CN113257250A - 一种诈骗行为检测方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种诈骗行为检测方法，包括：采集待检声音信号，对所述待检声音信号执行诈骗关键词识别操作得到诈骗关键词识别结果；根据所述诈骗关键词识别结果确定所述待检声音信号包含的诈骗关键词数量；判断所述诈骗关键词数量是否大于预设值；若是，则判定检测到诈骗行为。本申请基于声音内容对诈骗行为进行检测，能够提高检测诈骗行为的成功率。本申请还公开了一种诈骗行为检测装置及一种存储介质，具有以上有益效果。

Description

一种诈骗行为检测方法、装置及存储介质

技术领域

本申请涉及信息安全技术领域，特别涉及一种诈骗行为检测方法、一种诈骗行为检测装置及一种存储介质。

背景技术

票据诈骗、金融凭证诈骗、信用卡诈骗等诈骗行为会对受害者的身心造成较大的损失。随着通信技术的飞速发展，还出现了利用固定电话、手机、网络等通信工具实施的非接触式诈骗。

目前主要通过对诈骗电话号或诈骗时使用的IP地址进行电信诈骗行为检测，但是由于电话号和IP地址易于改变和隐藏，上述检测诈骗行为的方式的成功率较低。

因此，如何提高检测诈骗行为的成功率是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种诈骗行为检测方法、一种诈骗行为检测方法装置及一种存储介质，能够提高检测诈骗行为的成功率。

为解决上述技术问题，本申请提供一种诈骗行为检测方法，包括：

采集待检声音信号，对所述待检声音信号执行诈骗关键词识别操作得到诈骗关键词识别结果；

根据所述诈骗关键词识别结果确定所述待检声音信号包含的诈骗关键词数量；

判断所述诈骗关键词数量是否大于预设值；

若是，则判定检测到诈骗行为。

可选的，在采集待检声音信号之后，还包括：

提取所述待检声音信号的声纹特征，并判断所述待检声音信号的声纹特征是否为已知联系人的声纹特征；

若否，则执行对所述待检声音信号执行诈骗关键词识别操作得到诈骗关键词识别结果的操作。

可选的，对所述待检声音信号执行诈骗关键词识别操作得到诈骗关键词识别结果，包括：

对所述待检声音信号执行语音识别操作得到所述待检声音信号对应的语义内容；

查询所述语义内容中的诈骗关键词，得到诈骗关键词识别结果。

可选的，所述采集待检声音信号，包括：

若检测到第一通信终端与第二通信终端进行通话，则采集所述第一通信终端和/或所述第二通信终端传输的通话声音得到所述待检声音信号。

可选的，在判定检测到诈骗行为之后，还包括：

中断所述第一通信终端与所述第二通信终端之间的通话；

和/或，向目标账号发送诈骗提示信息。

可选的，还包括：

采集运动数据，并根据所述运动数据确定用户动作；

根据所述用户动作控制所述第一通信终端或所述第二通信终端执行对应的操作。

可选的，根据所述用户动作控制所述第一通信终端或所述第二通信终端执行对应的操作，包括：

若所述第一通信终端接收到所述第二通信终端发送的通话请求，则判断当前的用户动作是否为点头；若是，则向所述第一通信终端发送接听指令，以便控制所述第一通信终端接听所述第二通信终端的来电；

和/或，在所述第一通信终端与所述第二通信终端进行通话的过程中，判断当前的用户动作是否为摇头动作；若是，则向所述第一通信终端或所述第二通信终端发送结束通话指令，以便中断所述第一通信终端结束与所述第二通信终端的通话连接。

本申请还提供了一种诈骗行为检测装置，该诈骗行为检测装置包括：

关键词识别模块，用于采集待检声音信号，对所述待检声音信号执行诈骗关键词识别操作得到诈骗关键词识别结果；

关键词数量确定模块，用于根据所述诈骗关键词识别结果确定所述待检声音信号包含的诈骗关键词数量；

结束输出模块，用于判断所述诈骗关键词数量是否大于预设值；若是，则判定检测到诈骗行为。

可选的，还包括：

陌生人检测模块，用于在采集待检声音信号之后，提取所述待检声音信号的声纹特征，并判断所述待检声音信号的声纹特征是否为已知联系人的声纹特征；若否，则执行对所述待检声音信号执行诈骗关键词识别操作得到诈骗关键词识别结果的操作。

