CN114119030A - 一种预防诈骗的方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
一种预防诈骗的方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114119030A CN114119030A CN202111327156.7A CN202111327156A CN114119030A CN 114119030 A CN114119030 A CN 114119030A CN 202111327156 A CN202111327156 A CN 202111327156A CN 114119030 A CN114119030 A CN 114119030A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fraud
- sample user
- user
- determining
- information
- 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.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- 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
- G06Q20/00—Payment architectures, schemes or protocols
- G06Q20/38—Payment protocols; Details thereof
- G06Q20/40—Authorisation, e.g. identification of payer or payee, verification of customer or shop credentials; Review and approval of payers, e.g. check credit lines or negative lists
- G06Q20/401—Transaction verification
- G06Q20/4016—Transaction verification involving fraud or risk level assessment in transaction processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Finance (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种预防诈骗的方法、装置、电子设备及存储介质,其中,该方法包括:确定与各画像标签对应的至少一个诈骗剧本;其中,画像标签是基于各样本用户的数据信息确定,数据信息是从至少一个第三方平台获取到的;基于至少一个诈骗剧本对相应画像标签中的样本用户进行安全属性评估,确定各样本用户所对应的安全性属性评估值;基于各样本用户的安全性属性评估值,确定相应样本用户的安全性等级,并根据安全性等级为相应样本用户提供防诈骗信息。解决了预防诈骗存在一定的滞后性的问题,实现了基于不同的安全防范意识向样本用户发送对应的防诈骗信息,从而降低样本用户被诈骗的可能性的效果。
Description
技术领域
本发明实施例涉及安全通讯技术领域,尤其涉及一种预防诈骗的方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
近年来,随着移动互联网、移动支付、云计算等信息技术的不断发展和普及。越来越多的用户多会使用移动终端设备完成各种各样的事情,相应的,诈骗多可以通过移动终端来实现。
也就是说,诈骗手段由线下转为了线上,即诈骗手段在不断升级,为了起到预防诈骗的效果,多会对移动终端的通讯信息进行处理,进而基于处理结果对终端使用用户进行提示。
但是,上述方式对预防诈骗存在一定的滞后性,导致用户无法及时识别诈骗信息,进而存在财产或者人身安全受到危害的问题。
发明内容
本发明提供一种预防诈骗的方法、装置、电子设备及存储介质,以实现提高样本用户安全防范意识,有效预防被诈骗的效果。
第一方面,本发明实施例提供了一种预防诈骗的方法,该方法包括:
确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本;其中,所述画像标签是基于各样本用户的数据信息确定,所述数据信息是从至少一个第三方平台获取到的;
基于所述至少一个诈骗剧本对相应画像标签中的样本用户进行安全属性评估,确定各样本用户所对应的安全性属性评估值;
基于各样本用户的安全性属性评估值,确定相应样本用户的安全性等级,并根据所述安全性等级为相应样本用户提供防诈骗信息。
第二方面,本发明实施例还提供了一种预防诈骗的装置,该装置包括:
诈骗剧本确定模块,用于确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本;其中,所述画像标签是基于各样本用户的数据信息确定,所述数据信息是从至少一个第三方平台获取到的;
安全性属性评估模块,用于基于所述至少一个诈骗剧本对相应画像标签中的样本用户进行安全属性评估,确定各样本用户所对应的安全性属性评估值;
安全性等级评估模块,用于基于各样本用户的安全性属性评估值,确定相应样本用户的安全性等级,并根据所述安全性等级为相应样本用户提供防诈骗信息。
第三方面,本发明实施例还提供了一种电子设备,所述电子设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如本发明实施例任一所述的预防诈骗的方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本发明实施例任一所述的预防诈骗的方法。
本实施例的技术方案,确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本;其中,所述画像标签是基于各样本用户的数据信息确定,所述数据信息是从至少一个第三方平台获取到的,通过确定不同画像标签对应的不同的诈骗剧本,可以有针对性的对各样本用户进行诈骗测试,更加准确的反应各样本用户在面对有针对性的诈骗剧本的反应。基于所述至少一个诈骗剧本对相应画像标签中的样本用户进行安全性属性评估,确定各样本用户所对应的安全性属性评估值,通过各样本用户在诈骗测试中获得的安全性属性评估值,确定各样本用户的安全性等级;基于各样本用户的安全性属性评估值,确定相应样本用户的安全性等级,并根据所述安全性等级为相应样本用户提供防诈骗信息,根据各样本用户的安全性等级的不同,有针对性性的向不同安全性等级所对应的各样本用户发送防诈骗信息。解决了样本用户在确定接收到的信息为诈骗信息存在一定的滞后性,导致样本用户无法有效预防诈骗的问题,实现了通过预先对各样本用户进行诈骗测试,从而确定各样本用户的安全防范意识,基于各样本用户的安全方法意识确定各样本用户的安全性等级,并根据安全性等级向对应的样本用户发送防诈骗信息,从而降低各样本用户被诈骗的可能性的效果。
附图说明
为了更加清楚地说明本发明示例性实施例的技术方案,下面对描述实施例中所需要用到的附图做一简单介绍。显然,所介绍的附图只是本发明所要描述的一部分实施例的附图,而不是全部的附图,对于本领域普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图得到其他的附图。
图1为本发明实施例一所提供的一种预防诈骗的方法流程示意图;
图2为本发明实施例一所提供的一种样本用户、画像标签以及诈骗剧本的对应关系的示意图;
图3为本发明实施例二所提供的一种预防诈骗的方法流程示意图;
图4为本发明实施例三所提供的一种预防诈骗的方法流程示意图;
图5为本发明实施例四所提供的一种预防诈骗的方法流程示意图;
图6为本发明实施例五所提供的一种预防诈骗的方法流程示意图;
图7为本发明实施例六所提供的一种预防诈骗的方法流程示意图;
图8为本发明实施例七所提供的一种预防诈骗的方法具体实施方法流程示意图;
图9为本发明实施例八所提供的一种预防诈骗的装置的结构示意图;
图10为本发明实施例九所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一所提供的一种预防诈骗的方法流程示意图,本实施例可适用于对各样本用户进行诈骗测试预演,进而基于测试结果确定样本用户是否为易受诈骗用户,进而为各样本用户提供有针对性反诈骗信息的情况,该方法可以由预防诈骗的装置来执行,该装置可以通过软件和/或硬件的形式实现,硬件可以是电子设备,如,移动终端或PC端等。
如图1所示,本实施例的方法包括:
S110、确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本;其中,所述画像标签是基于各样本用户的数据信息确定,所述数据信息是从至少一个第三方平台获取到的。
