CN102572746A - 一种基于频次和用户发送行为特征识别垃圾短信源的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于频次和用户发送行为特征识别垃圾短信源的方法，包括：设定短信频率门限，该短信频率门限为一段时间内发送短信的最大阈值，当主叫源发送的短信数量超出该最大阈值时，则该主叫源的短信将被监控；设定用户发送行为特征，即在设定时间范围内监控主叫源短信发送行为特征，包括设定分析时间粒度、时间粒度范围内的规则、连续多粒度时间内的规则，当监控的主叫源发送行为符合设定时间粒度范围的用户行为规则，则判定主叫源为垃圾短信源，此主叫源的此后所有短信将被拦截。本发明根据垃圾短信的发送行为特征与频次相结合的方法拦截短信，采用主叫源监控并符合设定用户行为特征的主叫源列入黑名单的方式，能有效拦截垃圾短信。
Description
技术领域
本发明涉及电信领域，尤其涉及一种用于垃圾短信的监控和治理的基于频次和用户发送行为特征来识别垃圾短信源的方法。
背景技术
短信息服务作为移动通信网络的一种基本业务，在为用户提供便捷消息通信服务的同时，也为信息垃圾的传播提供了渠道。而垃圾短信息有着愈演愈烈的趋势，垃圾短信不但带来用户投诉的不良影响，还存在恶意欠费问题，因此需要对垃圾短信进行实时监控拦截。
垃圾短信的发送特征有：1、发送频次比较高，2、发送数量大，持续时间长，发送时间间隔比较短，且多为短信发送器程序发送，和手工发送短信区别明显，符合用户行为分析特征。
当前垃圾短信源发现的手段大多基于纯频次统计。频次值设置过大，会漏拦垃圾短信源；频次值设置过小，造成误拦率较高；针对发送垃圾短信新的手段比如低速持续发送，不能进行有效识别；不能区分用户群发和垃圾短信机器发送，容易将正常主叫源群发短信进行误拦。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺陷而提供一种基于频次和用户发送行为特征识别垃圾短信源的方法，该方法根据垃圾短信的发送特征，即正常用户不会持续大量发送短信，并且正常群发行为不会持续，采用分析频次和用户发送行为特征识别的方法，识别垃圾短信发送源并限制此源发送短信，该方法是一种有效的拦截垃圾短信的方法。
实现上述目的的技术方案是：一种基于频次和用户发送行为特征识别垃圾短信源的方法，其中，包括以下步骤：
设定短信频率门限，该短信频率门限为一段时间内主叫源发短信的最大阈值，当设定的时间范围内的主叫源发送的短信数量超出该短信频率门限的最大阈值时，则该主叫源的短信将被监控；
设定用户发送行为特征，即在设定时间范围内监控主叫源短信发送行为特征，包括设定用户规则分析时间粒度、时间粒度范围内的用户行为规则和多粒度连续时间间隔之间的组合规则，当监控的主叫源发送行为符合设定时间粒度范围的用户行为规则和多粒度连续时间间隔之间的组合规则，则判定主叫源为垃圾短信源，此主叫源的此后所有短信将被拦截。
上述的基于频次和用户发送行为特征识别垃圾短信源的方法，其中，包括下列步骤：
步骤S1.设定短信频率门限的门限条件A，即主叫源在时间段P内发送短信数目的最大阈值为M1，其中，P为正数，M1为正整数；
步骤S2.设定用户规则分析时间粒度T，即分析用户发送行为的最小时间间隔，其中T为整数；
步骤S3.设定时间粒度T内的用户行为规则C和多粒度连续时间间隔T1，T2，...Tn组合规则D；
步骤S4.接收短信；
步骤S5.存入短信队列，即记录步骤S4中接收到短信的主叫源的主叫号码和该主叫源发送此短信的发送时间，并将该二个数据存入一短信队列中；
步骤S6.判断主叫源发送短信数量在时间P范围内是否超出S1设定最大阈值为M1，
若没有超频，则返回步骤S4；
若超频，则进入步骤S7；
步骤S7.判断用户规则分析时间粒度T内是否满足设定的用户行为规则C，即判断步骤S6中主叫源的短信队列是否达到了在用户规则分析时间粒度T内发送行为特征是否满足步骤S3中设定的规则C，
若未满足设定的规则C，则继续监测，返回步骤S4；
若满足设定的规则C，则进入步骤S8进一步判断；