本申请还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序执行时实现上述诈骗行为检测方法执行的步骤。

本申请提供了一种诈骗行为检测方法，包括：采集待检声音信号，对所述待检声音信号执行诈骗关键词识别操作得到诈骗关键词识别结果；根据所述诈骗关键词识别结果确定所述待检声音信号包含的诈骗关键词数量；判断所述诈骗关键词数量是否大于预设值；若是，则判定检测到诈骗行为。

本申请先采集待检声音信号，并对待检声音信号执行诈骗关键词识别操作，以便确定待检声音信号中出现的诈骗关键词。在得到诈骗关键词识别结果之后，本申请根据诈骗关键词识别结果确定待检声音信号中包含的诈骗关键词数量，进而将诈骗关键词数量与预设值进行比较，若诈骗关键词数量大于预设值，则判定检测到诈骗行为。上述过程基于待检声音信号的内容对诈骗行为进行检测，能够提高检测诈骗行为的成功率。本申请同时还提供了一种诈骗行为检测装置和一种存储介质，具有上述有益效果，在此不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例所提供的一种诈骗行为检测方法的流程图；

图2为本申请实施例所提供的一种基于耳机的诈骗行为检测方法的流程图；

图3为本申请实施例所提供的一种诈骗关键词检测方法的流程图；

图4为本申请实施例所提供的一种基于辅听耳机的电信诈骗识别方法的原理示意图；

图5为本申请实施例所提供的一种基于辅听耳机的电信诈骗识别算法的流程示意图；

图6为本申请实施例所提供的一种诈骗行为检测装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

下面请参见图1，图1为本申请实施例所提供的一种诈骗行为检测方法的流程图，本实施例的具体步骤可以包括：

S101：采集待检声音信号，对所述待检声音信号执行诈骗关键词识别操作得到诈骗关键词识别结果；

其中，本实施例可以应用于手机、助听器、耳机等电子设备，该电子设备可以声音信号进行诈骗行为检测。诈骗行为通常通过对话实现，因此本步骤首先采集待检声音信号，待检声音信号为需要进行诈骗行为检测对象。该待检声音信号可以为通话内容，也可以为周围环境中的说话内容。

具体的，本实施例可以使用麦克风采集待检声音信号，也可以使用骨导传感器采集声音信号，还可以为其他终端设备传输的声音信号。在得到待检声音信号之后可以对待检声音信号进行降噪、预加重等预处理操作，以提升诈骗关键词的识别准确度。本步骤通过对待检声音信号执行诈骗关键词识别操作，可以确定待检声音信号中出现的诈骗关键词，进而得到诈骗关键词识别结果。诈骗关键词可以根据实际应用场景设置和更新，例如可以包括“账号”、“密码”、“转账”等。

作为一种可行的实施方式，本实施例可以通过以下方式识别待检声音信号中的诈骗关键词：对所述待检声音信号执行语音识别操作得到所述待检声音信号对应的语义内容；查询所述语义内容中的诈骗关键词，得到诈骗关键词识别结果。

S102：根据所述诈骗关键词识别结果确定所述待检声音信号包含的诈骗关键词数量；

其中，诈骗关键词识别结果中包括诈骗关键词集合中每一诈骗关键词出现在所述待检声音信号中的出现概率，本实施例可以判定出现概率大于预设概率的诈骗关键词命中待检声音信号，进而根据命中待检声音信号的诈骗关键词确定待检声音信号包含的诈骗关键词数量。

S103：判断诈骗关键词数量是否大于预设值；若是，则进入S104；若否，则进入S105；

其中，本实施例可以预先设置关于是否检测到诈骗行为的预设值，在得到了诈骗关键词的基础上，若诈骗关键词数量大于预设值则说明检测到诈骗行为，若诈骗关键词数量小于或等于预设值则说明未检测到诈骗行为。

