CN112699088B - 一种涉诈数据共享方法、系统和介质 - Google Patents
一种涉诈数据共享方法、系统和介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112699088B CN112699088B CN202011607007.1A CN202011607007A CN112699088B CN 112699088 B CN112699088 B CN 112699088B CN 202011607007 A CN202011607007 A CN 202011607007A CN 112699088 B CN112699088 B CN 112699088B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fraud
- related data
- user
- data
- query request
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 24
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 11
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 8
- 238000012550 audit Methods 0.000 claims description 7
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 7
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 4
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 13
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 238000012271 agricultural production Methods 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/10—File systems; File servers
- G06F16/17—Details of further file system functions
- G06F16/176—Support for shared access to files; File sharing support
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/25—Integrating or interfacing systems involving database management systems
- G06F16/252—Integrating or interfacing systems involving database management systems between a Database Management System and a front-end application
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/27—Replication, distribution or synchronisation of data between databases or within a distributed database system; Distributed database system architectures therefor
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Storage Device Security (AREA)
Abstract
本公开涉及一种涉诈数据共享方法、系统和介质。其中所述方法包括：步骤S1、经由多节点实时并行接收第一用户上传的涉诈数据；步骤S2、分析所述涉诈数据，基于所述涉诈数据的元数据对所述涉诈数据进行存储；步骤S3、经由所述多节点实时并行接收第二用户的查询请求，基于所述查询请求查找与所述查询请求对应的涉诈数据；以及步骤S4、根据与所述查询请求对应的涉诈数据的元数据、所述第二用户的信用评级，向所述第二用户发送满足预定条件的涉诈数据；其中，所述第一用户和所述第二用户均为认证用户，所述元数据包括所述涉诈数据的隐私等级和加密等级，所述查询请求中包括所述第二用户的身份信息。
Description
技术领域
本公开涉及数据共享领域，更具体地，涉及一种涉诈数据共享方法、系统和介质。
背景技术