在本发明实施例中,可以是针对网络诈骗设计的预防诈骗的技术方案。用户画像,可以包括用户的年龄、性别、职业、收入、学历、风险、爱好偏向以及行为倾向等信息。每个用户都可以存在用户画像,通过用户画像可以表征用户的某些特征,且用户画像可以从多个维度对用户进行描述,例如用户基本属性特征、婚姻状态特征、学历信息特征以及收入高低特征等通过用户画像可以进一步精准,快速地分析用户行为习惯、消费习惯、社会属性以及爱好兴趣等重要信息,画像标签可以理解为表达用户的基本属性、行为倾向以及兴趣偏好等某一个维度的数据标识,可以间接的描述和分类用户人群。示例性地,画像标签是基于各样本用户的特征信息确定的,以年龄作为画像标签确定的依据,可以是0-15岁的画像标签为青少年、15-30岁的画像标签为青年、30-45岁的画像标签为中年、45-60岁的画像标签为中老年以及60岁以上的画像标签为老年。还可以按照学历属性作为画像标签确定的依据,例如画像标签可以设置为小学生学历、中学生学历、大学生学历、研究生学历和博士及以上学历。具体的画像标签可以根据实际需求进行设置,不做限定。上述仅仅是从几个维度来介绍画像标签可以是什么,但不是对画像标签的限定,在实际应用中可以从多个维度来确定各个样本用户的画像标签。
诈骗剧本可以理解为在实行诈骗行为过程中,用以引诱被诈骗者上当所设计的套路文本,诈骗剧本的类型可以有多种,例如可以为电话诈骗、网络诈骗、软件诈骗或链接诈骗等。样本用户可以理解为在诈骗行为研究中,选取的用以作为诈骗行为研究的研究对象;第三方平台可以包括高校平台、学历登记平台、酒店信息平台、通信平台、交通信息平台、各种带有保密性质的平台、网络注册平台或任何可以采集到用户信息的平台。
具体的,通过第三方平台可以收集用户的各种数据信息,包括用户的年龄、性别、手机号码、身份证号、学历、工作单位、家庭住址、家庭人物关系、资产情况、消费记录以及居住城市等各类信息。通过手机用户丰富的个人信息,能够描述出该用户的用户画像,根据不同属性可以设置不同的画像标签,能够基于用户画像将用户按照不同的画像标签进行人群分类。针对各画像标签所对应的用户人群,确定该用户人群容易受到诈骗风险的诈骗剧本。可以理解的是,每个用户可能对应多个画像标签,每个画像标签所对应的诈骗剧本可以为一个,也可以为多个,因此,根据用户画像标签确定的诈骗剧本可以为一个,也可以为多个。
可选的,所述确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本,包括:根据预先建立的画像标签和各诈骗剧本之间的对应关系,确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本。
具体的,在实际应用中,针对不用画像标签所对应的易被诈骗的类型不同,根据不同的画像标签,可以向各样本用户提供不同的诈骗剧本,在获得样本用户的数据信息后,通过对样本用户的数据信息进行分析可以将样本用户对应不同的画像标签,若想有针对性地研究不同样本用户的反诈骗意识,可以预先建立画像标签和各诈骗剧本之间的对应关系,进一步的,在在对样本用户进行测试时,可以与画像标签对应的诈骗剧本发送给该画像标签对应的样本用户,确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本。
示例性地,如图2所示,假设共有k个样本用户,n个画像标签和m个诈骗剧本,根据样本用户的数据信息可以对样本用户进行画像分析,然后根据各样本用户的用户画像与预设的画像标签建立对应关系,再根据每个画像标签所对应的特征信息与诈骗剧本之间建立对应关系。其中,可以理解的是,每个样本用户可以对应至少一个画像标签,每个画像标签可以对应至少一个诈骗剧本,因此,每个样本用户对应至少一个诈骗剧本。
S120、基于所述至少一个诈骗剧本对相应画像标签中的样本用户进行安全属性评估,确定各样本用户所对应的安全性属性评估值。
在本发明实施例中,安全属性评估可以理解为基于诈骗剧本对各样本用户的安全防范意识进行评估。安全性属性评估值可以理解为基于各样本用户在诈骗测试中的安全防范意识确定各样本用户的分值,根据安全性属性评估值可以判断各样本用户的安全防范意识的高低。安全性属性评估值越高,进一步可以推断该样本用户被诈骗的风险越低;反之,样本用户的安全防范意识越低,则安全性属性评估值越低,进一步可以推断该样本用户被诈骗的风险越高。
具体的,基于至少一个诈骗剧本对该诈骗剧本相对应的画像标签下的样本用户进行诈骗测试,然后根据样本用户在测试过程中的行为反应给该用户进行评估,确定各样本用户的安全性属性评估值。
示例性地,假设安全性属性的分值满分为100分,当样本用户的分值为30分以下时,可以认为该样本用户的安全性属性较低,受到诈骗的风险较高;反之,如果样本用户的分值为70分以上时,可以认为该样本用户的安全性属性较高,受到诈骗的风险较低。
S130、基于各样本用户的安全性属性评估值,确定相应样本用户的安全性等级,并根据所述安全性等级为相应样本用户提供防诈骗信息。
其中,安全性等级可以用来表示为样本用户面对诈骗行为的防范意识的高低,可以与安全性属性评估值相对应,安全性属性评估值越高,则表示样本用户的安全性等级越高,被诈骗的风险越低;安全性属性评估值越低,则表示样本用户的安全性等级越低,被诈骗的风险越高。防诈骗信息可以理解为用以提示用户防止被诈骗的信息,针对不同的诈骗剧本,防诈骗信息的侧重点不同,因此,防诈骗信息的类型也可以为多种。
具体的,根据各样本用户的安全性属性评估值,可以确定各样本用户所对应的不同的安全性等级,然后根据不同的安全性等级,向该安全等级下的有针对性的为各样本用户提供相应的防诈骗信息,用以提示各样本用户注意身边的诈骗行为,防止上当受骗。
具体的,可以预先设置安全性属性评估值对应的安全性等级划分模型,假设安全性属性评估值的满分为100分,安全属性等级划分模型可以按照安全性属性评估值的分值进行划分,安全性属性评估值为0-30分时,安全等级为高等风险,安全性属性较低;安全性属性评估值为30-70分时,安全等级为中等风险,安全性属性为中等;安全性属性评估值为70分以上时,安全性等级为低等风险,安全性属性较高。基于各样本用户在诈骗测试中获得的安全性属性评估值,进一步的,可以确定该样本用户所对应的安全性等级。
可选的,所述基于各样本用户的安全性属性评估值,确定相应样本用户的安全性等级,包括:根据预先设置的安全性等级划分模型,对各样本用户的安全性属性评估值进行处理,得到各样本用户的安全性等级。
具体的,同一个样本用户可以对应多个画像标签,每个画像标签也可以对应多个诈骗剧本,由此可以知,针对同一样本用户可以对应多个诈骗剧本。根据不同的诈骗剧本,对样本用户在诈骗测试过程中的表现的安全性评估方式不同,所得到的安全性等级划分模型也不完全相同,进而所得到的的各样本用户的安全性属性评估值和安全性等级不同。
示例性地,同一个样本用户可以同时对应多个诈骗剧本,包括语音诈骗剧本和网络链接诈骗剧本。以语音诈骗剧本为例,如果诈骗剧本为语音诈骗剧本,可以对语音通话时长、通话内容以及通话过程中的操作行为分别设置不同的分值,例如安全性属性评估值满分为100分,通话时长所占分值为20分、通话内容所占分值为30分以及通话过程中的操作行为所占分值为50分。通话时长越长,所获得的安全性属性子评估值的分值越高;通话内容中多次出现敏感词汇,例如“好的”或“转账”等,敏感词汇的出现频次越高,所获得的安全性属性子评估值的分值越高;通话过程中多次出现配合诈骗人员的操作行为的出现频次越高,所获得的安全性属性子评估值的分值越高。按照最终获得的安全性属性评估值设置安全性等级,0-20分为安全性属性较低、20-50分为安全性属性为安全性属性中等、50-70分为安全性属性较高以及70-100分为安全性属性极高。
以网络链接诈骗剧本为例,可以根据用户在网页中的操作步骤进行评估,例如可以在网页中设置10个步骤,每个步骤对应一个安全性属性子评估值,安全性属性子评估值总分为100分,其中每个操作步骤的对应的安全性属性子评估值可以相同,也可以不同,也可以根据操作步骤在整个流程中的重要程度设置分值。按照安全性属性评估值不同的分值范围设置安全性等级,例如,0-20分为高等风险、40-80分为中等风险,80-100分为低等风险。
当样本用户打开网络诈骗链接时,进入网页,并根据网页中的提示进行相应的操作时,记录每个步骤对应的分值,如果样本用户最终完成了所有的步骤,所获得的安全性属性子评估值的和为100分,对应的安全性属性评估值为0分,则表明此时该样本用户已经被诈骗,属于高等风险等级,说明该样本用户被诈骗的风险极高。