本实施例不限制预设值的具体数值，预设值可以根据诈骗行为检测强度设置，诈骗行为检测强度越大预设值越小，当诈骗行为检测强度最大时预设值为0。

S104：判定检测到诈骗行为。

其中，在判断检测到诈骗行为之后，可以生成检测到诈骗行为的提示信息，以便提示用户警惕诈骗行为。

S105：判定未检测到诈骗行为。

本实施例先采集待检声音信号，并对待检声音信号执行诈骗关键词识别操作，以便确定待检声音信号中出现的诈骗关键词。在得到诈骗关键词识别结果之后，本实施例根据诈骗关键词识别结果确定待检声音信号中包含的诈骗关键词数量，进而将诈骗关键词数量与预设值进行比较，若诈骗关键词数量大于预设值，则判定检测到诈骗行为。上述过程基于待检声音信号的内容对诈骗行为进行检测，能够提高检测诈骗行为的成功率。

作为对于图1对应实施例的进一步介绍，在采集待检声音信号之后，在识别待检声音信号中的诈骗关键词之前，还可以存在沟通对象类型的识别操作，以便判断当前沟通对象为已知联系人还是陌生人，具体过程如下：提取所述待检声音信号的声纹特征，并判断所述待检声音信号的声纹特征是否为已知联系人的声纹特征；若不为已知联系人，则执行对所述待检声音信号执行诈骗关键词识别操作得到诈骗关键词识别结果的操作。具体的，本实施例可以计算待检声音信号的声纹特征与已知联系人的声纹特征的声纹特征相似度，并判断所述声纹特征相似度是否大于预设相似度；例如，本实施例可以在声纹特征相似度大于预设相似度时，判定当前沟通对象为已知联系人，可以不执行S101～S105的诈骗行为检测操作；本实施例还可以在声纹特征相似度小于或等于预设相似度时，判定当前沟通对象为陌生人，此时可以执行S101～S105的诈骗行为检测操作。

作为一种可行的实施方式，上述待检声音信号可以为两个通讯终端之间的通话声音信号，具体采集待检声音信号的过程包括：若检测到第一通信终端与第二通信终端进行通话，则采集所述第一通信终端和/或所述第二通信终端传输的通话声音得到所述待检声音信号。上述待检声音信号可以包括第一通信终端向第二通信终端传输的通话声音，还可以包括第二通信终端向第一通信终端传输的通话声音。

上述能够实现诈骗行为检测的装置中可以为第一通信终端或第二通信终端，也可以为与第一通信终端或第二通信终端连接的其他装置，如耳机、辅听耳机、助听器等。

作为一种可行的实施方式，本实施例还可以采集运动数据，并根据所述运动数据确定用户动作；根据所述用户动作控制所述第一通信终端或所述第二通信终端执行对应的操作，具体的，本实施例中可以采用运动传感器或姿态传感器对运动数据进行采集。

具体的，若所述第一通信终端接收到所述第二通信终端发送的通话请求，则判断当前的用户动作是否为点头；若是，则向所述第一通信终端发送接听指令，以便控制所述第一通信终端接听所述第二通信终端的来电。在所述第一通信终端与所述第二通信终端进行通话的过程中，判断当前的用户动作是否为摇头动作；若是，则向所述第一通信终端或所述第二通信终端发送结束通话指令，以便中断所述第一通信终端结束与所述第二通信终端的通话连接。

下面请参见图2，图2为本申请实施例所提供的一种基于耳机的诈骗行为检测方法的流程图，本实施例的具体步骤可以包括：

S201：若检测到第一通信终端与第二通信终端进行通话，则采集所述第二通信终端向所述第一通信终端传输的对端通话声音；

其中，本实施例可以应用于与第一通信终端连接的耳机，上述耳机可以为头戴式耳机或入耳式耳机，耳机可以通过蓝牙或有线的方式与第一通信终端连接。第一通信终端和第二通信终端可以为手机、固定电话、平板电脑等。

在本步骤之前可以存在第一通信终端接收到第二通信终端的来电并接听电话的操作，还可以存在第一通信终端向第二通信终端拨打电话的操作。在第一通信终端与第二通信终端建立通话连接后，第一通信终端可以向耳机传输提示信息。若耳机接收到第一终端传输的提示信息，则可以判定检测到第一通信终端与第二通信终端进行通话。

在检测到第一通信终端与第二通信终端进行通话之后，耳机可以采集第二通信终端向第一通信终端传输的对端通话声音。具体的，耳机可以利用内置的麦克采集上述对端通话声音。

S202：判断对端通话声音是否为已知联系人的声音；若是，则结束流程；若否，则进入S203；

其中，由于电信诈骗电话通常为陌生人诈骗，因此在本步骤中先判断对方是否为陌生人，即：判断对端通话声音是否为已知联系人的声音。若对端通话声音为已知联系人的声音，则说明不存在电信诈骗的风险，可以结束流程。若对端通话声音不为已知联系人的声音，则说明存在电信诈骗的风险，可以进行进一步的判断。