目前，电信网络诈骗日益向互联网侧转移，然而当前电信、互联网行业防范治理模式依然保持相对独立。诈骗分子已经融合应用移动互联网、人工智能等技术手段，采取高对抗、强隐蔽、快转移等诈骗方式，跨境组建诈骗网络，以致防范治理难度与日俱增。为了完善治理体系、增强治理成效，综合利用人工智能、大数据技术，突破电信、互联网行业数据流通瓶颈，以数据共享为基础的大数据反诈治理模式，能够有效整合电信、互联网等的优势资源，全面挖掘分散信息，形成高质量应用数据，实现一体化管控，在充分保障个人信息与数据安全的情况下，促进行业间信息共享及协同联动势在必行。
传统的数据共享方案包括：
第一，一种基于物联网的数据共享协同办公方法及数据共享平台。该方案包括：第一终端获取位于本地的各个物联网设备所采集到的物联网数据，并将该物联网数据上传至数据共享平台；数据共享平台检测是否接收到第二终端发送的数据获取请求，如果是，则根据该数据获取请求从该数据共享平台检索所需的目标物联网数据，并将目标物联网数据返回给第二终端。此方法下，能够在需要协同办公时，将第一终端从本地物联网设备获取到的物联网数据通过数据共享平台提供给异地的第二终端，实现了数据共享与协同办公的目的，有效创造了物联网数据和信息的应用价值。
第二，一种农业数据共享平台，包括云服务器和数据共享平台，所述数据共享平台包括：登录模块和发布模块；所述登录模块与所述云服务器信号连接；所述登录模块与所述云服务器之间传输的信息包括：用户账户和登录密码、登录验证消息；所述发布模块与所述云服务器信号连接；所述发布模块与所述云服务器之间传输的信息包括：待发布数据。通过云服务器保存农业生产相关数据，数据共享平台采集农业生产数据，并根据用户需求实时调用云服务器中的数据，进而实现了农业数据在各级农业部门、涉农企业和广大群众之间的共享。
第三，一种数据共享方法、装置、数据共享平台、电子设备，数据共享平台包括：区块链网络接口以及与所述区块链网络接口连接的数据提供端以及数据获取端，所述区块链网络接口用于与区块链进行连接，该方法包括：所述数据提供端在获取到数据共享请求时，将待共享数据进行预处理，得到与所述共享数据对应的日志信息；所述数据提供端通过所述区块链网络接口将所述日志信息同步到所述区块链上，以使所述区块链网络接口在获取到所述数据获取端的下载数据请求时，将所述日志信息从所述区块链同步到所述数据获取端，从而保证了共享数据的可靠性。
然而，现有方案主要针对各自领域的数据特点设计的共享交换系统，比如物联网数据、农业数据等，或者是采用区块链技术的共享数据平台，但并不适用于涉诈数据共享交换的需求，比如数据安全、隐私保护、异构实时并发输入、内容可用性、个性化共享交换方式等。
发明内容
提供了本公开以解决现有技术中存在的上述问题。本公开设计一种涉诈数据共享方案，其涉及通信、互联网、大数据技术领域，用来促进行业间信息共享及协同联动，全面挖掘分散信息，形成高质量应用数据，为电信网络诈骗综合治理提供重要依据。该方案涉及数据输入、数据处理、业务功能等。数据输入来自不同的企事业单位，通过接入控制和身份鉴别允许指定企事业单位共享交换数据；数据处理是针对输入数据进行相应的数据转换、数据融合、数据查重等操作，以支撑差异化输入和实时并发，同时为保证数据的安全，采用隐私保护、加密存储和接入控制等多种手段进行处理；业务功能包括身份鉴别、黑灰名单建立、信用评级、安全配置、安全审计、定制查询、展示分析等。
本公开的第一方面提供了一种涉诈数据共享方法，所述方法包括：步骤S1、经由多节点实时并行接收第一用户上传的涉诈数据；步骤S2、分析所述涉诈数据，基于所述涉诈数据的元数据对所述涉诈数据进行存储；步骤S3、经由所述多节点实时并行接收第二用户的查询请求，基于所述查询请求查找与所述查询请求对应的涉诈数据；以及步骤S4、根据与所述查询请求对应的涉诈数据的元数据、所述第二用户的信用评级，向所述第二用户发送满足预定条件的涉诈数据；其中，所述第一用户和所述第二用户均为认证用户，基于所述认证用户的身份信息为所述认证用户提供对应的功能权限和显示界面，所述元数据包括所述涉诈数据的隐私等级，所述查询请求中包括所述第二用户的身份信息。
根据本公开第一方面的涉诈数据共享方法，在所述步骤S1中，利用流处理和队列理论来实时并行接收所述涉诈数据。
根据本公开第一方面的涉诈数据共享方法，所述步骤S2包括：分析所述涉诈数据，将所述涉诈数据转化成预定格式，其中所述涉诈数据来自于至少一种数据源，且包括至少一种数据结构；根据所述涉诈数据的隐私等级，为所述涉诈数据设置隐私保护；以及根据所述涉诈数据的加密等级，对所述涉诈数据进行对称或非对称加密存储。
根据本公开第一方面的涉诈数据共享方法，所述第二用户的身份信息包括所述第二用户的ID和权限，在所述步骤S3中：根据所述ID确定所述第二用户是否在黑名单和/或灰名单中，若是，则拒绝所述第二用户的查询请求；以及根据所述权限，查找所述第二用户的权限允许的涉诈数据。
