成新数据集，将所述新数据集输入逻辑回归算法进行分类，根据分类后的数据构建诈骗预测模型，将所述诈骗预测模型进行存储；
其中，逻辑回归算法公式：
1、Logistic函数(或称为Sigmoid函数)，函数形式为：
公式中每个字母含义如下：
其中，(1)字母e是常量；
(2)θ代表此数据的各个特征的权重；(3)x代表此数据的各个特征值；
(4)z代表此数据预测出来的目标值；(5)g(z)是逻辑函数的输出值。
2、损失函数J(θ)
将预测值与实际值的差的和就是这条数据的总损失值，损失值越小越好。
公式如下：
公式中每个字母含义如下：
m是样本的个数；hθ(xi)为预测值；yi为真实值；
S4将测试数据导入所述诈骗预测模型输出分类结果，根据所述分类结果进行展示。
在本发明的一个具体实施例中，所述步骤S4将测试数据导入所述诈骗预测模型输出分类结果，根据所述分类结果进行展示包括：
S41将所述诈骗预测模型得出的预测结果与实际结果进行比对；
S42采用精准率、召回率和F1-score指标评估诈骗预测模型。
其中，精准率、召回率和F1-score指标的计算公式如下所示：
Precision(精准率)＝TP/(TP+FP) (1)
Recall(召回率)＝TP/(TP+FN) (2)
F1-score＝2*Precision*Recall/(Precision+Recall) (3)
公式中字母含义：
TP代表样本为正，预测结果为正的个数；
FP代表样本为负，预测结果为正的个数；
FN代表样本为正，预测结果为负的个数。
上述公式中每个字母的含义如下：
TP:预测为正，实际为正；
FN:预测为负，实际为负；
TN:预测为正，实际为负；
FP:预测为负，实际为正。
在本发明的一个具体实施例中，在所述步骤S1之前将所述训练数据保存放在大数据服务器集群中，服务器中训练数据，其中，训练数据为话单CDR 数据。
在本发明的一个具体实施例中，在所述步骤S4之后将所述分类结果进行展示。
在本发明的一个具体实施例中，所述训练数据的主要字段包括主叫号码、被叫号码、振铃时长、通话时长、主叫放弃次数、主叫拨打话单数、主叫本地拨打次数、主叫外地拨打次数、电话接通率和拨打区域离散度等字段。
在本发明的一个具体实施例中，所述步骤S1中所述特征工程包括填补缺失值、数据归一化、数据标准化和数据衍生变量。
具体的，填补缺失值能够避免以下影响：系统丢失了大量的有用信息；系统中所表现出的不确定性更加显著，系统中蕴涵的确定性成分更难把握；包含空值的数据会使挖掘过程陷入混乱，导致不可靠的输出；
数据归一化解决神经网避免数据极端值问题，其公式如下，公式:x'＝(x -X_min)/(X_max-X_min)，数据归一化可以避免一些不必要的数值问题，输入变量如果太大，不经数据归一化处理，数据在训练过程中会有梯度消失现象，诈骗预测模型训练无法进行。
输入变量的数量级未致于会引起数值问题，但其实要引起也并不是那么困难，因为tanh的非线性区间大约在[-1.7，1.7]，意味着要使神经元有效， tan(w1x1+w2x2+b)里的w1x1+w2x2+b数量级应该在1(1.7所在的数量级)左右，这时输入较大，就意味着权值必须较小，一个较大，一个较小，两者相乘，就引起数值问题，在python环境里输入421·0.00243＝＝0.421·2.43，会发现不相等，这就是一个数值问题。
如图4所示，本发明的另一方面，提供一种话单诈骗模型识别系统，包括：
特征工程模块，用于将训练数据进行特征工程处理；
概率值计算模块，用于将所述特征工程处理后的训练数据输入多个神经网络算法，并计算每个神经网络算法分类的概率值；
模型构建模块，用于将多个概率值整合成新数据集，将所述新数据集输入逻辑回归算法进行分类，根据分类后的数据构建诈骗预测模型，将所述诈骗预测模型进行存储；
导入模型模块，用于将测试数据导入所述诈骗预测模型输出分类结果，根据所述分类结果进行展示。
在本发明的一个具体实施例中，所述导入模型模块包括：
比对模块，用于将所述诈骗预测模型得出的预测结果与实际结果进行比对；
评估模块，用于采用精准率、召回率和F1-score指标评估诈骗预测模型。
在本发明的一个具体实施例中，该系统还包括存储模块，用于将所述训练数据存储于大数据服务器集群。