可以理解的是，本实施例可以预先存储已知联系人及其对应的声纹特征，通过将对端通话声音与已知联系人的声音进行声纹特征比对，若声纹特征相似度大于或等于预设相似度则说明对端通话声音为已知联系人的声音，若声纹特征相似度小于预设相似度则说明对端通话声音不为已知联系人的声音。

上述进行声纹特征比对的过程可以在耳机的主控芯片中通过深度学习算法实现。耳机也可以将对端通话声音传输至第一通信终端，由第一通信终端实现声纹特征比对操作并将比对结果返回至耳机。

进一步的，在判定对端通话声音不为已知联系人的声音之后，还可以播报语音提示信息，以便提示第一通信终端的使用者当前的通话对象为陌生人并小心电信诈骗。上述语音提示信息可以通过耳机的扬声器播放。

S203：对对端通话声音和/或本地通话声音执行诈骗关键词检测操作，得到关键词命中数量；

其中，本步骤建立在对端通话声音不为已知联系人的声音的基础上，进一步对通话内容进行关键词检测。在本步骤之前可以存在获取本地通话声音的操作，还可以存在获取对端通话声音的操作，由于在通话过程中通话双方可以自由说话，因此本步骤中对端通话声音和本地通话声音可以包括通话开启时刻至当前时刻这一时间段内的所有通话声音。上述本地通话声音为第一通信终端向第二通信终端传输的声音。本实施例可以在对所述对端通话声音和/或本地通话声音执行诈骗关键词检测操作之前，利用麦克风或骨导传感器采集所述本地通话声音。

本实施例可以只对对端通话声音执行诈骗关键词检测操作，得到关键词命中数量；也可以只对本地通话声音执行诈骗关键词检测操作，得到关键词命中数量；还可以对对端通话声音和本地通话声音执行诈骗关键词检测操作，得到关键词命中数量。关键词命中数量指通话声音中出现诈骗关键词的数量。

具体的，本实施例可以将对端通话声音和/或本地通话声音作为目标音频，对目标音频进行语音识别得到目标音频对应的语义内容，进而对语义内容执行诈骗关键词检测操作，得到关键词命中数量。此外，本实施例还可以将目标音频的声纹信息与诈骗关键词的声纹信息进行比对，根据比对结果确定关键词命中数量。上述进诈骗关键词检测的过程可以在耳机的主控芯片中通过深度学习算法实现。耳机也可以将目标音频传输至第一通信终端，由第一通信终端实现诈骗关键词检测操作并将检测结果返回至耳机。

S204：若所述关键词命中数量大于预设值，则判定检测到电信诈骗行为。

其中，在得到关键词命中数量之后，本实施例可以将关键词命中数量与预设值进行比较，若大于预设值则判定检测到电信诈骗行为，若小于或等于所述预设值则判定未检测到电信诈骗行为。

作为一种可行的实施方式，在判定检测到电信诈骗行为之后，可以向所述第一通信终端发送诈骗处理指令，以便控制所述第一通信终端执行第一预设操作和/或第二预设操作；其中，所述第一预设操作为结束与所述第二通信终端的通话，所述第二预设操作为向目标账号发送诈骗提示信息。目标账号可以为与第一通信终端绑定的安全账号。

本实施例基于与通信终端连接的耳机实现，现在第一通信终端与第二通信终端进行通话时采集对端通话声音。若对端通话声音不为已知联系人的声音，则对本地通话声音和/或对端通话声音进行诈骗关键词检测，以便确定通话内容中提及诈骗关键词的数量。本实施例根据诈骗关键词的数量判断是否检测到电信诈骗行为。本实施例利用耳机基于通话内容对电信诈骗行为进行检测，能够提高检测电信诈骗行为的成功率。

请参见图3，图3为本申请实施例所提供的一种诈骗关键词检测方法的流程图，本实施例是对图2对应实施例中S203的进一步介绍，可以将本实施例与图2对应的实施例相结合得到进一步的实施方式，本实施例可以包括以下步骤：