根据本公开第一方面的涉诈数据共享方法，所述步骤S4包括：根据所述涉诈数据的隐私等级和加密等级，确定所述第二用户能够查看的所述涉诈数据的范围；基于所述第二用户的信用评级，确定所述第二用户对所述范围内的涉诈数据的使用功能，所述使用功能包括数据展示和统计分析。
本公开的第二方面提供了一种涉诈数据共享系统，所述系统包括：接收模块，被配置为，经由多节点实时并行接收第一用户上传的涉诈数据；存储模块，被配置为，分析所述涉诈数据，基于所述涉诈数据的元数据对所述涉诈数据进行存储；查找模块，被配置为，经由所述多节点实时并行接收第二用户的查询请求，基于所述查询请求查找与所述查询请求对应的涉诈数据；以及发送模块，被配置为，根据与所述查询请求对应的涉诈数据的元数据、所述第二用户的信用评级，向所述第二用户发送满足预定条件的涉诈数据；其中，所述第一用户和所述第二用户均为认证用户，基于所述认证用户的身份信息为所述认证用户提供对应的功能权限和显示界面，所述元数据包括所述涉诈数据的隐私等级，所述查询请求中包括所述第二用户的身份信息。
根据本公开第二方面的涉诈数据共享系统，所述存储模块具体被配置为：分析所述涉诈数据，将所述涉诈数据转化成预定格式，其中所述涉诈数据来自于至少一种数据源，且包括至少一种数据结构；根据所述涉诈数据的隐私等级，为所述涉诈数据设置隐私保护；以及根据所述涉诈数据的加密等级，对所述涉诈数据进行对称或非对称加密存储。
根据本公开第二方面的涉诈数据共享系统，所述第二用户的身份信息包括所述第二用户的ID和权限，所述查找模块具体被配置为：根据所述ID确定所述第二用户是否在黑名单和/或灰名单中，若是，则拒绝所述第二用户的查询请求；以及根据所述权限，查找所述第二用户的权限允许的涉诈数据。
根据本公开第二方面的涉诈数据共享系统，所述发送模块具体被配置为：根据所述涉诈数据的隐私等级和加密等级，确定所述第二用户能够查看的所述涉诈数据的范围；基于所述第二用户的信用评级，确定所述第二用户对所述范围内的涉诈数据的使用功能，所述使用功能包括数据展示和统计分析。
本公开的第三方面提供了一种存储有指令的非暂时性计算机可读介质，当所述指令由处理器执行时，执行根据权利要求1-5所述的涉诈数据共享方法中的步骤。
本发明提供的技术方案能够完善电信网络诈骗治理体系、增强治理成效。其综合利用互联网、大数据技术，突破电信、互联网行业数据流通瓶颈，全面挖掘分散信息，形成高质量应用数据，实现多维数据的一体化管控。其紧扣诈骗数据实时并发特征，为事件追根溯源以及预警拦截提供有效协助和有力证据，进而突破各企业信息孤立、决策单一的防范治理模式。涉诈数据共享交换的价值在于建立电信、互联网行业互通桥梁，尽可能压缩实名不实人存在空间，为联合治理提供关键支撑。涉诈数据共享交换在事前预防能力建设方面，能确保涉诈手机号、互联网账号能够及时交叉核验，为快速清理整顿提供全面依据；在事中企业责任督导方面，涉诈数据共享交换作为大数据监测分析的基础，准确判断趋势、预测风险，可以有效监督相关企业落实主体责任；在事后治理成效评价方面，涉诈数据共享交换使得企业防范治理效果更加公开透明，便于组织相关企业重点开展工作，避免短板效应。
附图说明
在不一定按比例绘制的附图中，相同的附图标记可以在不同的视图中描述相似的部件。具有字母后缀或不同字母后缀的相同附图标记可以表示相似部件的不同实例。附图大体上通过举例而不是限制的方式示出各种实施例，并且与说明书以及权利要求书一起用于对所公开的实施例进行说明。在适当的时候，在所有附图中使用相同的附图标记指代同一或相似的部分。这样的实施例是例证性的，而并非旨在作为本装置或方法的穷尽或排他实施例。
图1示出了根据本公开实施例的涉诈数据共享交换平台的示意图；
图2示出了根据本公开实施例的涉诈数据共享方法的流程图；以及
图3示出了根据本公开实施例的涉诈数据共享系统的结构图。
具体实施方式
为使本领域技术人员更好的理解本公开的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本公开作详细说明。下面结合附图和具体实施例对本公开的实施例作进一步详细描述，但不作为对本公开的限定。本文中所描述的各个步骤，如果彼此之间没有前后关系的必要性，则本文中作为示例对其进行描述的次序不应视为限制，本领域技术人员应知道可以对其进行顺序调整，只要不破坏其彼此之间的逻辑性导致整个流程无法实现即可。
图1示出了根据本公开实施例的涉诈数据共享交换平台的示意图，如图1所示，该平台支持不同来源的数据，且能够实现异构数据的融合。例如，该平台涉及到的企事业单位为：行业内包括基础电信企业、互联网企业、互联网协会12321；行业外包括公安、银行等。该平台针对涉诈数据特点，支持多种业务功能：能够为异构数据源提供差异化的输入和输出，支持多节点实时并发操作；为保证数据安全和保护用户隐私，提供加密存储、接入控制等多种保护手段，每个用户需要通过身份鉴别才能进行共享交换操作，管理员可以进行安全配置；为了保证数据内容的有效性、可靠性、可用性，对于用户上传的数据，支持自动和人工方式审核；并且能接收各企事业单位用户研判结果联合建立黑灰名单；通过对风险等级评定，支持建立信用体系；为确保平台内所有行为合法性，平台将记录所有操作，以便后续安全审计。另一方面，对于准予接入该平台的用户，支持用户根据企事业需求定制查询业务，并对数据做简单分析和展示，便于用户了解数据基本特征。该平台还涉及到数据输入、数据处理、业务功能等模块。