本实施例的技术方案,确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本;其中,所述画像标签是基于各样本用户的数据信息确定,所述数据信息是从至少一个第三方平台获取到的,通过确定不同画像标签对应的不同的诈骗剧本,可以有针对性的对各样本用户进行诈骗测试,更加准确的反应各样本用户在面对有针对性的诈骗剧本的反应。基于所述至少一个诈骗剧本对相应画像标签中的样本用户进行安全性属性评估,确定各样本用户所对应的安全性属性评估值,通过各样本用户在诈骗测试中获得的安全性属性评估值,确定各样本用户的安全性等级;基于各样本用户的安全性属性评估值,确定相应样本用户的安全性等级,并根据所述安全性等级为相应样本用户提供防诈骗信息,根据各样本用户的安全性等级的不同,有针对性性的向不同安全性等级所对应的各样本用户发送防诈骗信息。解决了样本用户在确定接收到的信息为诈骗信息存在一定的滞后性,导致样本用户无法有效预防诈骗的问题,实现了通过预先对各样本用户进行诈骗测试预演,从而确定各样本用户的安全防范意识,基于各样本用户的安全方法意识确定各样本用户的安全性等级,并根据安全性等级向对应的样本用户发送防诈骗信息,从而降低各样本用户被诈骗的可能性的效果。
实施例二
作为上述实施例的一可选实施例,图3为本发明实施例二所提供的一种预防诈骗方法的流程示意图,可选的,所述在所述确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本之前,还包括确定与各样本用户所对应的至少一个画像标签,对确定与各样本用户所对应的至少一个画像标签进行进一步细化。
如图3所示,具体方法包括:
S210、从至少一个第三方平台中获取各待处理用户的原始数据信息,并对所述原始数据信息进行整合处理,得到与各待处理用户相关联的待使用数据,并根据所述待使用数据确定至少一个样本用户。
其中,待处理用户可以理解为各第三方平台获取的没有进行画像分析的用户;原始数据信息可以理解为直接从第三方平台获得的数据;待使用数据可以理解为原始数据中可以能够标识待处理用户特征的数据,进一步的,可以根据待使用数据对待处理用户进行画像分析。
具体的,从至少一个第三方平台中获取各待处理用户的原始数据信息,按照不同的特征对这些原始数据进行整合处理,将原始数据中与待处理用户相关联的,能够标识用户某些特征信息的数据信息筛选出来,作为待使用数据,然后根据待使用数据信息,可以确定至少一个样本用户。
示例性地,从第三方平台获取待处理用户的原始数据信息中可以包含待处理用户的姓名、手机号码、身份证号、年龄、性别、婚姻状况、学历、社交账号、各类手机APP使用情况以及消费记录等数据信息,对这些原始数据进行整合处理,例如可以按照年龄、性别、学历、购买力或社交行为等方面对待处理用户的数据进行整合处理,得到待使用数据,然后根据这些待使用数据确定至少一个样本用户。其中,样本用户可以按照预设规则进行确定,样本用户的类型也可以有多种,示例性地,可以包括学历型样本用户、不同年龄段的样本用户、不同消费等级的样本用户以及不同社交状况的样本用户等,针对不同的特征,可以将待处理用户按照这些特征分别标识为不同的样本用户。
S220、基于所述至少一个样本用户的待使用数据,确定与所述至少一个样本用户的人物画像。
其中,人物画像可以理解为根据样本用户的待使用数据,按照待使用数据中的信息对样本用户的特征进行描述,对样本用户的人物画像越丰富表示该用户的特征信息越详细,对样本用户的了解就越多。具体的,基于至少一个样本用户的待使用数据,可以确定与该样本用户相对应的特征信息,每个特征信息可以作为该样本用户的人物画像中的一个特征,样本用户的特征描述的越具体,该样本用户的人物画像的特征就越清晰,进一步的,在对样本用户进行诈骗测试时,能够更有针对性选择该样本用户相对应的诈骗剧本。
S230、基于各样本用户的人物画像,确定与各样本用户相对应的至少一个画像标签。
具体的,可以获得每个样本用户的人物画像,基于各样本用户的人物画像,可以得到人物画像中的特征信息,每类特征信息可以作为一个画像标签,同一个样本用户可以包含多个特征信息,进而每个样本用户可以对应至少一个画像标签,然后将各样本用户按照所对应的画像标签进行分类,
示例性地,各样本用户的人物画像中可以包含学历、婚姻状况、性别以及年龄等特征信息,将每个特征信息作为一个画像标签,可以确定与各样本用户相对应的至少一个画像标签。例如这个画像标签可以包括年龄在18-25之间、学历为本科及以上、女性以及未婚,基于各样本用户的人物画像进行分析,将符合这个画像标签的样本用户,将这些特征信息作为该样本用户的至少一个画像标签。
S240、确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本;其中,所述画像标签是基于各样本用户的数据信息确定,所述数据信息是从至少一个第三方平台获取到的。
S250、基于所述至少一个诈骗剧本对相应画像标签中的样本用户进行安全属性评估,确定各样本用户所对应的安全性属性评估值。
S260、基于各样本用户的安全性属性评估值,确定相应样本用户的安全性等级,并根据所述安全性等级为相应样本用户提供防诈骗信息。
本实施例的技术方案,在确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本之前,从至少一个第三方平台中获取各待处理用户的原始数据信息,并对所述原始数据信息进行整合处理,得到与各待处理用户相关联的待使用数据,并根据所述待使用数据确定至少一个样本用户,对各样本用户进行画像分析,获得各样本用户的特征信息;基于所述至少一个样本用户的待使用数据,确定与所述至少一个样本用户的人物画像,可以基于人物画像进一步的确定样本用户对应的画像标签;基于各样本用户的人物画像,确定与各样本用户相对应的至少一个画像标签,可以将样本用户按照画像标签进行分类,进一步的,在对各样本用户进行诈骗测试时,按照画像标签的不同,有针对性性的对画像标签所对应的样本用户各样本用户进行测试。解决了对所有样本用户采用相同的诈骗剧本,无法有效判断样本用户的反诈骗意识的安全性等级的问题,通过对各样本用户进行人物画像,并将各样本用户按照画像标签进行分类的方法,实现了度不同画像标签对应的样本用户进行有针对性的诈骗测试的效果。。
实施例三
作为上述实施例的一可选实施例,图4为本发明实施例三所提供的一种预防诈骗方法的流程示意图,可选的,对所述基于所述至少一个诈骗剧本对相应画像标签中的样本用户进行安全属性评估,确定各样本用户所对应的安全性属性评估值进行进一步细化。
如图4所示,具体方法包括:
S310、确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本;其中,所述画像标签是基于各样本用户的数据信息确定,所述数据信息是从至少一个第三方平台获取到的。
S320、针对同一画像标签所对应的样本用户,将与当前画像标签相对应的至少一个诈骗剧本发送至与所述当前画像标签相对应的至少一个样本用户。
其中,每个画像标签相对应的诈骗剧本可以为一个,也可以为多个,每个样本用户可以对应至少一个画像标签,因此各样本用户对应至少一个诈骗剧本。
具体的,同一画像标签所对应的各样本用户之间往往存在相似的特征,例如同属年龄段、同等学历或同种性别等,每个画像标签所对应的诈骗剧本不同。因此,需要对不用画像标签的样本用户设计不同的诈骗剧本,然后将当前画像标签相对应的至少一个诈骗剧本发送给与当前画像标签相对应的至少一个样本用户,发送方式可以为电话语音方式、APP下载方式、网络链接方式或短信链接方式等。
示例性地,如果画像标签为学历型,例如本科及以上,通常即将进入大学或初入大学校门的学生,由于好奇心较重,此类用户容易受到网络上各种信息的引诱,可以针对该画像标签的样本用户有针对性性的设计诈骗剧本。诈骗剧本可以包括网络贷款剧本、网络刷单剧本、录取信息诈骗剧本、网络信誉诈骗剧本、兼职诈骗剧本、网络购物诈骗剧本、电话冒充他人剧本以及软件诈骗剧本等。
示例性地,如果画像标签为年龄型,例如可以根据年龄段设计不同的画像标签,以年龄段为60岁及以上为例,此类样本用户年龄较大,对个人健康状况、、网购、彩票中奖以及投资理财等内容比较关注。因此,针对该画像标签的样本用户,诈骗剧本可以包括保健品诈骗剧本、红包诈骗剧本、投资理财诈骗剧本、网购诈骗剧本、婚恋诈骗剧本、非法集资诈骗剧本以及彩票中奖诈骗剧本等。
示例性地,如果画像标签为性别标签,可以根据男性和女性对不同内容的关注度不同,设计不同的诈骗剧本。例如针对女性的诈骗剧本包括网购诈骗剧本、母婴产品诈骗剧本、网络刷单诈骗剧本、兼职信息诈骗剧本、代购诈骗剧本、低价购物诈骗剧本以及中奖链接诈骗剧本等。针对男性的诈骗剧本包括彩票中奖诈骗剧本、APP下载诈骗剧本、冒充好友引诱转账诈骗剧本、信用卡诈骗剧本、招聘诈骗剧本、传销诈骗剧本以及伪造特定身份信息诈骗剧本等。通过确定各样本用户的人物画像,针对同一画像标签所对应的样本用户,将与当前画像标签相对应的至少一个诈骗剧本发送至与当前画像标签相对应的至少一个样本用户。
S330、针对各样本用户,根据当前样本用户对至少一个诈骗剧本的反馈信息,确定与所述当前样本用户相对应的安全性属性评估值。
其中,反馈信息可以理解为各样本用户在进行诈骗测试时,对诈骗信息的反应或行为信息。
具体的,将诈骗剧本发送给相对应的画像标签所对应的样本用户后,可以根据各样本用户在诈骗测试中的诈骗信息的反应信息或行为信息,给当前样本用户进行评估,确定当前样本用户对应的安全性属性评估值。