S301：提取所述对端通话声音和/或本地通话声音的待检测声纹信息；

其中，本实施例可以对对端通话声音和/或本地通话声音进行降噪处理得到待检测声纹信息。

S302：将所述待检测声纹信息与声纹数据库中的诈骗声纹信息进行相似度比对；

在本步骤之前还可以存在通过对诈骗关键词的声音信号提取诈骗声纹信息并将诈骗声纹信息存储至声纹数据库的操作，每一诈骗关键词都有其对应的诈骗声纹信息。本实施例可以将所有的诈骗声纹信息逐个与待检测声纹信息的各个位置进行比对，得到相似度比对结果。本实施例还可以基于深度学习算法判断待检测声纹信息中是否存在与诈骗声纹信息的相似度大于阈值的部分。

S303：根据相似度比对结果确定关键词命中数量。

可以理解的是，每一诈骗关键词都有其对应的相似度比对结果，相似度对比结果用于描述该诈骗关键词出现在通话内容中的概率，当概率大于预设值时说明该诈骗关键词命中。关键词命中数量指对端通话声音和/或本地通话声音中出现诈骗关键词的数量。通过上述方式能够准确检测通话内容中出现的诈骗关键词，进而实现基于通话内容的诈骗行为检测，提高了检测电信诈骗行为的成功率。

作为对于图2对应实施例的进一步介绍，上述耳机中还可以设置有与主控芯片连接的运动传感器，该运动传感器可以包括加速度计、陀螺仪等。在耳机与第一终端设备连接且耳机处于开启状态下，主控芯片可以接收所述耳机中运动传感器采集的运动数据，并根据所述运动数据确定用户头部动作；根据所述用户头部动作向所述第一通信终端发送控制指令，以便控制所述第一通信终端执行对应的操作。

作为一种可行的实施方式，在检测到所述第一通信终端与第二通信终端进行通话之前，若接收到第一通信终端发送的来电提示信息，则判断当前的用户头部动作是否为点头；若是，则向所述第一通信终端发送接听指令，以便控制所述第一通信终端接听所述第二通信终端的来电。

作为另一种可行的实施方式，在检测到所述第一通信终端与第二通信终端进行通话之后，判断当前的用户头部动作是否为摇头动作；若是，则向所述第一通信终端发送结束通话指令，以便控制所述第一通信终端结束与所述第二通信终端的通话。

通过上述方式，本实施例可以实现用户点头即接通电话，用户摇头则挂断电话。为了避免通话误挂断，上述实施例在第一通信终端与第二通信终端进行通话之前，摇头动作无法起到结束通话的作用；上述实施例在检测到所述第一通信终端与第二通信终端进行通话后，再根据摇头动作结束通话，提高了控制的准确率。

下面通过在实际应用中的实施例说明上述实施例描述的流程。

由于年龄增长带来的听力损失，越来越多的老年人通过佩戴辅听耳机来弥补受损的听力损失。听力损失人群主要的特点为：对声音的辨识度较低，听力障碍的主要人群为50岁以上的老年人，随着老年化生活的多样性，并老年人对保健等享受式生活越来越关注，随之而来的诈骗信息也越来越多。为了防止这些听力障碍的人群被诈骗，本实施例对辅听耳机进行改进，以便对诈骗或是诱导消费的行为进行判断，并对进行老年人及时提醒。

请参见图4，图4为本申请实施例所提供的一种基于辅听耳机的电信诈骗识别方法的原理示意图，如图4所示，辅听耳机通过深度学习检测通话时对方的声音是否为常用联系人(即上文提到的已知联系人)的声音，若是常用联系人的声音则不启用诈骗检测算法，若不是常用联系人的声音则启用诈骗检测算法。在启用诈骗检测算法时，先提示用户当前通话对象不是机主本人的常用联系人，并且通过骨导传感器VPU(Voice Pick-up Sensor)收集的用户声音进行判断。骨导传感器将检测到的用户声音传输至辅听耳机的主控芯片以便判断是否启用反诈骗保护措施。主控芯片可以利用骨导传感器采集的声纹数据进行关键词检测；若检测到关键词，则启用反诈骗并且短信通知保护人。

