CN104144262B - 电话网非法话务筛查方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种电话网非法话务筛查方法和装置，涉及电话网话务筛查领域。该方法包括：现网呼叫信息库一与已有异常呼叫模型库进行第一步比对；符合异常呼叫规则的呼叫归入异常呼叫数据库，不符合的呼叫归入现网呼叫信息库二；现网呼叫信息库二与基准呼叫模型库进行第二步比对；不符合基准呼叫规则的呼叫建立异常呼叫模型，将异常呼叫模型归入已有异常呼叫模型库，并将不符合基准呼叫规则的呼叫归入异常呼叫数据库；现网呼叫信息库一和已有异常呼叫模型库的基础内容由呼叫信息上下文构成，呼叫信息上下文从呼叫信令中提取；基准呼叫模型库的组成内容由呼叫迁移基准状态图构成。本发明可以主动及时地发现非法话务，且两层筛查技术的筛查准确率高。

Description

电话网非法话务筛查方法和装置

技术领域

本发明涉及电话网话务筛查领域，特别涉及一种电话网非法话务筛查方法和装置。

背景技术

电话网虽然有一套科学有效的组网原则和路由原则对电话网的配置进行规范，但是由于电话网的网络结构及业务逻辑相对复杂，现网呼叫信息庞大，因此，现网上仍然存在一些漏洞或不明确的业务规则，不法分子利用现网漏洞谋取私利，比如利用网间非法主叫套取结算、利用非法主叫实施诈骗等。

由于非法呼叫淹没在海量的正常呼叫中，人工筛查工作量庞大，运营商只能在诈骗案件发生后，根据用户投诉或者公安部门的要求进行人工筛查，因此，具有明显的滞后性。

因此，为了加强对各种非法话务犯罪活动的治理，打击犯罪分子的嚣张气焰，保护广大人民群众的利益，保证通信网络安全，需要一种针对电话网非法话务进行筛查的方案。

发明内容

本发明实施例所要解决的一个技术问题是：提出一种电话网非法话务筛查方法和装置，以解决针对电话网非法话务的主动和及时筛查问题。

根据本发明实施例的一个方面，提出一种电话网非法话务筛查方法，包括：现网呼叫信息库一与已有异常呼叫模型库进行第一步比对；符合异常呼叫规则的呼叫归入异常呼叫数据库；不符合异常呼叫规则的呼叫归入现网呼叫信息库二；现网呼叫信息库二与基准呼叫模型库进行第二步比对；不符合基准呼叫规则的呼叫建立异常呼叫模型，将异常呼叫模型归入已有异常呼叫模型库，并将不符合基准呼叫规则的呼叫归入异常呼叫数据库；其中，现网呼叫信息库一和已有异常呼叫模型库的基础内容由呼叫信息上下文构成，呼叫信息上下文从呼叫信令中提取；基准呼叫模型库的组成内容由呼叫迁移基准状态图构成。

根据本发明实施例另一个方面，提出一种电话网非法话务筛查装置，包括：第一比对单元，用于现网呼叫信息库一与已有异常呼叫模型库进行第一步比对；第一异常处理单元，用于符合异常呼叫规则的呼叫归入异常呼叫数据库；第二比对单元，用于不符合异常呼叫规则的呼叫归入现网呼叫信息库二；现网呼叫信息库二与基准呼叫模型库进行第二步比对；第二异常处理单元，用于不符合基准呼叫规则的呼叫建立异常呼叫模型，将异常呼叫模型归入已有异常呼叫模型库，并将不符合基准呼叫规则的呼叫归入异常呼叫数据库；其中，现网呼叫信息库一和已有异常呼叫模型库的基础内容由呼叫信息上下文构成，呼叫信息上下文从呼叫信令中提取；基准呼叫模型库的组成内容由呼叫迁移基准状态图构成。

本发明从呼叫信令中提取呼叫信息上下文，构成现网呼叫信息库一和已有异常呼叫模型库的基础内容，并由根据组网原则和路由原则确定的呼叫迁移基准状态图构成基准呼叫模型库，通过现网呼叫信息库一与已有异常呼叫模型库、以及现网呼叫信息库二与基准呼叫模型库的两次比对过程，可以在呼叫发生的同时主动、及时地发现非法话务，制止诈骗案件的继续发生，为抓捕罪犯赢得时间，有力打击电话诈骗，堵塞电话网漏洞；并且，采用两层筛查技术，可以有效提高筛查准确率。