根据本公开的第一方面，提供了一种涉诈数据共享方法。图2示出了根据本公开实施例的涉诈数据共享方法的流程图，如图2所示，所述方法包括：步骤S1、经由多节点实时并行接收第一用户上传的涉诈数据；步骤S2、分析所述涉诈数据，基于所述涉诈数据的元数据对所述涉诈数据进行存储；步骤S3、经由所述多节点实时并行接收第二用户的查询请求，基于所述查询请求查找与所述查询请求对应的涉诈数据；以及步骤S4、根据与所述查询请求对应的涉诈数据的元数据、所述第二用户的信用评级，向所述第二用户发送满足预定条件的涉诈数据；其中，所述第一用户和所述第二用户均为认证用户，基于所述认证用户的身份信息为所述认证用户提供对应的功能权限和显示界面，所述元数据包括所述涉诈数据的隐私等级，所述查询请求中包括所述第二用户的身份信息。
在步骤S1，经由多节点实时并行接收第一用户上传的涉诈数据。在所述步骤S1中，利用流处理和队列理论来实时并行接收所述涉诈数据。具体地，该方法能够实现差异化输入输出，即用户按照指定的字段上传或接收数据，并相互转换成用户和系统可使用的格式。此外，还能够实现实时并发，即通过流处理和队列理论，有效处理多用户并发的实时数据交互。
在步骤S2，分析所述涉诈数据，基于所述涉诈数据的元数据对所述涉诈数据进行存储。所述步骤S2包括：分析所述涉诈数据，将所述涉诈数据转化成预定格式，其中所述涉诈数据来自于至少一种数据源，且包括至少一种数据结构；根据所述涉诈数据的隐私等级，为所述涉诈数据设置隐私保护；以及根据所述涉诈数据的加密等级，对所述涉诈数据进行对称或非对称加密存储。隐私保护是指，对系统内的数据进行脱敏、映射、转换、差分隐私保护或联邦学习等方式，以保护用户数据隐私。加密存储是指，系统将所有接收到的数据进行对称或者非对称加密存储，并可根据用户需要定期清除原始数据。
在步骤S3，经由所述多节点实时并行接收第二用户的查询请求，基于所述查询请求查找与所述查询请求对应的涉诈数据。所述第二用户的身份信息包括所述第二用户的ID和权限，在所述步骤S3中：根据所述ID确定所述第二用户是否在黑名单和/或灰名单中，若是，则拒绝所述第二用户的查询请求；以及根据所述权限，查找所述第二用户的权限允许的涉诈数据。黑灰名单为整合各用户单位上传的黑灰名单，以联合建立多源黑灰名单库。
在一些实施例中，本方法包括接入控制，认证用户通过单位或公司名称和登录口令登录到系统，成功登录后获取到系统会话，可以和服务器保持连接状态。身份鉴别包括对接入用户的注册和信息修改进行管理。用户将单位或公司名称、登录口令通过注册界面提交到服务器上，服务器通过短信实现注册认证和修改。此外还包括安全配置，即对基础安全性一系列功能进行统一配置，包括管理员登录IP及登录时间进行设置、管理员密码及用户密码更换周期设置、账号密码规则设置等。
在步骤S4，根据与所述查询请求对应的涉诈数据的元数据、所述第二用户的信用评级，向所述第二用户发送满足预定条件的涉诈数据。所述步骤S4包括：根据所述涉诈数据的隐私等级和加密等级，确定所述第二用户能够查看的所述涉诈数据的范围；基于所述第二用户的信用评级，确定所述第二用户对所述范围内的涉诈数据的使用功能，所述使用功能包括数据展示和统计分析。其中根据历史记录以及用户单位提供的涉诈程度评价用户的信用等级。根据需求，向指定用户请求数据查询服务；以及根据需求，向指定用户完成数据分类以及报送。数据展示包括用户或系统管理者将本单位/企业系统内指定数据进行展示。统计分析包括用户或系统管理者利用获取的数据进行展示以及简单的统计计算，如统计图表等。
在一些实施例中，还包括内容审核，对接收到的用户数据将进行自动方式和人工方式的审核，以确定是否向目标用户推送。以及在一些实施例中，还包括安全审计，记录用户所有行为，审计员可以查看普通用户登录、密码修改、消息发送等行为日志。
在一些实施例中，根据涉诈业务特点、场景需要，该方法还支持五种业务模式。(1)发送方上传数据，通过对数据的审核后，推送到接收方。(2)发送方向接收方发出查询请求，定制数据通过审核后返回发送方。(3)发送方发出数据查询请求，审核后直接给予响应。(4)指定方发送数据查询请求，指定方给予响应。(5)上传指定数据，分别审核后，形成统一黑白名单数据库，定期推送到指定方。