示例性地,可以根据预先猜想的样本用户在诈骗测试中的可能出现的反馈信息,设置反馈信息的分值。以冒充好友转账诈骗剧本为例,如果通过电话形式对样本用户进行诈骗测试,反馈信息可以包括:样本用户接通电话的时长;是否存在是否配合诈骗人员的语言,例如“好的”“是的”“好久不见了”“稍后转给你”“银行卡”“账号”“支付宝转”或“微信转”等,都可以视为样本用户的配合行为语言;配合诈骗人员下载APP或点击链接等。可以为每个反馈信息设置对应的分值,当样本用户配合诈骗人员完成诈骗剧本中所有的流程,最终转账给诈骗人员,则可以确定该样本用户被此类电话诈骗剧本诈骗的可能性极高,并根据样本用户的反馈信息,确定当前样本用户相对应的安全性属性评估值。
可选的,所述根据当前样本用户对至少一个诈骗剧本的反馈信息,确定与所述当前样本用户相对应的安全性属性评估值,包括:确定所述至少一个诈骗剧本相对于所述当前样本用户的安全性属性子评估值;根据各所述安全性属性子评估值,确定与所述当前样本用户相对应的安全性属性评估值。
其中,安全性属性子评估值可以理解为根据样本用户在诈骗测试中的反馈信息设置的相应分值。
示例性地,对样本用户的反馈信息采用扣分制,安全性属性评估值可以设置为满分100分,对不同的反馈信息设置不同的分值,每个反馈信息对应的分值可以作为一个安全性属性子评估值,安全性属性子评估值分值的总和与安全性属性评估值相等。每当样本用户完成一个反馈信息,扣除相应的安全性属性子评估值,完成多个反馈信息时,对安全性属性子评估值进行累加扣除,相应的,样本用户每完成一个反馈信息,安全性属性评估值相应减少。因此,安全性属性子评估值越高,则表示当前用户的安全性属性评估值越低,被诈骗的风险越高。
值得注意的时,虽然在一个诈骗剧本中可以包含多个安全性属性子评估值,但是当样本用户出现转账行为后,表明该样本用户已经被诈骗,此时不需要对其他反馈信息进行统计,可直接将当前样本用户的安全性属性评估值记录为0分,表示当前样本用户被此类诈骗剧本诈骗的风险极高。
S340、基于各样本用户的安全性属性评估值,确定相应样本用户的安全性等级,并根据所述安全性等级为相应样本用户提供防诈骗信息。
本实施例的技术方案,针对同一画像标签所对应的样本用户,将与当前画像标签相对应的至少一个诈骗剧本发送至与所述当前画像标签相对应的至少一个样本用户,有针对性的向样本用户发送相应的诈骗剧本,进一步的,能够更加准确的确定样本用户易被诈骗的方式;针对各样本用户,根据当前样本用户对至少一个诈骗剧本的反馈信息,确定与所述当前样本用户相对应的安全性属性评估值,通过安全性属性评估值的高低,可以体现各样本用户面对诈骗剧本时的防范意识的强弱,安全性属性评估值越高表明该样本用户的安全防范意识越强。解决了无法有效判断不同类型的样本用户在不同诈骗形式下的安全防范意识的问题,通过向不同画像标签对应的样本用户发送相应的诈骗剧本,并根据样本用户的反馈信息确定样本用户进行安全性属性评估值的方法,实现了更加准确的判断用户对诈骗行为的安全防范意识强弱的效果。
实施例四
作为上述实施例的一可选实施例,图5为本发明实施例四所提供的一种预防诈骗方法的流程示意图,可选的,对所述确定所述至少一个诈骗剧本相对于所述当前样本用户的安全性属性子评估值进行进一步细化。
如图5所示,具体方法包括:
S410、确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本;其中,所述画像标签是基于各样本用户的数据信息确定,所述数据信息是从至少一个第三方平台获取到的。
S420、针对同一画像标签所对应的样本用户,将与当前画像标签相对应的至少一个诈骗剧本发送至与所述当前画像标签相对应的至少一个样本用户。
S430、确定所述至少一个诈骗剧本相对于所述当前样本用户的安全性属性子评估值。
具体的,确定同一画像标签所对应的样本用户后,根据该画像标签所包含的诈骗剧本,向对应的样本用户发送至少一个诈骗剧本,根据预先设置的样本用户可能出现的反馈信息,将根据反馈信息设置相应的安全性属性子评估值,为样本用户打分,确定相应的样本用户的安全性属性子评估值。
为了清楚的介绍本技术方案,可以对一个用户对其中一个诈骗剧本的安全性属性评估为例进行介绍,其他用户可以按照同样的方式执行,在此不再一一赘述。
可选的,所述确定所述至少一个诈骗剧本相对于所述当前样本用户的安全性属性子评估值,包括:如果与所述当前样本用户所对应的至少一个诈骗剧本中包括语音诈骗剧本,则记录语音通话时长、语音通话内容以及所述当前样本用户的操作行为信息。
其中,语音诈骗剧本可以理解为通过语音通话的方式诱导样本用户进行各种操作实施诈骗行为的剧本。
具体的,如果向当前样本用户发送的诈骗剧本为语音诈骗剧本,可以通过向当前样本用户打电话或语音通话的方式,记录当前样本用户的操作行为信息。例如可以记录当前样本用户与诈骗人员的通话时长、语音通话内容以及在语音过程中是否存在配合诈骗人员的指令进行操作的行为,通过这些测试,可以确定当前样本用户的安全性属性子评估值。
可选的,所述确定所述至少一个诈骗剧本相对于所述当前样本用户的安全性属性子评估值,包括:根据与各诈骗剧本所对应的语音通话时长、语音通话内容以及所述操作行为信息,确定所述当前样本用户的安全性属性子评估值。
具体的,如果安全性属性评估值的满分为100分,设置不同的安全性属性子评估值,将语音通话时长的分值设置为30分,对语音通话内容中配合性语言的分值设置为30分,对当前样本用户的操作行为信息的分值设置为40分。其中,配合性语言可以设置为多种,根据语言中体现出的配合度设置相应的分值,配合度越高,则分值越高,共30分。例如,如果当前样本用户的通话内容中包含类似于“我马上给你转账”这类的语言,可以视为极度配合诈骗行为的语言,可以将直接将此项分值记录为30分。
如果当前样本用户在接到诈骗电话第一时间挂断电话,则该诈骗行为无法继续实施,没有相应的扣分,则当前样本用户的安全性属性评估值为满分,可以表明当前样本用户的安全防范意识较强。
如果当前样本用户在接到诈骗电话没有选择挂断电话,而是与诈骗人员聊天,而与诈骗人员通话时长越长,则受骗的概率越大,因此,通话时长越长,此处获得的安全性属性子评估值的分值越高,最终扣除的分值也越多。当通话时长达到预设时长阈值后,此处安全性属性子评估值达到30分。
如果在通话过程中,出现高度配合诈骗人员的语言,例如可以为“好的”“是的”“我去转账”“什么时候转”“怎么转”等语言,根据当前样本用户的语言的配合度,确定此处安全性属性子评估值,如果最后确定给诈骗人员转账,则安全性属性子评估值达到30分。
如果当前样本用户在通话过程中存在配合诈骗行为的操作行为信息,例如点击链接、输入账号、身份证号、填写个人信息以及确认转账等行为,根据操作行为的配合程度,确定分值。如果当前样本用户最终进行转账,则此处的安全性属性子评估值达到40分。
可选的,所述根据与各诈骗剧本所对应的语音通话时长、语音通话内容以及所述操作行为信息,确定所述当前样本用户的安全性属性子评估值,包括:根据所述通话语音时长所对应的权重、语音通话内容所对应的权重以及操作行为信息中每个操作步骤所对应的权重,对所述语音通话时长、语音通话内容以及所述操作行为信息进行处理,确定所述当前样本用户的安全性属性子评估值。
其中,权重可以理解为一项事物的重要程度,可以通过百分比的形式展示,所占百分比越高,则表示权重越大。示例性地,语音诈骗剧本中包括语音通话时长、语音通话内容以及操作行为信息进行处理,语音通话时长越长,则语音通话时长所占的权重越大。如果当前样本用户接到语音诈骗时,立即挂断电话,则此时语音通话时长可以设置为100%;如果当前用户与诈骗人员进行通话,在通话过程中多次出现配合性的敏感词汇且存在配合性的操作行为,则可以将通话时长的权重调整为20%,语音通话内容的权重调整为40%,语音通话过程中的操作行为的权重调整为40%。
值得注意的是,权重信息可以根据实际情况进行动态调整,例如语音通话时长越长,则语音通话时长所占权重越大;语音内容中敏感词汇出现频次越高,则语音通话内容所占权重越大;语音通话过程中配合性操作行为出现频次越高,则操作行为信息所占权重越大。
具体的,在设计诈骗剧本时,不仅可以设置样本用户的反馈信息对应的安全性属性子评估值的分值,还可以对对各项安全性属性子评估值所占权重进行设置。例如当诈骗剧本为语音诈骗剧本时,可以分别设置样本用户在语音过程中的语音通话时长所对应的权重,语音通话内容语音通话内容所对应的权重以及操作行为信息所对应的权重。
进一步的,语音通话内容同一个关键词可能会多次出现,例如“好的”“转账”等词语,可以根据设置关键词,并统计这些关键词出现的频次,调整语音通话内容所对应的权重。语音通话过程中不同的操作行为信息也可以设置为不同的权重,例如,打开某APP权重为5%,点击某个链接的权重为20%,输入个人信息的权重为25%以及进行转账操作100%等。
值得注意的是,一旦当前样本用户出现转账操作行为,该样本用户已经完成了诈骗流程,无论这个转账行为的权重设置为多少,可以直接扣除该样本用户的安全性属性评估值所有分值,此时,该样本用户的安全性属性评估值为0。