通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。

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，下面将对实施例或现有技术描述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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明电话网非法话务筛查方法一个实施例的流程示意图。

图2为本发明呼叫信息上下文的一个参考示意图。

图3为本发明呼叫迁移状态图的一个参考示意图。

图4为本发明本地网点为主叫发端局时的呼叫迁移基准状态图。

图5为本发明本地网点为被叫受端局时的呼叫迁移基准状态图。

图6为本发明假冒110呼叫的呼叫信息上下文的参考示意图。

图7为本发明假冒110呼叫的呼叫迁移状态图的参考示意图。

图8为本发明电话网非法话务筛查装置一个实施例的结构示意图。

图9为本发明电话网非法话务筛查装置另一个实施例的结构示意图。

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。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为了解决电话网非法话务的主动和及时筛查问题，本发明提出一种电话网非法话务筛查方法。

图1为本发明电话网非法话务筛查方法一个实施例的流程示意图。如图1所示，本实施例的电话网非法话务筛查方法包括以下步骤：

步骤101，电话网中的七号信令和SIP（Session Initiation Protocol，会话发起协议）中包含有呼叫信息，例如主被叫号码、路由信息，业务信息等。通过IT系统可以采集现网上的七号信令和SIP协议信息，建立呼叫信令数据库。

步骤102，基于呼叫信令数据库，进一步从呼叫信令中提取相关的呼叫信息上下文。呼叫信息上下文构成现网呼叫信息库一和已有异常呼叫模型库的基础内容。下面对呼叫信息上下文进行说明。

呼叫信息上下文是一个或者一类完整呼叫过程中各类信息的形式化描述。呼叫信息上下文规定了非法话务筛查方法中所需要的各种信息，描述了包括路由信息、业务信息、行为信息等信息。

图2为本发明呼叫信息上下文的一个参考示意图。如图2所示，根据呼叫信息上下文的概念，结合现网的非法话务类型，呼叫信息上下文可以包括路由信息上下文、业务信息上下文、行为信息上下文。下面分别对这三类上下文进行说明。

路由信息上下文是对一个完整呼叫所经过的局点路由信息的描述，主要包括主被叫信息和路径信息，还包括一些辅助信息。主被叫信息记录呼叫的主叫号码、被叫号码、原被叫号码等信息；路径信息记录呼叫经过的局点，使用源信令点、目的信令点表示；辅助信息可以记录呼叫的通话时长、释放原因等。

业务信息上下文是对一个呼叫过程中触发的业务信息的描述，主要包括业务名称、业务ID、业务接入码等。

行为信息上下文是对用户的呼叫行为进行描述。由于用户行为具有很大的可变性和不可预见性，所以行为信息上下文信息主要从实际已经发生的用户行为中提取。在此，行为信息上下文主要记录呼叫之间的关联信息，例如转接平台信息和回拨平台信息，以后可以根据实际情况对行为信息上下文进行扩展。

步骤103，现网呼叫信息库一与已有异常呼叫模型库进行第一步比对。

现网呼叫信息库一中的呼叫信息上下文是根据预先定义的信息提取原则从呼叫信令中提取，包括路由信息上下文、业务信息上下文、行为信息上下文。

已有异常呼叫模型库中的异常呼叫模型是根据已知的非法呼叫类型的呼叫信息上下文建立，包括主叫号码不规范异常呼叫模型、呼叫行为不规范异常呼叫模型、话务路由不规范异常呼叫模型。

步骤104，符合异常呼叫规则的呼叫可以确定是异常呼叫，将其归入异常呼叫数据库。

步骤105，不符合异常呼叫规则的呼叫不一定是正常呼叫，还需要进一步确认，将其归入现网呼叫信息库二。

步骤106，现网呼叫信息库二与基准呼叫模型库进行第二步比对，基准呼叫模型库的组成内容由呼叫迁移基准状态图构成。

在电话换网中，一个完整的呼叫源于发端局，会经过汇接局或者长途局等中间局点，最终到达受端局。那么一个局点可以看作一个状态，一个完整呼叫过程可以看作是在不断由一个局点状态迁移到下一个局点状态，直到迁移终止的过程，就定义为呼叫迁移。

