CN105744527B - 一种基于大数据和云计算的伪基站检测方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据和云计算的伪基站检测方法和系统，方法包括：(1)移动终端接收到消息后判断消息是否是通知类消息或未确定消息，若是则把该消息与终端自身的空间位置信息上传到云平台；(2)云平台每隔设定的时间周期根据收集到的各移动终端发送的通知类消息或未确定消息和位置信息利用大数据聚类算法得出消息的发送位置点；(3)将得到位置点与基站地图中的基站进行比较，剔除掉实际基站的位置，剩余位置图则是伪基站的位置。与现有技术相比，本发明充分发挥了大数据及云计算的技术优势，能快速、有效监测伪基站，且性能优越，易于实现。

Description

一种基于大数据和云计算的伪基站检测方法和系统
技术领域
本发明涉及通信领域，具体涉及一种基于大数据和云计算的伪基站检测方法和系统。
背景技术
近年来，伪基站短信诈骗及盗取个人信息等违法行为日益猖獗，已得到政府相关管理部门和电信运营商(如电信、移动、联通等公司)的重视。“伪基站”设备一般由主机和笔记本电脑所组成，通过短信群发器、短信发射机等相关设备能够搜取以其为中心、一定半径范围内的手机卡信息，通过伪装成运营商的基站，冒用他人手机号码或公众服务号码强行向用户手机发送诈骗、广告推销、植入木马的链接等短信息。伪基站设备运行时，用户手机寻呼信号被强制连接到该设备上，导致手机无法正常使用运营商所提供的服务，手机用户一般会暂时脱离正规网8～12秒后恢复正常。并且，它还会导致手机用户频繁地更新位置，使得该区域的无线网络资源紧张并出现网络拥塞现象，影响通信网络的正常运行。
现阶段对于伪基站的监测没有主动的手段，目前基本上只能依赖移动运营商接到用户的投诉后，将一定监测测向设备调往事发地点进行监测测向排查，由于伪基站流动性强，当无线电管理维护会工作人员或运营商运维人员赶到事发地点时，可能伪基站已经移动位置，这给排查工作带来很大的困难，因此效率低，反应速度慢，一般需要至少半个小时到一个小时才能知道。因此，我们需要设计一种简单快捷的伪基站检测方法，能够快速定位伪基站所在位置。针对出现的这些问题，本发明提出一种基于大数据和云计算的伪基站检测方法，能够快速准确地定位伪基站的位置，为打击伪基站不法行为、保障公众资金和个人信息安全做出贡献。
发明内容
发明目的：本发明目的是针对伪基站检测及定位问题，提供一种基于大数据和云计算的伪基站检测方法和系统，能够快速准确地定位伪基站的位置，为打击伪基站不法行为、保障公众资金和个人信息安全做出贡献。
技术方案：为实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于大数据和云计算的伪基站检测方法，包括以下步骤：
(1)移动终端接收到消息后判断消息是否是通知类消息或未确定消息，若是，则把该消息与终端的自身空间位置信息上传到云平台；否则结束；
(2)云平台每隔设定的时间周期根据收集到的各移动终端发送的通知类消息或未确定消息和位置信息利用大数据聚类算法得出消息的发送位置点；
(3)将步骤(2)中得到位置点与基站地图中的基站进行比较，剔除掉实际基站的位置，剩余位置图则是伪基站的位置。
进一步地，所述移动终端通过下载的通知类消息的最新列表和常用联系人列表进行消息类型判断。
作为一种可选方案，由移动终端加载所属运营商的基站地图，从云平台获取通知类或未确定消息的发送位置点，结合基站地图进行伪基站判断。
作为另一种可选方案，由云平台或其它连接云平台的终端加载运营商的基站地图，根据获取的通知类或未确定消息的发送位置点，结合基站地图进行伪基站判断。
进一步地，所述步骤(2)中计算通知类消息或未确定消息的发送位置点的步骤，包括：
(2.1)选定检测范围，在所测范围内基于节点浓度对所有消息的位置点进行分簇；
(2.2)根据中心点选择算法选举簇头，簇头即确定为实际基站或伪基站的位置。
进一步地，移动终端的位置信息为通过GPS或北斗卫星读取移动终端所处的空间位置信息。