在本发明的一个具体实施例中，所述训练数据的主要字段包括但不限于主叫号码、被叫号码、振铃时长、通话时长、主叫放弃次数、主叫拨打话单数、主叫本地拨打次数、主叫外地拨打次数、电话接通率和拨打区域离散度。
在本发明的一个具体实施例中，所述特征工程包括填补缺失值、数据归一化、数据标准化和数据衍生变量。
为了方便理解本发明的上述技术方案，以下通过具体使用方式上对本发明的上述技术方案进行详细说明。
在具体使用时，根据本发明所述的话单诈骗模型识别方法，通过神经网络预测欺诈号码，该神经网络是一个非线性函数，网络输入值和预测值分别为该函数的自变量和因变量，神经网络的输入层起缓冲存储的作用，多个神经网络的输出。
实施例一
本案例数据为江西省某市通信管理局用户通讯话单数据，指标整理后内容如下：主叫号码、被叫号码、振铃时长、通话时长、主叫放弃次数、主叫拨打话单数、主叫本地拨打次数、主叫外地拨打次数、电话接通率及拨打区域离散度；数据指标处理为：a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7供7个指标数据。以单条换单加密后数据为例，各指标数值为0.11、0.28、0.35、0.19、0.42、0.81、0.32。系统展示平台调用诈骗预测模型接口，将用户话单数据输入诈骗预测模型中，话单数据进入诈骗预测模型后，算法依据输入数据乘以自己的权重，经激活函数处理后的数据加权处理，数据数值就是预测值，0代表正常号码，1代表诈骗号码。其中生成的网络结构如图 2所示：
输入节点a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7的7个指标数据，以单条短信加密后数据为例，各指标数值为0.11、0.28、0.35、0.19、0.42、0.81、0.32，神经网络的预测过程如下：
(1)A1＝0.11*w1+0.28*w5+0.35*w9+0.19*w13+0.42*w17+ 0.81*w21+0.32*w25
(2)A2＝0.11*w2+0.28*w6+0.35*w10+0.19*w14+0.42*w18 +0.81*w22+0.32*w26
(3)A3＝0.11*w3+0.28*w7+0.35*w11+0.19*w15+0.42*w19 +0.81*w23+0.32*w27
(4)A4＝0.11*w4+0.28*w8+0.35*w12+0.19*w16+0.42*w20 +0.81*w24+0.32*w28
(5)A5＝Sigmoid(A1)*w201
(6)A6＝Sigmoid(A2)*w202
(7)A7＝Sigmoid(A3)*w203
(8)A8＝Sigmoid(A4)*w204
(9)输出值为：Sigmoid(A5+A6+A5+A7+A8)＝0.99
输出值为“0.99”即约等于1，即判断该条话单是诈骗电话，若输出结果为“0”则为正常电话，诈骗预测模型训练好，以脚本形式部署在系统上，定时运行CDR通讯话单数据，输出判断结果。
实施例二
本案例数据为甘肃省某市通信管理局用户通讯话单数据，指标整理后内容如下：主叫号码、被叫号码、振铃时长、通话时长、主叫放弃次数、主叫拨打话单数、主叫本地拨打次数、主叫外地拨打次数、电话接通率及拨打区域离散度；数据指标处理为：x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7供7个指标数据。以单条换单加密后数据为例，各指标数值为0.32、0.28、0.35、0.19、0.42、0.81、0.11，系统展示平台调用诈骗预测模型接口，将用户话单数据输入诈骗预测模型中，话单数据进入诈骗预测模型后，算法依据输入数据乘以自己的权重，经激活函数处理后的数据加权处理，数据数值就是预测值，0代表正常号码，1代表诈骗号码。其中生成的网络结构如图 3所示：
输入节点x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7的7个指标数据，以单条短信加密后数据为例，各指标数值为0.32、0.28、0.35、0.19、0.42、0.81、0.11。
神经网络的预测过程如下：
(1)A1＝0.32*w1+0.28*w5+0.35*w9+0.19*w13+0.42*w17+ 0.81*w21+0.11*w25
(2)A2＝0.32*w2+0.28*w6+0.35*w10+0.19*w14+0.42*w18 +0.81*w22+0.11*w26