根据呼叫迁移的定义，把呼叫经过的每一个局点看作是一个局点状态，那么一个完整的呼叫流程所经过的局点状态就构成了呼叫迁移状态图。例如一个呼叫由本地发起，呼叫异地号码，该呼叫经过本地发端局、汇接局、长途局，最终到达异地受端局，其呼叫迁移状态图如图3所示。

根据组网原则和路由原则所确定的路由规范、业务规范、行为规范等基准约束条件，可以定义出一个呼叫在满足这些基准约束条件下可能发生的所有呼叫迁移状态图的集合，构成呼叫迁移基准状态图。如果一个呼叫的迁移符合呼叫迁移基准状态图及约束条件，那么这个呼叫就是规范的；如果一个呼叫的迁移不符合呼叫迁移基准状态图及约束条件，但实际发生了状态迁移，那么这个呼叫是非规范的。

下面重点说明本地网呼叫迁移基准状态图。

1）当本地网局点为主叫发端局时，呼叫可能最终到达本地网局点、其他地市局点、其他运营商局点，那么呼叫迁移可能就会经过本地端局、汇接局或者长途局或者关口局等，最终到达受端局。此时的呼叫迁移基准状态图如图4所示。

2）当本地网局点为被叫受端局时，呼叫可能是来自本地网局点、其他地市局点、其他运营商局点，那么呼叫迁移可能就会来自本地端局、汇接局或者长途局或者关口局等，最终到达受端局。此时的呼叫迁移基准状态图如图5所示。

可见，第二步比对的核心是通过电话网上清单级信令信息和电信网的组网原则、路由原则比对，根本性地查找非法话务，堵塞电话网的漏洞。

步骤107，不符合基准呼叫规则的呼叫建立异常呼叫模型，将异常呼叫模型归入已有异常呼叫模型库。

步骤108，不符合基准呼叫规则的呼叫基本可以确定为异常呼叫，将其归入异常呼叫数据库。符合基准呼叫规则的呼叫基本可以确定为正常呼叫。

可选地，在将不符合基准呼叫规则的呼叫归入异常呼叫数据库之前，还可以对不符合基准呼叫规则的呼叫进行验证，验证通过后，再将不符合基准呼叫规则的呼叫归入异常呼叫数据库。

可选地，在步骤108之后，还可以执行步骤109或步骤110。

步骤109，根据不同的异常情况，针对异常呼叫数据库中的异常呼叫进行网络整改。

例如，如果是号码异常或呼叫行为异常，可以进行限呼，如果是路由异常，可以进行路由调整。需要说明的是，本发明的异常呼叫包括但不限于号码异常、呼叫行为异常、路由异常等，对于其他情况的异常呼叫，可以采用相应的网络整改方法，这里不再穷举所有情况。

步骤110，根据异常呼叫的网络整改情况，对已有异常呼叫模型库和基准呼叫模型库进行优化。

例如，将新确定的异常呼叫模型补充到已有异常呼叫模型库中。又例如，某些异常呼叫在网络整改、政策变化等情况下不再是异常呼叫，那么就需要将这些呼叫建立模型补充到基准呼叫模型库中，以避免后续这类呼叫被再次筛查成异常呼叫。

对已有异常呼叫模型库和基准呼叫模型库进行自动循环优化，能够不断完善筛查判断条件，提高筛查准确率。

上述实施例，从呼叫信令中提取呼叫信息上下文，构成现网呼叫信息库一和已有异常呼叫模型库的基础内容，并由根据组网原则和路由原则确定的呼叫迁移基准状态图构成基准呼叫模型库，通过现网呼叫信息库一与已有异常呼叫模型库、以及现网呼叫信息库二与基准呼叫模型库的两次比对过程，可以在呼叫发生的同时主动、及时地发现非法话务，减少人工工作量，改进滞后的人工筛查方法，制止诈骗案件的继续发生，为抓捕罪犯赢得时间，有力打击电话诈骗，堵塞电话网漏洞；并且，采用两层筛查技术，可以有效提高筛查准确率。另外，模型库的自动循环优化功能，能够不断完善筛查判断条件，提高筛查准确率。