一种实现上述基于大数据和云计算的伪基站检测方法的系统，包括若干移动终端，以及与所述移动终端数据通信的云平台；
所述移动终端至少设有：消息判别模块，用于判断所接收到的消息是否是通知类消息或未确定消息；定位模块，用于获取移动终端的位置信息；以及消息上传模块，用于将接收到的消息及其位置信息上传至云平台；
所述云平台至少设有：消息接收存储模块，用于接收并存储各移动终端上传的消息和位置信息；以及聚类模块，用于根据消息和移动终端位置信息进行聚类得出消息的发送位置点。
进一步地，所述移动终端和/或云平台还包括伪基站识别模块，用于根据云平台计算得到的通知类消息或未确定消息的发送位置点，与预先加载的运营商基站地图进行比较，剔除掉实际基站的位置，得到伪基站的位置。
有益效果：与现有技术相比，本发明基于大数据和云计算的伪基站检测方法，能够快速准确地定位伪基站的位置，充分发挥大数据及云计算的技术优势，其性能优越，且易于实现。
附图说明
图1是基于大数据和云计算的伪基站检测方法实现的具体流程图；
图2是基于大数据和云计算的伪基站检测方法的场景图；
图3是基于大数据和云计算的伪基站检测系统的结构图；
图4是基于大数据和云计算得出中心点的例图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
图2描述了存在伪基站的系统场景图，其中深色基站为伪基站，深色手机为收到伪基站短消息的手机，基于此场景我们提出了基于大数据和云计算的伪基站检测方法。如图1所示本发明实施例提出的一种基于大数据和云计算的伪基站检测方法，主要包括如下步骤：
(1)移动终端从网上下载通知类信息的最新列表(包括常见的各类服务通知的发送号码，如110,10000,10086等)，加载手机卡所属运营商本地的基站地图；
(2)移动终端一旦接收到消息后便解析消息，然后将消息来源的号码与手机内的通知类信息列表和常用联系人列表进行对比，判断其是否是通知类消息或者未确定消息(不是常用联系人发来的消息)，如果属于通知类信息或者未确定信息，则通过GPS或北斗卫星读取移动终端此时所处的空间位置信息(经纬度)，然后把接收到的短消息加上空间位置信息打包成新的数据包上传到云平台，上传数据包的数据格式为(时间，接收电话号码，来电号码，内容，空间位置信息)；
(3)云平台每隔一定时间周期(比如15分钟)进行一次伪基站检测过程，调用相关大数据聚类与分簇算法得出接收到消息的空间位置；本步骤中采用大数据聚类与分簇算法计算信息发送位置点的具体方法为：第一阶段是选定检测范围，寻找所测范围的定位点，对所测范围内所有消息的位置点进行分簇；第二阶段根据中心点选择算法选举簇头，簇头即为基站(包括伪基站)的位置。
第一阶段选定检测范围，寻找需检测范围内的定位点。设所测范围内收到的所有消息的集合为G，首先进行区域划分，假设每个消息的位置信息对应一个节点，然后定义节点浓度为以该节点为中心的半径为R(R可以选为所处地基站部署方案中的两个基站之间的距离)的区域内的节点数量与所有节点的数量的比值。如果相邻的节点浓度高于门限值，则属于同一区域，否则分成不同的区域。第二阶段为选举簇头。对于某个簇，依次选取每个节点作为参考节点，然后计算其他节点到该节点的距离之和，最后得出距离之和最小值所对应的参考节点为该簇的簇头(中心点)，簇头则对应基站(伪基站)的位置。
(4)移动终端或云平台把这些数据的空间位置点对应的簇头与加载的基站地图中的基站位置进行比较，考虑到数据分析的误差，如果所得的簇头与移动运营商实际的基站位置的误差在一定范围内(如10米)，则该簇头为实际基站，发送的消息是正常的信息，否则簇头为伪基站，发送的消息是“有害”信息。
根据以上步骤得到的伪基站位置，以此为簇头的该簇都是接收到的伪基站信息，云端可对这些信息进行标注“有害信息”，然后手机用户可以通过与云平台数据中心的同步辨别信息是否虚假。