综上，本发明提供的第一方面，其能够完善电信网络诈骗治理体系、增强治理成效。其综合利用互联网、大数据技术，突破电信、互联网行业数据流通瓶颈，全面挖掘分散信息，形成高质量应用数据，实现多维数据的一体化管控。其紧扣诈骗数据实时并发特征，为事件追根溯源以及预警拦截提供有效协助和有力证据，进而突破各企业信息孤立、决策单一的防范治理模式。涉诈数据共享交换的价值在于建立电信、互联网行业互通桥梁，尽可能压缩实名不实人存在空间，为联合治理提供关键支撑。涉诈数据共享交换在事前预防能力建设方面，能确保涉诈手机号、互联网账号能够及时交叉核验，为快速清理整顿提供全面依据；在事中企业责任督导方面，涉诈数据共享交换作为大数据监测分析的基础，准确判断趋势、预测风险，可以有效监督相关企业落实主体责任；在事后治理成效评价方面，涉诈数据共享交换使得企业防范治理效果更加公开透明，便于组织相关企业重点开展工作，避免短板效应。
本公开的第二方面提供了一种涉诈数据共享系统。图3示出了根据本公开实施例的涉诈数据共享系统的结构图，如图3所示，所述系统300包括：接收模块301，被配置为，经由多节点实时并行接收第一用户上传的涉诈数据；存储模块302，被配置为，分析所述涉诈数据，基于所述涉诈数据的元数据对所述涉诈数据进行存储；查找模块303，被配置为，经由所述多节点实时并行接收第二用户的查询请求，基于所述查询请求查找与所述查询请求对应的涉诈数据；以及发送模块304，被配置为，根据与所述查询请求对应的涉诈数据的元数据、所述第二用户的信用评级，向所述第二用户发送满足预定条件的涉诈数据；其中，所述第一用户和所述第二用户均为认证用户，基于所述认证用户的身份信息为所述认证用户提供对应的功能权限和显示界面，所述元数据包括所述涉诈数据的隐私等级，所述查询请求中包括所述第二用户的身份信息。
根据本公开第二方面的涉诈数据共享系统，所述存储模块302具体被配置为：分析所述涉诈数据，将所述涉诈数据转化成预定格式，其中所述涉诈数据来自于至少一种数据源，且包括至少一种数据结构；根据所述涉诈数据的隐私等级，为所述涉诈数据设置隐私保护；以及根据所述涉诈数据的加密等级，对所述涉诈数据进行对称或非对称加密存储。
根据本公开第二方面的涉诈数据共享系统，所述第二用户的身份信息包括所述第二用户的ID和权限，所述查找模块303具体被配置为：根据所述ID确定所述第二用户是否在黑名单和/或灰名单中，若是，则拒绝所述第二用户的查询请求；以及根据所述权限，查找所述第二用户的权限允许的涉诈数据。
根据本公开第二方面的涉诈数据共享系统，所述发送模块304具体被配置为：根据所述涉诈数据的隐私等级和加密等级，确定所述第二用户能够查看的所述涉诈数据的范围；基于所述第二用户的信用评级，确定所述第二用户对所述范围内的涉诈数据的使用功能，所述使用功能包括数据展示和统计分析。
本公开的第三方面提供了一种存储有指令的非暂时性计算机可读介质，当所述指令由处理器执行时，执行根据权利要求1-5所述的涉诈数据共享方法中的步骤。
综上，本发明提供的技术方案适用于涉诈数据共享和交换，涉及的数据包括基础电信企业、互联网企业、公安等来源；其关注涉诈数据的特点，设计了多种数据安全保护、隐私保护等策略，保障敏感数据的安全使用；同时能够面向用户需求，定制查询服务；以及支持第三方审核数据，确保数据的有效和可靠；从而根据涉诈大数据的类型和特点，支持多种业务模式，方便了用户之间数据的共享和交换。
注意，根据本公开的各个实施例中的各个模块，可以实现为存储在存储器上的计算机可执行指令，由处理器执行时可以实现相应的步骤；也可以实现为具有相应逻辑计算能力的硬件；也可以实现为软件和硬件的组合(固件)。在一些实施例中，处理器可以实现为FPGA、ASIC、DSP芯片、SOC(片上系统)、MPU(例如但不限于Cortex)、等中的任何一种。处理器可以通信地耦合到存储器并且被配置为执行存储在其中的计算机可执行指令。存储器可以包括只读存储器(ROM)、闪存、随机存取存储器(RAM)、诸如同步DRAM(SDRAM)或Rambus DRAM的动态随机存取存储器(DRAM)、静态存储器(例如，闪存、静态随机存取存储器)等，其上以任何格式存储计算机可执行指令。计算机可执行指令可以被处理器访问，从ROM或者任何其他合适的存储位置读取，并加载到RAM中供处理器执行，以实现根据本公开各个实施例的无线通信方法。
此外，尽管已经在本文中描述了示例性实施例，其范围包括任何和所有基于本公开的具有等同元件、修改、省略、组合(例如，各种实施例交叉的方案)、改编或改变的实施例。权利要求书中的元件将被基于权利要求中采用的语言宽泛地解释，并不限于在本说明书中或本申请的实施期间所描述的示例，其示例将被解释为非排他性的。因此，本说明书和示例旨在仅被认为是示例，真正的范围和精神由以下权利要求以及其等同物的全部范围所指示。