下面列举一个筛查实例。

针对近期出现的假冒110电话进行诈骗的情况，对深圳电信本地网呼叫进行筛查，以确认是否存在非法假冒110的呼叫。以一个呼叫为例进行说明，从信令系统中提取出来的呼叫信息上下文如图6所示：该呼叫主叫号码为000755110，呼叫深圳号码29937809，此时的主叫号码具有很大的迷惑性和欺骗性，用户很容易上当受骗。

根据路径信息可以得到该呼叫迁移状态图如图7所示。通过该呼叫迁移状态图与呼叫迁移基准状态图及约束条件进行比对，发现主叫号码000755110属于不规范主叫，其次，该呼叫从他网（深圳通信二局）送到深圳电信关口局，路由不规范，由此可以断定该呼叫属于非法呼叫。如果是真正的110呼叫，首先号码必选是规范的110，其次呼叫迁移状态图中路由必须是规范的，不会出现从他网或者长途等局点送到深圳本地网的情况。

经过筛查，发现存在不少类似的呼叫，并非是真正110发起的呼叫，均属于通过虚假主叫假冒110进行诈骗的非法呼叫。通过核查整改，完善呼叫路由原则，从网络上对此类呼叫进行封堵，有力打击了利用虚假主叫进行诈骗的行为。

图8为本发明电话网非法话务筛查装置一个实施例的结构示意图。如图8所示，本实施例的电话网非法话务筛查装置包括：

第一比对单元801，用于现网呼叫信息库一与已有异常呼叫模型库进行第一步比对；

第一异常处理单元802，用于符合异常呼叫规则的呼叫归入异常呼叫数据库；

第二比对单元803，用于不符合异常呼叫规则的呼叫归入现网呼叫信息库二；现网呼叫信息库二与基准呼叫模型库进行第二步比对；

第二异常处理单元804，用于不符合基准呼叫规则的呼叫建立异常呼叫模型，将异常呼叫模型归入已有异常呼叫模型库，并将不符合基准呼叫规则的呼叫归入异常呼叫数据库；

其中，现网呼叫信息库一和已有异常呼叫模型库的基础内容由呼叫信息上下文构成，呼叫信息上下文从呼叫信令中提取；基准呼叫模型库的组成内容由呼叫迁移基准状态图构成。

其中，现网呼叫信息库一中的呼叫信息上下文是根据预先定义的信息提取原则从呼叫信令中提取，包括路由信息上下文、业务信息上下文、行为信息上下文。

其中，已有异常呼叫模型库中的异常呼叫模型是根据已知的非法呼叫类型的呼叫信息上下文建立，包括主叫号码不规范异常呼叫模型、呼叫行为不规范异常呼叫模型、话务路由不规范异常呼叫模型。

其中，基准呼叫模型库中的呼叫迁移基准状态图是由呼叫在满足基准约束条件下的所有呼叫迁移状态图的集合构成，基准约束条件包括根据组网原则和路由原则确定的路由规范、业务规范、行为规范。

图9为本发明电话网非法话务筛查装置另一个实施例的结构示意图。

如图9所示，电话网非法话务筛查装置还包括：整改单元905，用于根据不同的异常情况，针对异常呼叫数据库中的异常呼叫进行网络整改，如果是号码异常或呼叫行为异常，进行限呼，如果是路由异常，进行路由调整。

如图9所示，电话网非法话务筛查装置还包括：优化单元906，用于根据异常呼叫的网络整改情况，对已有异常呼叫模型库和基准呼叫模型库进行优化。

上述实施例，从呼叫信令中提取呼叫信息上下文，构成现网呼叫信息库一和已有异常呼叫模型库的基础内容，并由根据组网原则和路由原则确定的呼叫迁移基准状态图构成基准呼叫模型库，通过现网呼叫信息库一与已有异常呼叫模型库、以及现网呼叫信息库二与基准呼叫模型库的两次比对过程，可以在呼叫发生的同时主动、及时地发现非法话务，减少人工工作量，改进滞后的人工筛查方法，制止诈骗案件的继续发生，为抓捕罪犯赢得时间，有力打击电话诈骗，堵塞电话网漏洞；并且，采用两层筛查技术，可以有效提高筛查准确率。另外，模型库的自动循环优化功能，能够不断完善筛查判断条件，提高筛查准确率。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，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)