(3)A3＝0.32*w3+0.28*w7+0.35*w11+0.19*w15+0.42*w19 +0.81*w23+0.11*w27
(4)A4＝0.32*w4+0.28*w8+0.35*w12+0.19*w16+0.42*w20 +0.81*w24+0.11*w28
(5)A5＝Sigmoid(A1)*w01
(6)A6＝Sigmoid(A2)*w02
(7)A7＝Sigmoid(A3)*w03
(8)A8＝Sigmoid(A4)*w04
(9)输出值为：Sigmoid(A5+A6+A5+A7+A8)＝0.008
输出值为“0.008”即约等于0，即判断该条话单是正常电话，若输出结果为“1”则为诈骗电话，诈骗预测模型训练好，以脚本形式部署在系统上，定时运行CDR通讯话单数据，输出判断结果。
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，利用机器学习算法(包括神经网络和逻辑回归)对话单欺诈进行分类检测，通过诈骗预测模型可以提高破案准确率及降低破案成本，同时也避免办案人员错判及漏判行为。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种话单诈骗模型识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1将训练数据进行特征工程处理；
S2将所述特征工程处理后的训练数据输入多个神经网络算法，并计算每个神经网络算法分类的概率值；
S3将多个概率值整合成新数据集，将所述新数据集输入逻辑回归算法进行分类，根据分类后的数据构建诈骗预测模型，将所述诈骗预测模型进行存储；
S4将测试数据导入所述诈骗预测模型输出分类结果，根据所述分类结果进行展示。
2.根据权利要求1所述的话单诈骗模型识别方法，其特征在于，所述步骤S4将测试数据导入所述诈骗预测模型输出分类结果，根据所述分类结果进行展示包括：
S41将所述诈骗预测模型得出的预测结果与实际结果进行比对；
S42采用精准率、召回率和F1-score指标评估诈骗预测模型。
3.根据权利要求1所述的话单诈骗模型识别方法，其特征在于，在所述步骤S1之前将所述训练数据存储于大数据服务器集群。
4.根据权利要求1所述的话单诈骗模型识别方法，其特征在于，所述训练数据的主要字段包括但不限于主叫号码、被叫号码、振铃时长、通话时长、主叫放弃次数、主叫拨打话单数、主叫本地拨打次数、主叫外地拨打次数、电话接通率和拨打区域离散度。
5.根据权利要求1-4任一项所述的话单诈骗模型识别方法，其特征在于，所述步骤S1中所述特征工程包括填补缺失值、数据归一化、数据标准化和数据衍生变量。
6.一种话单诈骗模型识别系统，其特征在于，包括：
特征工程模块，用于将训练数据进行特征工程处理；
概率值计算模块，用于将所述特征工程处理后的训练数据输入多个神经网络算法，并计算每个神经网络算法分类的概率值；
模型构建模块，用于将多个概率值整合成新数据集，将所述新数据集输入逻辑回归算法进行分类，根据分类后的数据构建诈骗预测模型，将所述诈骗预测模型进行存储；
导入模型模块，用于将测试数据导入所述诈骗预测模型输出分类结果，根据所述分类结果进行展示。
7.根据权利要求6所述的话单诈骗模型识别系统，其特征在于，所述导入模型模块包括：
比对模块，用于将所述诈骗预测模型得出的预测结果与实际结果进行比对；
评估模块，用于采用精准率、召回率和F1-score指标评估诈骗预测模型。
8.根据权利要求6所述的话单诈骗模型识别系统，其特征在于，该系统还包括存储模块，用于将所述训练数据存储于大数据服务器集群。
9.根据权利要求6所述的话单诈骗模型识别系统，其特征在于，所述训练数据的主要字段包括但不限于主叫号码、被叫号码、振铃时长、通话时长、主叫放弃次数、主叫拨打话单数、主叫本地拨打次数、主叫外地拨打次数、电话接通率和拨打区域离散度。
10.根据权利要求6-9任一项所述的话单诈骗模型识别系统，其特征在于，所述特征工程包括填补缺失值、数据归一化、数据标准化和数据衍生变量。
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Cited By (3)

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