S440、根据各所述安全性属性子评估值,确定与所述当前样本用户相对应的安全性属性评估值。
具体的,根据样本用户在诈骗剧本进行过程中的反馈信息,确定该样本用户的安全性属性子评估值的分值,可以将各项安全性属性子评估值的分值进行简单叠加,在安全性属性评估值中进行相应扣除,最后确定与当前样本用户相对应的安全性属性评估值。还可以预先设置每个诈骗剧本中的时长信息、内容信息、操作信息或步骤信息所对应的权重,设置每个信息对应的权重,根据权重与每个安全性属性子评估值的分值确定相应的安全性属性评估值。
S450、基于各样本用户的安全性属性评估值,确定相应样本用户的安全性等级,并根据所述安全性等级为相应样本用户提供防诈骗信息。
本实施例的技术方案,确定所述至少一个诈骗剧本相对于所述当前样本用户的安全性属性子评估值,将当前样本用户的安全性属性子评估值进行叠加统计,并在安全性属性评估值进行相应扣除。根据各所述安全性属性子评估值,确定与所述当前样本用户相对应的安全性属性评估值,进一步的根据当前样本用户的安全性属性评估值确定该样本用户的安全性等级。解决了对样本用户的安全性等级划分不准确的问题,实现了对样本用户的安全等级进行准确划分的效果。
实施例五
作为上述实施例的一可选实施例,图6为本发明实施例五所提供的一种预防诈骗方法的流程示意图,可选的,对所述确定所述至少一个诈骗剧本相对于所述当前样本用户的安全性属性子评估值进行进一步细化。
如图6所示,具体方法包括:
S510、确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本;其中,所述画像标签是基于各样本用户的数据信息确定,所述数据信息是从至少一个第三方平台获取到的。
S520、针对同一画像标签所对应的样本用户,将与当前画像标签相对应的至少一个诈骗剧本发送至与所述当前画像标签相对应的至少一个样本用户。
S530、确定所述至少一个诈骗剧本相对于所述当前样本用户的安全性属性子评估值。
可选的,所述确定所述至少一个诈骗剧本相对于所述当前样本用户的安全性属性子评估值,包括:如果与所述当前样本用户所对应的至少一个诈骗剧本中包括链接诈骗剧本和/或软件类诈骗剧本,则记录所述当前样本用户对所述诈骗剧本中各操作步骤的操作行为信息。
其中,链接诈骗剧本可以理解为通过向样本用户发送链接,诱导样本用户打开链接,进而对样本用户实行诈骗行为的诈骗方式,链接诈骗剧本可以通过短信或邮件发送给样本用户;软件类诈骗剧本可以理解为通过应用程序、社交平台或扫描二维码的方式对样本用户实施诈骗行为的诈骗方式。
具体的,如果向当前样本用户发送的诈骗剧本中包括链接诈骗剧本和/或软件类诈骗剧本时,可以通过记录当前样本用户在所对应的诈骗剧本这种的操作行为,进一步的确定该样本用户的安全性等级。
示例性地,以链接诈骗剧本为例,通过短信或者邮件的方式向当前样本用户发送诈骗链接,诱导当前样本用户点击并进入链接,进入该链接后,提示用户输入相对应的信息,例如用户的基本信息、银行卡绑定信息、家庭信息、工作信息以及社会关系信息等。在当前样本用户根据诈骗提示逐步完成链接中的信息内容时,记录当前样本用户在各个步骤中的操作行为信息,通过记录当前样本用户的操作行为信息,确定该样本用户的安全性属性子评估值。
示例性地,以软件类诈骗剧本为例,当前样本用户如果通过应用程序、社交平台或扫描二维码等方式进入到预先设置的包含有诈骗信息的页面中,通过页面中的诈骗提示,对页面进行各种点击或下载,诱导当前样本用户一步一步完成页面中的诈骗步骤,根据当前用户在该页面中的操作行为信息,对操作行为信息进行记录。
可选的,所述确定所述至少一个诈骗剧本相对于所述当前样本用户的安全性属性子评估值,包括:基于所述操作行为信息,确定所述安全性属性子评估值。
具体的,根据记录的当前用户的操作行为信息,判断该操作行为对整个诈骗过程中产生的影响程度,对这些操作行为信息进行评估,确定当前样本用户的安全性属性子评估值。
可选的,所述基于所述操作行为信息,确定所述安全性属性评估值,包括:根据每个操作步骤所对应的权重对所述操作行为信息进行处理,确定所述安全性属性子评估值。
具体的,对链接诈骗剧本和/或软件类诈骗剧本中产生的操作步骤设置相对应的权重信息,然后根据每个操作行为信息的分值以及所对应的权重,确定当前样本用户的安全性属性子评估值。
示例性地,在链接诈骗剧本和/或软件类诈骗剧本所对应的诈骗页面中,通常包含相应的提示,例如可以包括用户姓名、身份证号、学历信息、家庭关系信息、婚姻状况信息、出行记录信息、酒店住房记录信息以及常用的应用软件的银行卡绑定信息等。每个输入的信息可以视为一个操作步骤,对页面中的每个步骤设置对应的分值,例如用户姓名设置为5分,身份证号设置为10分,学历信息设置为10分,家庭关系信息设置为10分,婚姻状况信息设置为10分,出行记录信息设置为10分,酒店住房记录信息设置为15分,常用的应用软件的银行卡绑定信息设置为30分。进一步的,还可以对每个操作步骤的权重进行设置,具体的可以根据该操作步骤在整个诈骗行为实施过程中的重要程度进程设置。最后,根据每个操作步骤所对应的权重对操作行为信息进行处理,确定当前样本用户的安全性属性子评估值。
S540、根据各所述安全性属性子评估值,确定与所述当前样本用户相对应的安全性属性评估值。
S550、基于各样本用户的安全性属性评估值,确定相应样本用户的安全性等级,并根据所述安全性等级为相应样本用户提供防诈骗信息。
本实施例的技术方案,如果与所述当前样本用户所对应的至少一个诈骗剧本中包括链接诈骗剧本和/或软件类诈骗剧本,则记录所述当前样本用户对所述诈骗剧本中各操作步骤的操作行为信息,通过记录当前样本的操作行为信息,确定该步骤操作行为对应的分值;基于所述操作行为信息,确定所述安全性属性子评估值,进一步的,可以根据安全性属性子评估值确定当前样本用户的安全性属性评估值。通过对当前样本用户在链接诈骗剧本和/或软件类诈骗剧本中的操作行为信息进行记录以及评估的方式,实现了确定当前样本用户在面对链接诈骗剧本和/或软件类诈骗剧本时的安全性等级的目的。
实施例六
作为上述实施例的一可选实施例,图7为本发明实施例六所提供的一种预防诈骗方法的流程示意图,可选的,对根据所述安全性等级为相应样本用户提供防诈骗信息进行进一步细化。
如图7所示,该方法具体包括:
S610、确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本;其中,所述画像标签是基于各样本用户的数据信息确定,所述数据信息是从至少一个第三方平台获取到的。
S620、基于所述至少一个诈骗剧本对相应画像标签中的样本用户进行安全属性评估,确定各样本用户所对应的安全性属性评估值。
S630、当所述安全性等级低于预设安全性等级阈值时,确定与所述安全性等级相对应的目标预防用户。
其中,安全性等级阈值可以理解为划分样本用户的安全性等级的标记,例如以分值作为判断依据的话,可以将阈值设置为不同的分值,将安全性等级进行划分。目标预防用户可以理解为根据不同安全性等级所对应的样本用户。
示例性地,安全性等级的阈值可以设置为80分,如果样本用户的安全性属性评估值大于等于80分,则表示安全性等级为安全,反之,如果样本用户的安全性属性评估值低于80分,则表示安全性等级为存在安全风险。针对不同的安全性等级可以将各样本用户划分为不同安全性等级相对应的目标预防用户。
具体的,安全性等级还可以设置多个阈值,对应多个安全性等级,例如按照满分为100分,设置不同的阈值,通过阈值将安全性等级进行划分。示例性地,如果将阈值设置为20分、60分和80分,相应的,可以将安全性等级为4个等级,可以包括低风险等级、中低风险等级、中高风险和高等风险等级。其中0-20分为高风险等级、21-60为中高等风险、61-80分为中低风险以及81-100分以上为低等风险。进一步的,确定样本用户的安全等级后,根据样本用户对应的不同的安全性等级,确定与安全性等级相对应的目标预防用户。
S640、向所述目标预防用户提供所述防诈骗信息。
具体的,根据确定的目标预防用户的安全等级,向不同安全等级的目标预防用户有针对性的提供防诈骗信息。
可选的,所述向所述目标预防用户提供所述防诈骗信息,包括:向不同安全性等级的各目标预防用户提供不同类型的防诈骗信息。
具体的,不同安全性等级对应的目标预防用户被诈骗成功的概率不同,因此,对不同的目标预防用户,可以提供不同类型的防诈骗信息。
示例性的,如果目标预防用户所属的安全性等级为低等风险,则表明目标预防用户被诈骗成功的概率较低,可以该目标预防用户提供简单的防诈骗信息。如果目标预防用户所属的安全性等级为高等风险,则表明目标预防用户被诈骗成功的概率较高。根据对目标预防用户进行人物画像,获得该目标预防用户的特征信息,确定该目标预防用户对应的易被诈骗的类型,然后将不同类型的防诈骗信息发送给对应的目标预防用户。
可选的,所述向所述目标预防用户提供所述防诈骗信息,包括:针对各目标预防用户,确定当前目标预防用户的各安全性属性子评估值,并根据各安全性属性子评估值确定诈骗剧本的剧本类型,并根据所述剧本类型确定防诈骗信息。