以上描述旨在是说明性的而不是限制性的。例如，上述示例(或其一个或更多方案)可以彼此组合使用。例如本领域普通技术人员在阅读上述描述时可以使用其它实施例。另外，在上述具体实施方式中，各种特征可以被分组在一起以简单化本公开。这不应解释为一种不要求保护的公开的特征对于任一权利要求是必要的意图。相反，本发明的主题可以少于特定的公开的实施例的全部特征。从而，以下权利要求书作为示例或实施例在此并入具体实施方式中，其中每个权利要求独立地作为单独的实施例，并且考虑这些实施例可以以各种组合或排列彼此组合。本发明的范围应参照所附权利要求以及这些权利要求赋权的等同形式的全部范围来确定。
Claims (10)
1.一种涉诈数据共享方法，其特征在于，所述涉诈数据共享方法包括如下业务模式：
第一业务模式，所述第一业务模式包括如下步骤：
步骤S1、经由多节点实时并行接收多个第一用户上传的涉诈数据，所述涉诈数据为不同来源的异构数据且具有差异化的输入；
步骤S2、分析并融合所述涉诈数据，基于所述涉诈数据的元数据对所述涉诈数据进行存储；
步骤S3、经由所述多节点实时并行接收第二用户的查询请求，基于所述查询请求查找与所述查询请求对应的涉诈数据；以及
步骤S4、根据与所述查询请求对应的涉诈数据的元数据、所述第二用户的信用评级，向所述第二用户发送满足预定条件的涉诈数据；
第二业务模式，由发送方上传涉诈数据，在所述涉诈数据通过审核的情况下则推送到接收方；
第三业务模式，针对涉诈数据，由发送方向接收方发送查询请求，在定制数据通过审核后返回到发送方；
第四业务模式，指定发送方发送查询请求，并由所述指定的发送方给予响应；
第五业务模式，由所述多个第一用户上传指定的涉诈数据，在所上传的涉诈数据分别通过审核的情况下，形成统一的黑白名单，并定期推送到指定方；
其中，所述第一用户、所述第二用户、所述发送方、所述接收方和所述指定方均为认证用户，基于所述认证用户的身份信息为所述认证用户提供对应的功能权限和显示界面，所述元数据包括所述涉诈数据的隐私等级，所述查询请求中包括所述第二用户的身份信息。
2.根据权利要求1所述的涉诈数据共享方法，其特征在于，在所述步骤S1中，利用流处理和队列理论来实时并行接收所述涉诈数据。
3.根据权利要求1所述的涉诈数据共享方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
分析所述涉诈数据，将所述涉诈数据转化成预定格式，其中所述涉诈数据来自于至少一种数据源，且包括至少一种数据结构；
根据所述涉诈数据的隐私等级，为所述涉诈数据设置隐私保护；以及
根据所述涉诈数据的加密等级，对所述涉诈数据进行对称或非对称加密存储。
4.根据权利要求1所述的涉诈数据共享方法，其特征在于，所述第二用户的身份信息包括所述第二用户的ID和权限，在所述步骤S3中：
根据所述ID确定所述第二用户是否在黑名单和/或灰名单中，若是，则拒绝所述第二用户的查询请求；以及
根据所述权限，查找所述第二用户的权限允许的涉诈数据。
5.根据权利要求1所述的涉诈数据共享方法，其特征在于，所述步骤S4包括：
根据所述涉诈数据的隐私等级和加密等级，确定所述第二用户能够查看的所述涉诈数据的范围；
基于所述第二用户的信用评级，确定所述第二用户对所述范围内的涉诈数据的使用功能，所述使用功能包括数据展示和统计分析。
6.一种涉诈数据共享系统，其特征在于，所述系统包括：
接收模块，被配置为，经由多节点实时并行接收多个第一用户上传的涉诈数据，所述涉诈数据为不同来源的异构数据且具有差异化的输入；
存储模块，被配置为，分析并融合所述涉诈数据，基于所述涉诈数据的元数据对所述涉诈数据进行存储；
查找模块，被配置为，经由所述多节点实时并行接收第二用户的查询请求，基于所述查询请求查找与所述查询请求对应的涉诈数据；以及
发送模块，被配置为，根据与所述查询请求对应的涉诈数据的元数据、所述第二用户的信用评级，向所述第二用户发送满足预定条件的涉诈数据；
其他业务模式处理模块，被配置为，
在第二业务模式下，由发送方上传涉诈数据，在所述涉诈数据通过审核的情况下则推送到接收方；
在第三业务模式下，针对涉诈数据，由发送方向接收方发送查询请求，在定制数据通过审核后返回到发送方；
在第四业务模式下，指定发送方发送查询请求，并由所述指定的发送方给予响应；
在第五业务模式下，由所述多个第一用户上传指定的涉诈数据，在所上传的涉诈数据分别通过审核的情况下，形成统一的黑白名单，并定期推送到指定方；
其中，所述第一用户、所述第二用户、所述发送方、所述接收方和所述指定方均为认证用户，基于所述认证用户的身份信息为所述认证用户提供对应的功能权限和显示界面，所述元数据包括所述涉诈数据的隐私等级，所述查询请求中包括所述第二用户的身份信息。
7.根据权利要求6所述的涉诈数据共享系统，其特征在于，所述存储模块具体被配置为：
分析所述涉诈数据，将所述涉诈数据转化成预定格式，其中所述涉诈数据来自于至少一种数据源，且包括至少一种数据结构；
根据所述涉诈数据的隐私等级，为所述涉诈数据设置隐私保护；以及
根据所述涉诈数据的加密等级，对所述涉诈数据进行对称或非对称加密存储。