如图3所示，本发明实施例公开的一种基于大数据和云计算的伪基站检测系统包括若干移动终端以及与各移动终端进行数据通信的云平台。移动终端至少设有消息判别模块，用于判断所接收到的消息是否是通知类消息或未确定消息；定位模块，用于获取移动终端的位置信息；以及消息上传模块，用于将通知类消息或未确定消息和位置信息上传至云平台。云平台至少设有消息接收存储模块，用于接收并存储各移动终端上传的消息和位置信息；以及聚类模块，用于根据消息内容和移动终端位置信息进行聚类得出消息的发送位置点。伪基站识别模块可设置在移动终端和/或云平台，用于根据云平台计算得到的通知类消息或未确定消息的发送位置点，与预先加载的运营商基站地图进行比较，剔除掉实际基站的位置，得到伪基站的位置。
图4选用了Matlab仿真软件对移动通信系统如何判别伪基站进行了仿真，并对其中的仿真参数进行了相关配置。假设仿真区域为长800米宽500米的矩形区域，移动终端服从泊松点分布，星形点所在位置为基站或伪基站位置，菱形节点为移动终端。移动终端接收到短消息后执行本专利所提的算法，最终得到星形节点所在位置，通过与实际基站部署位置的比较，如果此处未布置实际基站则为伪基站所在位置。

Claims (7)

1.一种基于大数据和云计算的伪基站检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
（1）移动终端接收到消息后判断消息是否是通知类消息或未确定消息，若是，则把该消息与终端自身的空间位置信息上传到云平台；否则结束；
（2）云平台每隔设定的时间周期根据收集到的各移动终端发送的通知类消息或未确定消息和位置信息利用大数据聚类算法得出消息的发送位置点；其中计算通知类消息或未确定消息的发送位置点的步骤，包括：
（2.1）选定检测范围，在所测范围内基于节点浓度对所有消息的位置点进行分簇；
（2.2）根据中心点选择算法选举簇头，簇头即确定为实际基站或伪基站的位置；
（3）将步骤（2）中得到位置点与基站地图中的基站进行比较，剔除掉实际基站的位置，剩余位置图则是伪基站的位置。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据和云计算的伪基站检测方法，其特征在于，所述移动终端通过下载的通知类消息的最新列表和常用联系人列表进行消息类型判断。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据和云计算的伪基站检测方法，其特征在于，由移动终端加载所属运营商的基站地图，从云平台获取通知类或未确定消息的发送位置点，结合基站地图进行伪基站判断。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据和云计算的伪基站检测方法，其特征在于，由云平台或其它连接云平台的终端加载运营商的基站地图，根据获取的通知类或未确定消息的发送位置点，结合基站地图进行伪基站判断。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据和云计算的伪基站检测方法，其特征在于，移动终端的位置信息为通过GPS或北斗卫星读取移动终端所处的空间位置信息。
6.一种实现权利要求1-5任一项所述基于大数据和云计算的伪基站检测方法的系统，其特征在于：包括若干移动终端，以及与所述移动终端进行数据通信的云平台；
所述移动终端至少设有：消息判别模块，用于判断所接收到的消息是否是通知类消息或未确定消息；定位模块，用于获取移动终端的位置信息；以及消息上传模块，用于将接收到的消息及其位置信息上传至云平台；
所述云平台至少设有：消息接收存储模块，用于接收并存储各移动终端上传的消息和位置信息；以及聚类模块，用于根据消息和移动终端位置信息进行聚类得出消息的发送位置点。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述移动终端和/或云平台还包括伪基站识别模块，用于根据云平台计算得到的通知类消息或未确定消息的发送位置点，与预先加载的运营商基站地图进行比较，剔除掉实际基站的位置，得到伪基站的位置。
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