具体的,目标预防用户的安全性属性子评估值,可以体现目标预防用户对不通过诈骗类型的安全防范意识的强弱,通过安全性子评估值对应的具体的诈骗类型,进一步的,有针对性的确定目标预防用户易被诈骗的诈骗剧本的类型,然后根据诈骗剧本类型确定向目标预防用户发送的防诈骗信息。
示例性地,如果目标预防用户的某一类的安全性属性子评估值的分值较高,说明该目标用户在面对该类型的诈骗剧本时,具有较高的上当受骗的风险。根据目标预防用户在网络刷单诈骗剧本中的各安全性属性子评估值,进一步确定诈骗剧本的类型,并根据诈骗剧本类型确定向该目标预防用户发送的防诈骗信息。例如,网络刷单诈骗剧本对应的防诈骗信息可以为“网络刷单有风险,请谨慎在不法网站进行刷单行为,保护好个人财产”等信息。
可选的,所述向所述目标预防用户提供所述防诈骗信息,包括:针对不同安全性等级的各目标预防用户,确定当前目标预防用户的各安全性属性子评估值,并根据各安全性属性子评估值确定诈骗剧本的剧本类型,并根据所述剧本类型确定防诈骗信息。
具体的,通过各目标预防用户所属的安全性等级,确定该安全性等级中包括的样本用户,进一步确定各目标预防用户的各安全性属性子评估值,然后根据各安全性属性子评估值确定诈骗剧本的剧本类型,并根据诈骗剧本类型确定防诈骗信息。
示例性地,当目标预防用户所属的安全性等级为高等风险,确定这个高等风险等级所包含的目标预防用户,并确定各目标预防用户的各安全性属性子评估值,进一步的,确定各安全性属性子评估值所对应的具体的诈骗剧本,并根据所述剧本类型确定防诈骗信息。
本实施例的技术方案,当所述安全性等级低于预设安全性等级阈值时,确定与所述安全性等级相对应的目标预防用户,通过不同的安全性等级的划分,确定不同安全性等级所对应的防诈骗信息,向所述目标预防用户提供所述防诈骗信息,用以提示目标预防用户避免上当受骗。实现了向不同的安全性等级的用户提供相对应的防诈骗信息,进一步提升用户的反诈骗意识的效果。
实施例七
在一个具体的例子中,如图8所示,首先从各个第三方平台中获取用户的各类数据信息,各类数据信息可以包括人员个人信息,例如用户姓名、性别、年龄、籍贯、婚姻状况、职业以及家庭信息等。还可以包括用户的日常生活产生的信息,例如火车和飞机等交通工具的出行记录、银行交易记录以及酒店住房记录等。还可以包括人员日常生活时在数字世界中产生的各种数据如:通话行为数据、上网行为数据、社交账号情况、各类手机APP使用情况及相关数据等。然后通过各类的数据信息对用户进行画像分析,获得用户画像,并根据不同的画像特征,设置画像标签,例如中年(30岁左右)、女性或已婚等。在完成人物画像以及对画像标签的设置后,针对各类型诈骗场景,将对不同的标签组合,与不同类型的诈骗场景相关联。
针对不同画像标签所对应的用户设计不同类型的诈骗剧本,可以理解的是,同一类型的诈骗测试具有多套不同实现方式或不同实现细节的诈骗剧本,且诈骗剧本的类型和方案都可以跟随实际中网络诈骗的更新换代而快速更新升级。在完成诈骗测试剧本的设计后,基于不同诈骗剧本实际内容,进行模拟诈骗测试信息的投递,模拟诈骗测试信息投递使用各类信息技术提供的渠道,包括但不限于:电话语音呼叫(含网络电话)、短信、电子邮件、各类社交软件/APP/平台、二维码等。
利用信息技术,将搜集反馈信息的程序集成或内置与各类投递渠道中,并通过上述渠道,将模拟诈骗测试信息发送给用户。用户接收到投递的测试信息后,会根据用户面对诈骗行为时的安全防范意识采取不同的操作行为,然后将用户的操作行为信息作为反馈信息进行记录。
最后,根据用户的反馈信息对用户的安全防范意识进行评估,确定用户对应的安全性属性子评估值,并根据安全性属性子评估值对用户的测试结果进行安全性等级分级,确定不同安全性等级对应的安全防范意识等级进行分级,并向不同安全性等级所对应的用户发送预防诈骗消息,包括对用户采取不同的教育或预警的方式,从而实现提升用户的防诈骗意识的效果。
示例性地,以网络贷款诈骗剧本为例,将网络贷款诈骗剧本通过短信渠道发送给对应的样本用户。其中,网络贷款诈骗剧本的内容可以为低息贷款、免抵押、免担保以及一键放贷等诱惑性文字推广内容,并在诈骗链接中放置对应贷款网站访问网址,并配置送达通知。
配置贷款网站,检测样本用户是否点击打开对应链接。如果打开链接则标记对应的安全性属性子评估值的得分(10分),并继续执行后续操作。如未打开则不得分。
监测样本用户是否在网站中注册账号信息,注册则标记对应的安全性属性子评估值的得分(20分),并继续后续操作。未注册则不得分。
监测样本用户注册账号后,是否会填写个人信息申请贷款。如填写,则标记对应样本用户得分(20分),并进行后续操作,未填写则不得分。
如果样本用户有申请贷款行为,测试网站会显示贷款审核异常,要求点击页面中客服链接,进行联络。若样本用户和客服进行联络,则标记对应的安全性属性子评估值的得分(20分),否则不得分。
在和测试客服联络过程中,测试客服会要求样本用户提供贷款提现的保证金等动作。若样本用户继续沟通后续步骤,则标记的安全性属性子评估值的得分(30分)。否则不得分。
最终根据的安全性属性子评估值的总得分确定安全性属性评估值,根据安全性属性评估值确认测试评价结果,100分为防骗意识很强,70-100分为防骗意识较强,20-60分为有一定程度防骗意识,但有受骗可能。20分以下为较为容易受骗,0分为非常容易受骗。
示例性地,以网络贷款诈骗剧本为例,通过电话联系样本用户,发送某电商平台交易异常的信息,表示需要回退资金。并等待样本用户应答。如果样本用户直接挂断电话,则标记评价为“不易受骗”。如果样本用户询问相关问题,则标记对应安全性等级分级为“有一定可能受骗”。
当样本用户询问相关问题时,发送稍后会短信传送退款页面链接的消息后挂断电话。同时通过短信渠道投递测试短信,包含对应测试链接。
如果样本用户点击链接,则标记对应等级为“较大可能受骗”,否则不改变标记的安全性等级。
样本用户打开短信中链接的页面后,如果进一步按电话要求填写个人信息、银行卡信息等,标记安全性等级为“高危易受骗”,否则不改变标记安全性等级。
本实施例的技术方案,确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本;其中,所述画像标签是基于各样本用户的数据信息确定,所述数据信息是从至少一个第三方平台获取到的,通过确定不同画像标签对应的不同的诈骗剧本,可以有针对性的对各样本用户进行诈骗测试,更加准确的反应各样本用户在面对有针对性的诈骗剧本的反应。基于所述至少一个诈骗剧本对相应画像标签中的样本用户进行安全性属性评估,确定各样本用户所对应的安全性属性评估值,通过各样本用户在诈骗测试中获得的安全性属性评估值,确定各样本用户的安全性等级;基于各样本用户的安全性属性评估值,确定相应样本用户的安全性等级,并根据所述安全性等级为相应样本用户提供防诈骗信息,根据各样本用户的安全性等级的不同,有针对性性的向不同安全性等级所对应的各样本用户发送防诈骗信息。解决了样本用户在确定接收到的信息为诈骗信息存在一定的滞后性,导致样本用户无法有效预防诈骗的问题,实现了通过预先对各样本用户进行诈骗测试预演,从而确定各样本用户的安全防范意识,基于各样本用户的安全方法意识确定各样本用户的安全性等级,并根据安全性等级向对应的样本用户发送防诈骗信息,从而降低各样本用户被诈骗的可能性的效果。
实施例八
图9为本发明实施例八提供的一种预防诈骗的装置,该装置包括:诈骗剧本确定模块810、安全性属性评估模块820和安全性等级评估模块830。
诈骗剧本确定模块810,用于确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本;其中,所述画像标签是基于各样本用户的数据信息确定,所述数据信息是从至少一个第三方平台获取到的;
安全性属性评估模块820,用于基于所述至少一个诈骗剧本对相应画像标签中的样本用户进行安全属性评估,确定各样本用户所对应的安全性属性评估值;
安全性等级评估模块830,用于基于各样本用户的安全性属性评估值,确定相应样本用户的安全性等级,并根据所述安全性等级为相应样本用户提供防诈骗信息。。
本实施例的技术方案,确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本;其中,所述画像标签是基于各样本用户的数据信息确定,所述数据信息是从至少一个第三方平台获取到的,通过确定不同画像标签对应的不同的诈骗剧本,可以有针对性的对各样本用户进行诈骗测试,更加准确的反应各样本用户在面对有针对性的诈骗剧本的反应。基于所述至少一个诈骗剧本对相应画像标签中的样本用户进行安全性属性评估,确定各样本用户所对应的安全性属性评估值,通过各样本用户在诈骗测试中获得的安全性属性评估值,确定各样本用户的安全性等级;基于各样本用户的安全性属性评估值,确定相应样本用户的安全性等级,并根据所述安全性等级为相应样本用户提供防诈骗信息,根据各样本用户的安全性等级的不同,有针对性性的向不同安全性等级所对应的各样本用户发送防诈骗信息。解决了样本用户在确定接收到的信息为诈骗信息存在一定的滞后性,导致样本用户无法有效预防诈骗的问题,实现了通过预先对各样本用户进行诈骗测试预演,从而确定各样本用户的安全防范意识,基于各样本用户的安全方法意识确定各样本用户的安全性等级,并根据安全性等级向对应的样本用户发送防诈骗信息,从而降低各样本用户被诈骗的可能性的效果。
在本发明实施例中任一可选技术方案的基础上,可选地,所述预防诈骗的装置还包括:
画像标签确定模块,用于确定与各样本用户所对应的至少一个画像标签;
所述画像标签确定模块,具体包括:
样本用户确定子模块,用于从至少一个第三方平台中获取各待处理用户的原始数据信息,并对所述原始数据信息进行整合处理,得到与各待处理用户相关联的待使用数据,并根据所述待使用数据确定至少一个样本用户;
人物画像确定子模块,用于基于所述至少一个样本用户的待使用数据,确定与所述至少一个样本用户的人物画像;
画像标签确定子模块,用于基于各样本用户的人物画像,确定与各样本用户相对应的至少一个画像标签。
在本发明实施例中任一可选技术方案的基础上,可选地,所述诈骗剧本确定模块,用于:
根据预先建立的画像标签和各诈骗剧本之间的对应关系,确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本。
在本发明实施例中任一可选技术方案的基础上,可选地,所述安全性属性评估模块,具体包括:
样本用户确定子模块,用于针对同一画像标签所对应的样本用户,将与当前画像标签相对应的至少一个诈骗剧本发送至与所述当前画像标签相对应的至少一个样本用户;
安全属性评估子模块,用于针对各样本用户,根据当前样本用户对至少一个诈骗剧本的反馈信息,确定与所述当前样本用户相对应的安全性属性评估值。
在本发明实施例中任一可选技术方案的基础上,可选地,所述安全属性评估子模块,具体包括:
子评估值确定单元,用于确定所述至少一个诈骗剧本相对于所述当前样本用户的安全性属性子评估值;
评估值确定单元,用于根据各所述安全性属性子评估值,确定与所述当前样本用户相对应的安全性属性评估值。
在本发明实施例中任一可选技术方案的基础上,可选地,所述子评估值确定单元,具体包括:
第一诈骗剧本子单元,用于如果与所述当前样本用户所对应的至少一个诈骗剧本中包括语音诈骗剧本,则记录语音通话时长、语音通话内容以及所述当前样本用户的操作行为信息;
第一子评估值确定子单元,用于根据与各诈骗剧本所对应的语音通话时长、语音通话内容以及所述操作行为信息,确定所述当前样本用户的安全性属性子评估值。
在本发明实施例中任一可选技术方案的基础上,可选地,所述第一子评估值确定子单元,用于:
根据所述通话语音时长所对应的权重、语音通话内容所对应的权重以及操作行为信息中每个操作步骤所对应的权重,对所述语音通话时长、语音通话内容以及所述操作行为信息进行处理,确定所述当前样本用户的安全性属性子评估值。
在本发明实施例中任一可选技术方案的基础上,可选地,所述评估值确定单元,具体包括:
第二诈骗剧本子单元,用于如果与所述当前样本用户所对应的至少一个诈骗剧本中包括链接诈骗剧本和/或软件类诈骗剧本,则记录所述当前样本用户对所述诈骗剧本中各操作步骤的操作行为信息;
第二子评估值确定子单元,用于基于所述操作行为信息,确定所述安全性属性子评估值。
在本发明实施例中任一可选技术方案的基础上,可选地,所述第二子评估值确定子单元,用于:
根据每个操作步骤所对应的权重对所述操作行为信息进行处理,确定所述安全性属性子评估值。
在本发明实施例中任一可选技术方案的基础上,可选地,所述安全性等级评估模块,具体包括:
目标预防用户确定子模块,用于当所述安全性等级低于预设安全性等级阈值时,确定与所述安全性等级相对应的目标预防用户;
防诈骗信息提供子模块,用于向所述目标预防用户提供所述防诈骗信息。
在本发明实施例中任一可选技术方案的基础上,可选地,所述防诈骗信息提供子模块,用于:
向不同安全性等级的各目标预防用户提供不同类型的防诈骗信息。
在本发明实施例中任一可选技术方案的基础上,可选地,所述防诈骗信息提供子模块,具体包括:
各安全性属性子评估值单元,用于针对各目标预防用户,确定当前目标预防用户的各安全性属性子评估值,并根据各安全性属性子评估值确定诈骗剧本的剧本类型,并根据所述剧本类型确定防诈骗信息;
防诈骗信息确定单元,用于针对不同安全性等级的各目标预防用户,确定当前目标预防用户的各安全性属性子评估值,并根据各安全性属性子评估值确定诈骗剧本的剧本类型,并根据所述剧本类型确定防诈骗信息。本发明实施例所提供的预防诈骗的装置可执行本发明任意实施例所提供的预防诈骗的方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
值得注意的是,上述装置所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的,但并不局限于上述的划分,只要能够实现相应的功能即可;另外,各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本发明实施例的保护范围。
实施例九
图10为本发明实施例九提供的一种电子设备的结构示意图。图10示出了适于用来实现本发明实施例实施方式的示例性电子设备40的框图。图10显示的电子设备40仅仅是一个示例,不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图10所示,电子设备40以通用计算设备的形式表现。电子设备40的组件可以包括但不限于:一个或者多个处理器或者处理单元401,系统存储器402,连接不同系统组件(包括系统存储器402和处理单元401)的总线403。
总线403表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器,外围总线,图形加速端口,处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说,这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线,微通道体系结构(MAC)总线,增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
电子设备40典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备40访问的可用介质,包括易失性和非易失性介质,可移动的和不可移动的介质。
系统存储器402可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质,例如随机存取存储器(RAM)404和/或高速缓存存储器405。电子设备40可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例,存储系统406可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图10未显示,通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图10中未示出,可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器,以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下,每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线403相连。存储器402可以包括至少一个程序产品,该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块,这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块407的程序/实用工具408,可以存储在例如存储器402中,这样的程序模块407包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块407通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
电子设备40也可以与一个或多个外部设备409(例如键盘、指向设备、显示器410等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备40交互的设备通信,和/或与使得该电子设备40能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡,调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口411进行。并且,电子设备40还可以通过网络适配器412与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图所示,网络适配器412通过总线403与电子设备40的其它模块通信。应当明白,尽管图10中未示出,可以结合电子设备40使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元401通过运行存储在系统存储器402中的程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,例如实现本发明实施例所提供的预防诈骗的方法。