8.根据权利要求6所述的涉诈数据共享系统，其特征在于，所述第二用户的身份信息包括所述第二用户的ID和权限，所述查找模块具体被配置为：
根据所述ID确定所述第二用户是否在黑名单和/或灰名单中，若是，则拒绝所述第二用户的查询请求；以及
根据所述权限，查找所述第二用户的权限允许的涉诈数据。
9.根据权利要求6所述的涉诈数据共享系统，其特征在于，所述发送模块具体被配置为：
根据所述涉诈数据的隐私等级和加密等级，确定所述第二用户能够查看的所述涉诈数据的范围；
基于所述第二用户的信用评级，确定所述第二用户对所述范围内的涉诈数据的使用功能，所述使用功能包括数据展示和统计分析。
10.一种存储有指令的非暂时性计算机可读介质，当所述指令由处理器执行时，执行根据权利要求1-5所述的涉诈数据共享方法中的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011607007.1A CN112699088B (zh) | 2020-12-30 | 2020-12-30 | 一种涉诈数据共享方法、系统和介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011607007.1A CN112699088B (zh) | 2020-12-30 | 2020-12-30 | 一种涉诈数据共享方法、系统和介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112699088A CN112699088A (zh) | 2021-04-23 |
| CN112699088B true CN112699088B (zh) | 2022-03-04 |
Family
ID=75512378
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011607007.1A Active CN112699088B (zh) | 2020-12-30 | 2020-12-30 | 一种涉诈数据共享方法、系统和介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112699088B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116032628B (zh) * | 2022-12-30 | 2023-10-20 | 北京明朝万达科技股份有限公司 | 一种数据共享方法、系统、设备及可读存储介质 |
| CN116702110A (zh) * | 2023-06-15 | 2023-09-05 | 深圳千岸科技股份有限公司 | 供应链大数据共享方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111132172A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-08 | 山东爱城市网信息技术有限公司 | 一种基于区块链防止电信诈骗的方法、设备及介质 |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150039512A1 (en) * | 2014-08-08 | 2015-02-05 | Brighterion, Inc. | Real-time cross-channel fraud protection |
| CN111385322B (zh) * | 2018-12-28 | 2023-11-21 | 中国移动通信集团山西有限公司 | 黑名单号码共享系统、方法、装置、设备及存储介质 |
| CN109948358A (zh) * | 2019-01-17 | 2019-06-28 | 平安科技（深圳）有限公司 | 黑名单共享方法及装置、存储介质、计算机设备 |
| CN110442654A (zh) * | 2019-07-08 | 2019-11-12 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 违约信息查询方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN110365670B (zh) * | 2019-07-08 | 2022-07-08 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 黑名单共享方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN111008852A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-04-14 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 艺术品防伪鉴定方法、服务器、终端及存储介质 |