在接听电话时经常要查找手机位置或对耳机的开关进行触碰，对于行动不便的老年人接听电话的操作过于复杂。本实施例可以在辅听耳机中添加运动传感器或姿态传感器等器件，当电话响应或是听媒介音乐时，可通过摇头和点头的方式拒绝电话或是暂停和继续媒介的播放。进一步的，由于摇头可能会误触发，因此摇头拒绝电话或暂停媒介播放的功能可以仅在通话或是和媒介进行连接时启用。

请参见图5，图5为本申请实施例所提供的一种基于辅听耳机的电信诈骗识别算法的流程示意图，图5介绍了辅听耳机中主控芯片分别对麦克采集的对端通话声音和骨导传感器采集的本地通话声音进行分析检测电信诈骗行为的方案。如图5所示，先对麦克采集的信号提取特征通过基于循环神经网络的深度学习判断声音是否为常用联系人声音，若不为常用联系人声音则启用反诈骗算法。其次对骨导传感器获取的人声信号进行基于深度神经网络的深度学习判断是否有诈骗关键词出现，若有关键词出现则执行命令短信到保护人。进一步的，若检测到诈骗关键词，手机会发送以防诈骗的警示信息到用户的扬声器中，并且在通话过程中起到保护用户的作用。进一步的，若检测到的诈骗关键词的数量大于临界值，则可以判定检测到诈骗行为，此时可以中断第一通信终端(即，与辅听耳机连接的通信终端)与第二通信终端(即，与第一通信终端通话的通信终端)之间的通话连接；还可以向目标账号发送诈骗提示信息。具体的，辅听耳机可以向第一通信终端发送挂断指令，以便控制第一通信终端中断与所述第二通信终端之间的通话连接。

在接到电话时，用户可直接进行摇头或点头，运动传感器将检测到的用户运动数据传输至主控芯片，主控芯片根据头部运动数据进行运行识别，进而执行相应的接起或挂断电话的操作。进一步的也可在通过媒介进行连接时，通过点头和摇头操作进行暂停或继续播放音乐的操作。

听力损失严重人群或是老年人群通常会对声音的辨识不清晰而发生利益被损害的情况，本实施例根据声音及通话内容来判别是否出现诈骗事件，提高了检测电信诈骗行为的成功率。

请参见图6，图6为本申请实施例所提供的一种诈骗行为检测装置的结构示意图，该诈骗行为检测装置可以包括：

关键词识别模块601，用于采集待检声音信号，对所述待检声音信号执行诈骗关键词识别操作得到诈骗关键词识别结果；

关键词数量确定模块602，用于根据所述诈骗关键词识别结果确定所述待检声音信号包含的诈骗关键词数量；

结束输出模块603，用于判断所述诈骗关键词数量是否大于预设值；若是，则判定检测到诈骗行为。

本实施例先采集待检声音信号，并对待检声音信号执行诈骗关键词识别操作，以便确定待检声音信号中出现的诈骗关键词。在得到诈骗关键词识别结果之后，本实施例根据诈骗关键词识别结果确定待检声音信号中包含的诈骗关键词数量，进而将诈骗关键词数量与预设值进行比较，若诈骗关键词数量大于预设值，则判定检测到诈骗行为。上述过程基于待检声音信号的内容对诈骗行为进行检测，能够提高检测诈骗行为的成功率。上述诈骗行为检测装置可以为移动终端、耳机、辅听耳机或助听器等。

进一步的，还包括：

陌生人检测模块，用于在采集待检声音信号之后，提取所述待检声音信号的声纹特征，并判断所述待检声音信号的声纹特征是否为已知联系人的声纹特征；若否，则执行对所述待检声音信号执行诈骗关键词识别操作得到诈骗关键词识别结果的操作。

进一步的，关键词识别模块601包括：

声纹对比单元，用于对所述待检声音信号执行语音识别操作得到所述待检声音信号对应的语义内容；还用于查询所述语义内容中的诈骗关键词，得到诈骗关键词识别结果。

进一步的，关键词识别模块601包括：

声音采集单元，用于若检测到第一通信终端与第二通信终端进行通话，则采集所述第一通信终端和/或所述第二通信终端传输的通话声音得到所述待检声音信号。

进一步的，还包括：

第一反诈骗模块，用于在判定检测到诈骗行为之后，中断所述第一通信终端与所述第二通信终端之间的通话；

和/或，第二反诈骗模块，用于在判定检测到诈骗行为之后，向目标账号发送诈骗提示信息。

进一步的，还包括：

动作检测模块，用于采集运动数据，并根据所述运动数据确定用户动作；

终端控制模块，用于根据所述用户动作控制所述第一通信终端或所述第二通信终端执行对应的操作。

进一步的，终端控制模块包括：

通话接起单元，用于若所述第一通信终端接收到所述第二通信终端发送的通话请求，则判断当前的用户动作是否为点头；若是，则向所述第一通信终端发送接听指令，以便控制所述第一通信终端接听所述第二通信终端的来电。

和/或，通话挂断单元，用于在所述第一通信终端与所述第二通信终端进行通话的过程中，判断当前的用户动作是否为摇头动作；若是，则向所述第一通信终端或所述第二通信终端发送结束通话指令，以便中断所述第一通信终端结束与所述第二通信终端的通话连接。

本申请还提供了一种存储介质，其上存有计算机程序，该计算机程序被执行时可以实现上述实施例所提供的步骤。该存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。

还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的状况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (10)

1.一种诈骗行为检测方法，其特征在于，包括：

采集待检声音信号，对所述待检声音信号执行诈骗关键词识别操作得到诈骗关键词识别结果；

根据所述诈骗关键词识别结果确定所述待检声音信号包含的诈骗关键词数量；

判断所述诈骗关键词数量是否大于预设值；

若是，则判定检测到诈骗行为。

2.根据权利要求1所述诈骗行为检测方法，其特征在于，在采集待检声音信号之后，还包括：

提取所述待检声音信号的声纹特征，并判断所述待检声音信号的声纹特征是否为已知联系人的声纹特征；

若否，则执行对所述待检声音信号执行诈骗关键词识别操作得到诈骗关键词识别结果的操作。

3.根据权利要求1所述诈骗行为检测方法，其特征在于，对所述待检声音信号执行诈骗关键词识别操作得到诈骗关键词识别结果，包括：

对所述待检声音信号执行语音识别操作得到所述待检声音信号对应的语义内容；

查询所述语义内容中的诈骗关键词，得到诈骗关键词识别结果。

4.根据权利要求1至3任一项所述诈骗行为检测方法，其特征在于，所述采集待检声音信号，包括：

若检测到第一通信终端与第二通信终端进行通话，则采集所述第一通信终端和/或所述第二通信终端传输的通话声音得到所述待检声音信号。

5.根据权利要求4所述诈骗行为检测方法，其特征在于，在判定检测到诈骗行为之后，还包括：

中断所述第一通信终端与所述第二通信终端之间的通话；

和/或，向目标账号发送诈骗提示信息。

6.根据权利要求4所述诈骗行为检测方法，其特征在于，还包括：

采集运动数据，并根据所述运动数据确定用户动作；

根据所述用户动作控制所述第一通信终端或所述第二通信终端执行对应的操作。

7.根据权利要求6所述诈骗行为检测方法，其特征在于，根据所述用户动作控制所述第一通信终端或所述第二通信终端执行对应的操作，包括：

若所述第一通信终端接收到所述第二通信终端发送的通话请求，则判断当前的用户动作是否为点头；若是，则向所述第一通信终端发送接听指令，以便控制所述第一通信终端接听所述第二通信终端的来电；

和/或，在所述第一通信终端与所述第二通信终端进行通话的过程中，判断当前的用户动作是否为摇头动作；若是，则向所述第一通信终端或所述第二通信终端发送结束通话指令，以便中断所述第一通信终端结束与所述第二通信终端的通话连接。

8.一种诈骗行为检测装置，其特征在于，包括：

关键词识别模块，用于采集待检声音信号，对所述待检声音信号执行诈骗关键词识别操作得到诈骗关键词识别结果；

关键词数量确定模块，用于根据所述诈骗关键词识别结果确定所述待检声音信号包含的诈骗关键词数量；

结束输出模块，用于判断所述诈骗关键词数量是否大于预设值；若是，则判定检测到诈骗行为。

9.根据权利要求8所述诈骗行为检测装置，其特征在于，还包括：

陌生人检测模块，用于在采集待检声音信号之后，提取所述待检声音信号的声纹特征，并判断所述待检声音信号的声纹特征是否为已知联系人的声纹特征；若否，则执行对所述待检声音信号执行诈骗关键词识别操作得到诈骗关键词识别结果的操作。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行时，实现如权利要求1至7任一项所述诈骗行为检测方法的步骤。

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