1.一种电话网非法话务筛查方法，包括：

现网呼叫信息库一与已有异常呼叫模型库进行第一步比对；

符合异常呼叫规则的呼叫归入异常呼叫数据库；

不符合异常呼叫规则的呼叫归入现网呼叫信息库二；

现网呼叫信息库二与基准呼叫模型库进行第二步比对；

不符合基准呼叫规则的呼叫建立异常呼叫模型，将异常呼叫模型归入已有异常呼叫模型库，并将不符合基准呼叫规则的呼叫归入异常呼叫数据库；

其中，现网呼叫信息库一和已有异常呼叫模型库的基础内容由呼叫信息上下文构成，呼叫信息上下文从呼叫信令中提取；基准呼叫模型库的组成内容由呼叫迁移基准状态图构成，所述基准呼叫模型库中的呼叫迁移基准状态图是由呼叫在满足基准约束条件下的所有呼叫迁移状态图的集合构成，基准约束条件包括根据组网原则和路由原则确定的路由规范、业务规范、行为规范。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述现网呼叫信息库一中的呼叫信息上下文是根据预先定义的信息提取原则从呼叫信令中提取，包括路由信息上下文、业务信息上下文、行为信息上下文。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述已有异常呼叫模型库中的异常呼叫模型是根据已知的非法呼叫类型的呼叫信息上下文建立，包括主叫号码不规范异常呼叫模型、呼叫行为不规范异常呼叫模型、话务路由不规范异常呼叫模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据不同的异常情况，针对异常呼叫数据库中的异常呼叫进行网络整改，如果是号码异常或呼叫行为异常，进行限呼，如果是路由异常，进行路由调整。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

根据异常呼叫的网络整改情况，对已有异常呼叫模型库和基准呼叫模型库进行优化。

6.一种电话网非法话务筛查装置，包括：

第一比对单元，用于现网呼叫信息库一与已有异常呼叫模型库进行第一步比对；

第一异常处理单元，用于符合异常呼叫规则的呼叫归入异常呼叫数据库；

第二比对单元，用于不符合异常呼叫规则的呼叫归入现网呼叫信息库二；现网呼叫信息库二与基准呼叫模型库进行第二步比对；

第二异常处理单元，用于不符合基准呼叫规则的呼叫建立异常呼叫模型，将异常呼叫模型归入已有异常呼叫模型库，并将不符合基准呼叫规则的呼叫归入异常呼叫数据库；

其中，现网呼叫信息库一和已有异常呼叫模型库的基础内容由呼叫信息上下文构成，呼叫信息上下文从呼叫信令中提取；基准呼叫模型库的组成内容由呼叫迁移基准状态图构成，所述基准呼叫模型库中的呼叫迁移基准状态图是由呼叫在满足基准约束条件下的所有呼叫迁移状态图的集合构成，基准约束条件包括根据组网原则和路由原则确定的路由规范、业务规范、行为规范。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述现网呼叫信息库一中的呼叫信息上下文是根据预先定义的信息提取原则从呼叫信令中提取，包括路由信息上下文、业务信息上下文、行为信息上下文。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述已有异常呼叫模型库中的异常呼叫模型是根据已知的非法呼叫类型的呼叫信息上下文建立，包括主叫号码不规范异常呼叫模型、呼叫行为不规范异常呼叫模型、话务路由不规范异常呼叫模型。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：

整改单元，用于根据不同的异常情况，针对异常呼叫数据库中的异常呼叫进行网络整改，如果是号码异常或呼叫行为异常，进行限呼，如果是路由异常，进行路由调整。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括：

优化单元，用于根据异常呼叫的网络整改情况，对已有异常呼叫模型库和基准呼叫模型库进行优化。