-
2020
- 2020-12-30 CN CN202011607007.1A patent/CN112699088B/zh active Active
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111132172A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-08 | 山东爱城市网信息技术有限公司 | 一种基于区块链防止电信诈骗的方法、设备及介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112699088A (zh) | 2021-04-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Ryu et al. | A blockchain-based decentralized efficient investigation framework for IoT digital forensics | |
| JP6736657B2 (ja) | 標準化されたフォーマットでサイバー脅威情報を安全に配送し交換するコンピュータ化されたシステム | |
| US11886575B1 (en) | Methods and systems for fraud containment | |
| CN110020956B (zh) | 一种跨区块链的交互方法及系统、计算机设备及存储介质 | |
| US10142362B2 (en) | Cloud based systems and methods for determining security risks of users and groups | |
| US10210321B2 (en) | Digital identity | |
| CN101730903B (zh) | 多维声誉评分 | |
| US10469492B2 (en) | Systems and methods for secure online credential authentication | |
| US9858408B2 (en) | Digital identity system | |
| CN109191144A (zh) | 一种基于区块链的实验室信息业务管理系统及工作方法 | |
| CN110851872B (zh) | 针对隐私数据泄漏的风险评估方法及装置 | |
| CN112699088B (zh) | 一种涉诈数据共享方法、系统和介质 | |
| CN111598574A (zh) | 面向智能服务交易的监管方法及监管接口 | |
| CN102394885A (zh) | 基于数据流的信息分类防护自动化核查方法 | |
| CN101730892A (zh) | 网络声誉评分 | |
| US11206279B2 (en) | Systems and methods for detecting and validating cyber threats | |
| US20150254783A1 (en) | Systems and methods for estate account discovery | |
| CN110689348B (zh) | 基于联盟链的收入验证方法、装置、终端及介质 | |
| DE112016004345T5 (de) | Technologien für eine anonyme kontextbestätigung und bedrohungsanalyse | |
| CN114117264A (zh) | 基于区块链的非法网站识别方法、装置、设备及存储介质 | |
| WO2005031523A2 (en) | Systems and methods for sharing data between entities | |
| Claffy et al. | Workshop on internet economics (wie 2019) report | |
| CN110061981A (zh) | 一种攻击检测方法及装置 | |
| WO2021137753A1 (en) | Electronic authentication system and process using the same | |
| Ko et al. | Design of RPC-based blockchain monitoring agent |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |