CN108121701A - 一种防骚扰的自动识别方法及其智能终端 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种防骚扰的自动识别方法及其智能终端，所述自动识别方法包括以下步骤：步骤S1，构建自然语言拦截集合；步骤S2，对自然语言拦截集合进行词法分析，进而得到拦截词集合；步骤S3，构建针对拦截词集合的程序分析模块；步骤S4，根据程序分析模块的结果进行给反馈，并动态调整所述自然语言拦截集合。本发明通过对自然语言的拦截词集合进行分析和识别等处理，进而构成一个独立的拦截系统，实现了恶意防骚扰的自动识别和拦截，通过构建自然语言的程序分析和四元组分析器，本发明不依赖于智能系统本身的接口与函数，因此，能够大大拓展智能终端所在的智能系统，面对电信诈骗及恶意钓鱼非法入侵等也能够有效地实现自动识别和拦截。

Description

一种防骚扰的自动识别方法及其智能终端

技术领域

本发明涉及一种防骚扰方法，尤其涉及一种基于智能终端的防骚扰的自动识别方法，并涉及采用了该防骚扰的自动识别方法的智能终端。

背景技术

智能终端快速发展给广大用户带来极大的便利的同时，智能终端的安全形势也日益剧增，市场上的智能终端安全产品也在出现较大发展，也有较多的安全软件拦截器，但是哪怕有这种安全软件拦截器，智能终端的安全形势也没有得到改善，而且还仍在诸多问题，尤其是面对电信诈骗以及恶意钓鱼非法入侵，这种骚然并没有得到有效的改善。现在市场上针对智能终端安全技术的改善中，针对防骚扰有白名单和黑名单方法，有程序行为静态分析方法，有程序行为动态分析，也有指令插桩拦截等技术等等，但是这些防骚扰方法均依赖于原智能系统本身的接口和函数，在应用上存在着制约。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是需要提供一种能够从形式语言逻辑方面对恶意骚扰进行自动识别，进而构建智能化的防骚扰拦截系统，并且还不依赖原智能系统本身的接口和函数的基于智能终端的防骚扰的自动识别方法；进一步地，还提供采用了该防骚扰的自动识别方法的智能终端。

对此，本发明提供一种防骚扰的自动识别方法，包括以下步骤：

步骤S1，构建自然语言拦截集合；

步骤S2，对自然语言拦截集合进行词法分析，进而得到拦截词集合；

步骤S3，构建针对拦截词集合的程序分析模块；

步骤S4，根据程序分析模块的结果进行给反馈，并动态调整所述自然语言拦截集合。

本发明的进一步改进在于，所述步骤S3中，所述程序分析模块在智能终端的源代码层针对拦截词集合进行拦截分析。

本发明的进一步改进在于，所述步骤S1中，通过在自然语言中增加符号标识进而构建所述自然语言拦截集合。

本发明的进一步改进在于，所述步骤S3包括以下子步骤：

步骤S31，对拦截词集合的拦截词语义进行提取，并对拦截词集合的拦截词语法进行解析；

步骤S32，对步骤S31所得到的解析结果进行调度处理；

步骤S33，查找指令集，直到指令集所在集合符合规则组集合的要求，则存入规则组集合中，并跳转至步骤S4中。

本发明的进一步改进在于，所述步骤S2中，所述拦截词集合为用于实现骚扰拦截的四元组GL(VT，VN，S，P)，其中，VT表示用户想拦截的终结范围集合；VN表示用户想拦截的非终结符范围集合；S表示智能终端启动开始状态；P表示产生式的规则集合。

本发明的进一步改进在于，所述步骤S31中，所述步骤S31中，先对拦截词集合以规则语言的形式化进行描叙，然后提取拦截词语义，并以此作为所述程序分析模块的代码匹配的规则模式；然后通过所述程序分析模块对拦截词语法进行解析以得到所述拦截词的类型。

本发明的进一步改进在于，所述步骤S31中，所述步骤S31中，利用数据结构队列和栈知识，用编译规则构造抽象语法树，利用自顶向下的分析算法进而将四元组GL(VT，VN，S，P)解析成代码片段；所述代码匹配的规则模式为P 集合中一系列针对用户拒绝陌生号码的语义推导文法。

本发明的进一步改进在于，所述步骤S32包括以下子步骤：

步骤S321，通过队列按照参数初始化规则，按照时间顺序初始化用户拦截规则，所述用户拦截规则包括电话拦截规则 data1和/或信息拦截规则data2；

步骤S322，若用户的队列不为空则跳转至步骤S323，否则程序结束；

步骤S323，将队列的第一个元素出队列，并将该第一个元素传送至当前变量, 直到这个队列里面的元素为空则跳转至步骤S324，否则继续返回以实现队列的第一个元素出队列；