步骤S8.判断步骤S7中满足用户行为规则C的主叫源是否满足多粒度时间T1，T2..Tn范围内设定的组合规则D，
若未满足设定的规则D，转到步骤S4；
若满足设定的规则D，则该主叫源列入黑名单，转到步骤S9；
步骤S9.列入黑名单，即该主叫源为垃圾短信源，列入黑名单；
步骤S10.拦截列入黑名单中的主叫源的所有短信。
本发明的有益效果是：本发明通过基于频次和用户发送行为特征识别垃圾短信源的方法，当主叫源的发送的短信数量超出流量设定阈值时，在继续分析特定时间粒度规则和多时间粒度联合规则符合后，才判定主叫源为垃圾短信源，拦截此源的所有短信，排除正常短信源偶尔群发短信情况，减少垃圾短信拦截误拦率。因此本发明即能识别出垃圾短信源，又能减少误拦率，准确识别垃圾短信源。
附图说明
图1是本发明的通过基于频次和用户发送行为特征识别垃圾短信源的方法的一实施例的流程图。
具体实施方式
一种基于频次和用户发送行为特征识别垃圾短信源的方法，包括：
当监控的主叫源发送行为符合设定时间粒度范围的用户行为规则，则判定主叫源为垃圾短信源，此主叫源的此后所有短信将被拦截。
设定短信频率门限，该短信频率门限为一段时间内发送短信的最大阈值；
设定用户发送行为特征，即在设定时间范围内监控主叫源短信发送行为特征，包括：设定用户规则分析时间粒度和该时间粒度对应的用户行为规则，以及设定多粒度连续时间间隔之间的组合规则；
接收短信，判断主叫源号码是否达到设定短信超频门限，记录主叫源发送的短信；
当设定的时间范围内的主叫源发送的短信数量超出短信频率门限的最大阈值时，则该主叫源短信进入监控；
当进入监控名单的主叫源匹配设定时间粒度规则和多粒度连续时间间隔之间的组合规则，认为此主叫源是垃圾短信源，拦截此主叫源的所有短信。
下面将结合一实施例对本发明作进一步说明。
请参阅图1，该实施例中包括以下步骤：
步骤S1.设定短信频率门限的门限条件A，即主叫源在时间段P内发送短信数目的最大阈值为M1，其中，P为正数，M1为正整数；本实施例中，M1＝15条，P＝15分钟，即最大阈值为M1为15条短信/15分钟；
请参见表1，按照用户规则分析时间粒度定义的规则表：
表1
| 规则编号 | 规则 |
| 1 | 5分钟内发送短信大于等于12条 |
| 2 | T1，T2，T3满足时间粒度规则数目大于等于2 |
步骤S2.设定用户规则分析时间粒度T，即分析用户发送行为的最小时间间隔，其中T为整数；本实施例中，T＝5分钟；
步骤S3.设定用户规则分析时间粒度T内的用户行为规则C和多粒度连续时间间隔T1，T2，...Tn组合规则D；本实例中，T为5分钟，C规则为时间粒度5分钟内发送短信数目大于等于5，组合规则D为符合时间粒度规则的数目大于等于2，时间粒度T为5分钟，时间段P为15分钟，因此时间粒度总数目为P/T，本实施例中为3，也即在15分钟内，分析时间粒度为5分钟，每个时间粒度规则为发送短信数目大于等于5，且总的3个时间粒度T1，T2，T3符合时间粒度规则数目大于等于2的主叫源被列入黑名单；
步骤S4.接收短信；
步骤S5.存入短信队列，见表2，即记录步骤S4中接收到短信的主叫源的主叫号码和该主叫源发送此短信的发送时间，并将该二个数据存入一短信队列中；
表2是本发明的一实施例的主叫源发送短信的短信队列的示意表：
表2
步骤S6.判断主叫源发送短信数量在时间P范围内是否超出S1设定最大阈值M1，本实施例中，P＝15分钟，M1＝15条，即15分钟内发送时间最大条数为15条；
若没有超频，则返回步骤S4；
若超频，则进入步骤S7；
步骤S7.判断用户规则分析时间粒度T内是否满足设定的用户行为规则C，见表3，即判断步骤S6中主叫源的短信队列是否达到了在用户规则分析时间粒度T内发送行为特征是否满足步骤S3中设定的用户行为规则C；本实施例中，P＝15分钟，M1＝15条，即判断时间粒度为5分钟的粒度T1，T2，T3内是否满足时间粒度内短信数目发送数目大于5条；
若未满足设定的规则C，则继续监测，返回步骤S4；
若满足设定的规则C，则进入步骤S8进一步判断；
表3是本发明的一实施例的按照主叫和时间粒度规则统计队列的示意表：
表3
| 序号 | 源 | 时间粒度 | 发送数目 | 是否符合粒度规则 |
| 1 | 8613988888888 | T1 | 5 | 符合 |
| 2 | 8613988888888 | T2 | 5 | 符合 |
| 3 | 8613988888888 | T3 | 5 | 符合 |
| 总结符合数目：3 |
步骤S8.判断该主叫源是否满足多粒度时间T1，T2..Tn范围内设定联合规则D，判断步骤S7中满足规则C的主叫号码是否满足组合规则D；本实施例中，时间粒度为T1，T2，T3，规则D为满足各自时间粒度数目大于等于2，即判断T1，T2，T3内匹配时间粒度规则的数目大于等于2；
若未满足设定的规则D，转到步骤S4；
若满足设定的规则D，则该主叫源列入黑名单，转到步骤S9；
步骤S9.列入黑名单，即该主叫源为垃圾短信源，列入黑名单；
步骤S10.拦截列入黑名单中的主叫源的所有短信。
综上所述，本发明是一种基于频次和用户发送行为特征识别垃圾短信源的方法，它以频次和用户发送行为特征结合识别，对于源没有达到短信最大阈值的短信，不进行源拦截；对于达到短信最大阈值的源，继续进行时间粒度规则匹配判断是否加入黑名单；对于达到短信最大阈值的源，并匹配了时间粒度规则的源，拦截该源的所有短信。采用该方法精确地识别出垃圾短信源。
对于短信优化系统采用了这种方法，能够减少了垃圾短信的误拦率，提高了垃圾短信识别的命中度。
以上结合附图实施例对本发明进行了详细说明，本领域中普通技术人员可根据上述说明对本发明做出种种变化例。因而，实施例中的某些细节不应构成对本发明的限定，本发明将以所附权利要求书界定的范围作为本发明的保护范围。
Claims (2)
1.一种基于频次和用户发送行为特征识别垃圾短信源的方法，其特征在于，包括以下步骤：
设定短信频率门限，该短信频率门限为一段时间内主叫源发短信的最大阈值，当设定的时间范围内的主叫源发送的短信数量超出该短信频率门限的最大阈值时，则该主叫源的短信将被监控；
设定用户发送行为特征，即在设定时间范围内监控主叫源短信发送行为特征，包括设定用户规则分析时间粒度、时间粒度范围内的用户行为规则和多粒度连续时间间隔之间的组合规则，当监控的主叫源发送行为符合设定时间粒度范围的用户行为规则和多粒度连续时间间隔之间的组合规则，则判定主叫源为垃圾短信源，此主叫源的此后所有短信将被拦截。
2.根据权利要求1所述的基于频次和用户发送行为特征识别垃圾短信源的方法，其特征在于，包括下列步骤：
步骤S1.设定短信频率门限的门限条件A，即主叫源在时间段P内发送短信数目的最大阈值为M1，其中，P为正数，M1为正整数；
步骤S2.设定用户规则分析时间粒度T，即分析用户发送行为的最小时间间隔，其中T为整数；
步骤S3.设定时间粒度T内的用户行为规则C和多粒度连续时间间隔T1，T2，...Tn组合规则D；
步骤S4.接收短信；
步骤S5.存入短信队列，即记录步骤S4中接收到短信的主叫源的主叫号码和该主叫源发送此短信的发送时间，并将该二个数据存入一短信队列中；
步骤S6.判断主叫源发送短信数量在时间P范围内是否超出S1设定最大阈值为M1，
若没有超频，则返回步骤S4；
若超频，则进入步骤S7；
步骤S7.判断用户规则分析时间粒度T内是否满足设定的用户行为规则C，即判断步骤S6中主叫源的短信队列是否达到了在用户规则分析时间粒度T内发送行为特征是否满足步骤S3中设定的规则C，
若未满足设定的规则C，则继续监测，返回步骤S4；
若满足设定的规则C，则进入步骤S8进一步判断；
步骤S8.判断步骤S7中满足用户行为规则C的主叫源是否满足多粒度时间T1，T2..Tn范围内设定的组合规则D，
若未满足设定的规则D，转到步骤S4；
若满足设定的规则D，则该主叫源列入黑名单，转到步骤S9；
步骤S9.列入黑名单，即该主叫源为垃圾短信源，列入黑名单；
步骤S10.拦截列入黑名单中的主叫源的所有短信。
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