步骤S324，对当前变量调用拦截词集合的四元组分析器算法，并将结果放入规则组集合中，其中，所述四元组分析器算法为步骤S33的查找指令算法；

步骤S325，若当前的规则组集合不为空集，则将当前分析的结果结合 规则组集合并入统一的规则组中以得到所述程序分析模块的最终集合；

步骤S326，等待所述程序分析模块完成所有处理后，返回所述程序分析模块的最终集合。

本发明的进一步改进在于，所述步骤S33中，所述四元组分析器从起始点进行查找，找出下一条指令集，然后以下一条指令为开始点，继续查找，直到到达底数的叶子节点；然后判断从根节点到叶子节点所构成的集合是否符合规则组集合的要求，若是则存入规则组集合中 ；最后将所有的规则组集合并入统一的最终集合中，并反馈给客户端以实现用户决策。

本发明还提供一种智能终端，所述智能终端采用了如上所述的防骚扰的自动识别方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：通过构建自然语言的拦截词集合，并对拦截词集合进行语法分析，同时通过构建程序分析模块对恶意骚扰进行智能化的识别与拦截；因此，与传统的拦截方法不同，本发明从形式语言逻辑方面构建拦截词集合，通过对拦截词集合的分析和识别等处理过程构成一个独立的拦截系统，实现了恶意防骚扰的自动识别技术，能够实现有效的骚扰拦截；本发明通过构建自然语言的程序分析和四元组分析器，不依赖于智能系统本身的接口与函数，进而避免了传统方式中白名单、黑名单、程序行为静态分析、程序行为动态分析以及指令插桩拦截等拦截方法的弊端；本发明能够大大拓展了智能终端所在的智能系统，构建智能化的拦截系统，面对电信诈骗以及恶意钓鱼非法入侵等恶意骚扰也能够实现有效的自动识别和拦截。

附图说明

图1是本发明一种实施例的工作流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的较优的实施例作进一步的详细说明。

如图1所示，本例提供一种防骚扰的自动识别方法，包括以下步骤：

步骤S1，构建自然语言拦截集合；

步骤S2，对自然语言拦截集合进行词法分析，进而得到拦截词集合；

步骤S3，构建针对拦截词集合的程序分析模块；

步骤S4，根据程序分析模块的结果进行给反馈，并动态调整所述自然语言拦截集合。

本例所述步骤S1中，通过在自然语言中增加符号标识进而构建所述自然语言拦截集合。

具体的，需要先理解骚扰的定义范围，首先，骚扰的范围有限制的，当一个电话是陌生号码的时候，比如房产中介打电话推销房子，针对有的人来说属于骚扰电话，但是针对想买房子的人就不是骚扰电话。然后，骚扰的定义时间范围也会发生变化，比如用户之前跟房产中介联系看房，但是如果房子已经买好了，如果再来这类推销房源信息的销售电话就会变成骚扰电话，那么，就需要对他进行拦截。

其实，实际上，用户面对的是自然语言，即用户沟通过使用的语言，同样智能终端领域也一样，也是用自然语言来进行交流的，那么怎么让自然语言能被智能终端识别进而实现智能拦截，这就是本发明的创新之处。

首先构建用户的自然语言的词法结构集合，这个词法结构集合是动态变化的，用户可以通过符号标识去标示的。比如突然来了一个电话，这个电话用户认为是想拦截的，是卖房子的，用户嫌烦，打过后，如果是传统拦截方法则是加入黑名单，当然这种现有技术也会有拦截效果，但是这种需要用户操作，并且不能够实现自动识别，不够智能；本发明中，用户只要在电话上加入个符号标识，其表示功能和黑名单功能一样，这样该电话就进入了想拦截的拦截词集合，即自然语言拦截集合。

同样电话领域中，用户也可以构建了不想拦截的自然语言集合，当然这些想拦截的拦截词集合以及不想拦截的自然语言集合都是动态变化的。

本例所述步骤S2中，所述拦截词集合为用于实现骚扰拦截的四元组GL(VT，VN，S，P)，其中，VT表示用户想拦截的终结范围集合；VN表示用户想拦截的非终结符范围集合；S表示智能终端启动开始状态，比如用户可以自定义电话访问内的开始状态，也可表示信息类的拦截；P表示产生式的规则集合，如：P1->a1 表示在电话访问范围内，这些集合的电话是用户想拦截的，其中P1和a1都属于从VT这个终结范围集合中取值的。

本例所述步骤S2用于对拦截词集合进行词法分析，在步骤S2中用形式化的方法，即程序设计者和使用者都能理解的方式，都该拦截词集合进行语法分析，在本例所述步骤S2中优选通过构建实现骚扰拦截的四元组GL(VT，VN，S，P)；也就是当面对不同范围集合，当不同的集合中字符流，比如陌生电话号码，要么会被该产生式接受，要么不被接受。

当然这个四元组GL(VT，VN，S，P)的构建是让智能终端的语法拦截器来识别的，以让步骤S3的程序分析模块的拦截器调用，在程序分析模块中有较多的类型，每一种类型都由上面这个四元组GL(VT，VN，S，P)的基本元素构成。

本例所述步骤S3中，所述程序分析模块在智能终端的源代码层针对拦截词集合进行拦截分析。所述步骤S3用于构建程序分析模块，针对智能终端中如果违反相应的规则，就可以在智能终端源代码层次得到分析， 在该程序分析模块主要分成三个部分：拦截解析器、拦截调度算法以及拦截四元组分析器，所述拦截解析器对应步骤S31，所述拦截调度算法对应步骤S32，所述拦截四元组分析器对应步骤S33。

也就是说，本例所述步骤S3包括以下子步骤：

步骤S31，对拦截词集合的拦截词语义进行提取，并对拦截词集合的拦截词语法进行解析；

步骤S32，对步骤S31所得到的解析结果进行调度处理；

步骤S33，查找指令集，直到指令集所在集合符合规则组集合的要求，则存入规则组集合中，并跳转至步骤S4中。所述规则组集合为用户自定义的规则所对应的集合，比如以四元组GL(VT，VN，S，P)作为基础的规则集合。

本例所述步骤S31中，所述步骤S31中，先对拦截词集合以规则语言的形式化进行描叙，然后提取拦截词语义，并以此作为所述程序分析模块的代码匹配的规则模式；然后通过所述程序分析模块对拦截词语法进行解析以得到所述拦截词的类型。

本例所述步骤S31中，所述步骤S31中，利用数据结构队列和栈知识，用编译规则构造抽象语法树，利用自顶向下的分析算法进而将四元组GL(VT，VN，S，P)解析成代码片段；所述代码匹配的规则模式为P 集合中一系列针对用户拒绝陌生号码的语义推导文法。

因为拦截词集合是以规则的自然语言的形式化进行描叙，所以所述步骤S31的拦截解析器是用于提取拦截语义，并以此作为程序分析模块的代码匹配的规则模式。

由于对拦截词集合的词法分析，存在较多的类型，因此在所述步骤S31对较多的类型进行解析，目的是将格式化的四元组解析为程序分析模块可以理解的代码片段和匹配模式。

GL(VT，VN，S，P)表示四元组，其中，P1-->a1，P1 表示电话范围拦截的产生式规则，P1和a1表示电话模块的从VT 表示用户想拦截范围非终结范围集合，从事数学的概念来分析P-->a1 产生式就是一系列拦截语法规则，表示在VT 终结符中是电话模块的来电确认信息，通过S开始符合表示电话刚接通的时候，最终在VN非终结符访集合表示程序中间一系列转化。

VN中，N为通话记录中没有出现过的号码来电，V为电话号码本没有存储号码来电，数字变形号码和号码不显示来电通过M表示；VT可表示电话模块一系列总结状态，比如挂断为t、暂停为g 、不接为w以及超时等待为e 。

P表示电话模块一系列拒绝方式的行为集合推导，其中，N、V和M都表示用户不想接电话，电话号码会自动挂断。但是用户可以通过如下方式 通话记录中没有出现过的号码来电N，用户可以通过直接挂断t，或者，用户也可以暂停接电话g 方式二种方式实现不接电话；所以N-->t|g的方式就是规则之一。

如形式：VN={N，V，M}

VT={t,g,w,e}

P->N,V,M

N->t|g

V->e

M->w

通过以上方式，本例构建上下文无关文法，利用数据结构队列和栈知识，用编译规则构造抽象语法树，利用自顶向下分析算法算法，就可以将四元组解析成代码片段。这里的匹配模式就是P集合中一系列针对用户拒绝陌生号码的语义推导文法，也就是一系列的规则集合。当然，这些规则都是提前自定义的，在实际应用中，可以根据自己需求进行修改。

本例所述步骤S32包括以下子步骤：

步骤S321，通过队列按照参数初始化规则，按照时间顺序初始化用户拦截规则，所述用户拦截规则包括电话拦截规则 data1和/或信息拦截规则data2；

步骤S322，若用户的队列不为空则跳转至步骤S323，否则程序结束；

步骤S323，将队列的第一个元素出队列，并将该第一个元素传送至当前变量, 直到这个队列里面的元素为空则跳转至步骤S324，否则继续返回以实现队列的第一个元素出队列；

步骤S324，对当前变量调用拦截词集合的四元组分析器算法，并将结果放入规则组集合中，其中，所述四元组分析器算法为步骤S33的查找指令算法；

步骤S325，若当前的规则组集合不为空集，则将当前分析的结果结合 规则组集合并入统一的规则组中以得到所述程序分析模块的最终集合；

步骤S326，等待所述程序分析模块完成所有处理后，返回所述程序分析模块的最终集合。

更为具体的，所述步骤S32对应的是拦截调度算法，所述步骤S32中，利用时间最短策略，对上面步骤S31拦截解析器传输解析的结果进行调度处理，在调度处理的过程中，会调用步骤S33的拦截四元组分析器进行分析处理,本拦截调度算法采用队列的方式进行处理。

本例所述拦截调度算法的调度过程的伪代码如下：开始队列为所有的拦截规则，按照时间进行排序，如果，表示电话拦截四元组Date1规则，信息拦截四元组等等。具体如下：

quene ={ Date1，Date2,...};

while(quene !=null)

If(quene==null) return ;//将队列第一个元素出队列给currentDate1

currentDate1 =pop(Date1);//对currentDate1调用3.3拦截四元组分析器analy3.3()算法，将结果放入集合ResultSet

RusultSet=analy3.3(currentDate1);//如果RusultSet不为空集，将currenttset 集合并入listRults空

if（RusultSet !=null）{ listRults U=currenttset ；} //最后程序返回listRults集合

return listRults ;

上面所述拦截调度算法的调度过程的伪代码转化为控制流程的子步骤，其实就是：

第一（步骤S321）、本发明使用队列quene按照参数初始化规则，按照时间顺序初始化电话拦截规则data1以及信息拦截规则data2等等。这里仅仅列出了二个语义规则，可以实现很多了的拦截用户拦截规则。

第二（步骤S322）、当用户的队列不空的时候继续如下，否则程序结束。

第三、如果队列为空，程序返回。

第四（步骤S323）、将队列的第一个元素，比如电话拦截规则data1出队列，付给当前变量currentDate1, 直到这个队列里面元素为空表示程序处理完成了，否则继续。

第五（步骤S324）、对当前变量currentDate1调用拦截四元组分析器analy（）算法，并将结果放入规则组集合ResultSet。

第六（步骤S325）、如果当期的规则组集合RusultSet 不为空集，将当前分析的结果结合 ResultSet并入最终集合listRults；因为最终集合ListRults表示程序分析的最终集合。

第七（步骤S326）、待程序所有处理完成后，返回程序的最终集合listRults。

本例所述步骤S33中，所述四元组分析器从起始点进行查找 ，找出下一条指令集，然后以下一条指令为开始点，继续查找，直到到达底数的叶子节点；然后判断从根节点到叶子节点所构成的集合是否符合规则组集合的要求，若是则存入规则组集合中 ；最后将所有的规则组集合并入统一的最终集合中，并反馈给客户端以实现用户决策。

具体的，所述四元组分析器从起始点进行查找 ，找出下一条指令集，然后以下一条指令为开始点，继续查找，直到到底数的叶子节点。从根节点到叶子节点构成的集合如果符合要求，就存入规则组集合ResultSet里面 ，规则组集合ResultSet表示不同的规则组集合，最后将它们并它们并入统一的规则组-最终集合listRults，然后再反馈给客户端用户决策。其中，规则组集合ResultSet表示不同的规则组集合，统一的规则组listRults是最终集合。

本例所述步骤S4，用户对步骤S3得到的程序分析模块结果进行再决策，比如用户原来不想拦截的号码，现在嫌它烦了，要求拦截了，在用户反馈界面进行设置，系统会进行下一次拦截分析。完全能够达到像对白名单中的某个电话号码进行加入黑名单一样方便，并且无需依赖于智能系统本身的接口与函数。

本例还提供一种智能终端，所述智能终端采用了如上所述的防骚扰的自动识别方法。

本发明通过构建自然语言的拦截词集合，并对拦截词集合进行语法分析，同时通过构建程序分析模块对恶意骚扰进行智能化的识别与拦截；因此，与传统的拦截方法不同，本例从形式语言逻辑方面构建拦截词集合，通过对拦截词集合的分析和识别等处理过程构成一个独立的拦截系统，实现了恶意防骚扰的自动识别技术，能够实现有效的骚扰拦截；本发明通过构建自然语言的程序分析和四元组分析器，不依赖于智能系统本身的接口与函数，进而避免了传统方式中白名单、黑名单、程序行为静态分析、程序行为动态分析以及指令插桩拦截等拦截方法的弊端；本例能够大大拓展了智能终端所在的智能系统，构建智能化的拦截系统，面对电信诈骗以及恶意钓鱼非法入侵等恶意骚扰也能够实现有效的自动识别和拦截。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种防骚扰的自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，构建自然语言拦截集合；

步骤S2，对自然语言拦截集合进行词法分析，进而得到拦截词集合；

步骤S3，构建针对拦截词集合的程序分析模块；

步骤S4，根据程序分析模块的结果进行给反馈，并动态调整所述自然语言拦截集合。

2.根据权利要求1所述的防骚扰的自动识别方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述程序分析模块在智能终端的源代码层针对拦截词集合进行拦截分析。

3.根据权利要求1或2所述的防骚扰的自动识别方法，其特征在于，所述步骤S1中，通过在自然语言中增加符号标识进而构建所述自然语言拦截集合。

4.根据权利要求1或2所述的防骚扰的自动识别方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下子步骤：

步骤S31，对拦截词集合的拦截词语义进行提取，并对拦截词集合的拦截词语法进行解析；

步骤S32，对步骤S31所得到的解析结果进行调度处理；

步骤S33，查找指令集，直到指令集所在集合符合规则组集合的要求，则存入规则组集合中，并跳转至步骤S4中。

5.根据权利要求4所述的防骚扰的自动识别方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述拦截词集合为用于实现骚扰拦截的四元组GL(VT，VN，S，P)，其中，VT表示用户想拦截的终结范围集合；VN表示用户想拦截的非终结符范围集合；S表示智能终端启动开始状态；P表示产生式的规则集合。

6.根据权利要求5所述的防骚扰的自动识别方法，其特征在于，所述步骤S31中，所述步骤S31中，先对拦截词集合以规则语言的形式化进行描叙，然后提取拦截词语义，并以此作为所述程序分析模块的代码匹配的规则模式；然后通过所述程序分析模块对拦截词语法进行解析以得到所述拦截词的类型。

7.根据权利要求5所述的防骚扰的自动识别方法，其特征在于，所述步骤S31中，所述步骤S31中，利用数据结构队列和栈知识，用编译规则构造抽象语法树，利用自顶向下的分析算法进而将四元组GL(VT，VN，S，P)解析成代码片段；所述代码匹配的规则模式为P 集合中一系列针对用户拒绝陌生号码的语义推导文法。

8.根据权利要求5所述的防骚扰的自动识别方法，其特征在于，所述步骤S32包括以下子步骤：

步骤S321，通过队列按照参数初始化规则，按照时间顺序初始化用户拦截规则，所述用户拦截规则包括电话拦截规则 data1和/或信息拦截规则data2；

步骤S322，若用户的队列不为空则跳转至步骤S323，否则程序结束；

步骤S323，将队列的第一个元素出队列，并将该第一个元素传送至当前变量, 直到这个队列里面的元素为空则跳转至步骤S324，否则继续返回以实现队列的第一个元素出队列；

步骤S324，对当前变量调用拦截词集合的四元组分析器算法，并将结果放入规则组集合中，其中，所述四元组分析器算法为步骤S33的查找指令算法；

步骤S325，若当前的规则组集合不为空集，则将当前分析的结果结合 规则组集合并入统一的规则组中以得到所述程序分析模块的最终集合；

步骤S326，等待所述程序分析模块完成所有处理后，返回所述程序分析模块的最终集合。

9.根据权利要求8所述的防骚扰的自动识别方法，其特征在于，所述步骤S33中，所述四元组分析器从起始点进行查找 ，找出下一条指令集，然后以下一条指令为开始点，继续查找，直到到达底数的叶子节点；然后判断从根节点到叶子节点所构成的集合是否符合规则组集合的要求，若是则存入规则组集合中 ；最后将所有的规则组集合并入统一的最终集合中，并反馈给客户端以实现用户决策。

10.一种智能终端，其特征在于，所述智能终端采用了如权利要求1至9任意一项所述的防骚扰的自动识别方法。