实施例十
本发明实施例十还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行预防诈骗的方法,该方法包括:
确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本;其中,所述画像标签是基于各样本用户的数据信息确定,所述数据信息是从至少一个第三方平台获取到的;
基于所述至少一个诈骗剧本对相应画像标签中的样本用户进行安全属性评估,确定各样本用户所对应的安全性属性评估值;
基于各样本用户的安全性属性评估值,确定相应样本用户的安全性等级,并根据所述安全性等级为相应样本用户提供防诈骗信息。
本发明实施例的计算机存储介质,可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明实施例操作的计算机程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言——诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (16)
1.一种预防诈骗的方法,其特征在于,包括:
确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本;其中,所述画像标签是基于各样本用户的数据信息确定,所述数据信息是从至少一个第三方平台获取到的;
基于所述至少一个诈骗剧本对相应画像标签中的样本用户进行安全属性评估,确定各样本用户所对应的安全性属性评估值;
基于各样本用户的安全性属性评估值,确定相应样本用户的安全性等级,并根据所述安全性等级为相应样本用户提供防诈骗信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本之前,还包括:
确定与各样本用户所对应的至少一个画像标签;
所述确定与各样本用户所对应的至少一个画像标签,包括:
从至少一个第三方平台中获取各待处理用户的原始数据信息,并对所述原始数据信息进行整合处理,得到与各待处理用户相关联的待使用数据,并根据所述待使用数据确定至少一个样本用户;
基于所述至少一个样本用户的待使用数据,确定与所述至少一个样本用户的人物画像;
基于各样本用户的人物画像,确定与各样本用户相对应的至少一个画像标签。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本,包括:
根据预先建立的画像标签和各诈骗剧本之间的对应关系,确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述至少一个诈骗剧本对相应画像标签中的样本用户进行安全属性评估,确定各样本用户所对应的安全性属性评估值,包括:
针对同一画像标签所对应的样本用户,将与当前画像标签相对应的至少一个诈骗剧本发送至与所述当前画像标签相对应的至少一个样本用户;
针对各样本用户,根据当前样本用户对至少一个诈骗剧本的反馈信息,确定与所述当前样本用户相对应的安全性属性评估值。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据当前样本用户对至少一个诈骗剧本的反馈信息,确定与所述当前样本用户相对应的安全性属性评估值,包括:
确定所述至少一个诈骗剧本相对于所述当前样本用户的安全性属性子评估值;
根据各所述安全性属性子评估值,确定与所述当前样本用户相对应的安全性属性评估值。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述确定所述至少一个诈骗剧本相对于所述当前样本用户的安全性属性子评估值,包括:
如果与所述当前样本用户所对应的至少一个诈骗剧本中包括语音诈骗剧本,则记录语音通话时长、语音通话内容以及所述当前样本用户的操作行为信息;
根据与各诈骗剧本所对应的语音通话时长、语音通话内容以及所述操作行为信息,确定所述当前样本用户的安全性属性子评估值。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据与各诈骗剧本所对应的语音通话时长、语音通话内容以及所述操作行为信息,确定所述当前样本用户的安全性属性子评估值,包括:
根据所述通话语音时长所对应的权重、语音通话内容所对应的权重以及操作行为信息中每个操作步骤所对应的权重,对所述语音通话时长、语音通话内容以及所述操作行为信息进行处理,确定所述当前样本用户的安全性属性子评估值。
8.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述确定所述至少一个诈骗剧本相对于所述当前样本用户的安全性属性子评估值,包括:
如果与所述当前样本用户所对应的至少一个诈骗剧本中包括链接诈骗剧本和/或软件类诈骗剧本,则记录所述当前样本用户对所述诈骗剧本中各操作步骤的操作行为信息;
基于所述操作行为信息,确定所述安全性属性子评估值。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述基于所述操作行为信息,确定所述安全性属性评估值,包括:
根据每个操作步骤所对应的权重对所述操作行为信息进行处理,确定所述安全性属性子评估值。
10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于各样本用户的安全性属性评估值,确定相应样本用户的安全性等级,包括:
根据预先设置的安全性等级划分模型,对各样本用户的安全性属性评估值进行处理,得到各样本用户的安全性等级。
11.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述安全性等级为相应样本用户提供防诈骗信息,包括:
当所述安全性等级低于预设安全性等级阈值时,确定与所述安全性等级相对应的目标预防用户;
向所述目标预防用户提供所述防诈骗信息。
12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述向所述目标预防用户提供所述防诈骗信息,包括:
向不同安全性等级的各目标预防用户提供不同类型的防诈骗信息。
13.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述向所述目标预防用户提供所述防诈骗信息,包括:
针对各目标预防用户,确定当前目标预防用户的各安全性属性子评估值,并根据各安全性属性子评估值确定诈骗剧本的剧本类型,并根据所述剧本类型确定防诈骗信息;或,
针对不同安全性等级的各目标预防用户,确定当前目标预防用户的各安全性属性子评估值,并根据各安全性属性子评估值确定诈骗剧本的剧本类型,并根据所述剧本类型确定防诈骗信息。
14.一种预防诈骗的装置,其特征在于,包括:
诈骗剧本确定模块,用于确定与各画像标签所对应的至少一个诈骗剧本;其中,所述画像标签是基于各样本用户的数据信息确定,所述数据信息是从至少一个第三方平台获取到的;
安全性属性评估模块,用于基于所述至少一个诈骗剧本对相应画像标签中的样本用户进行安全属性评估,确定各样本用户所对应的安全性属性评估值;
安全性等级评估模块,用于基于各样本用户的安全性属性评估值,确定相应样本用户的安全性等级,并根据所述安全性等级为相应样本用户提供防诈骗信息。
15.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-13中任一所述的预防诈骗的方法。
16.一种包含计算机可执行指令的存储介质,其特征在于,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-13中任一所述的预防诈骗的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111327156.7A CN114119030A (zh) | 2021-11-10 | 2021-11-10 | 一种预防诈骗的方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111327156.7A CN114119030A (zh) | 2021-11-10 | 2021-11-10 | 一种预防诈骗的方法、装置、电子设备及存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114119030A true CN114119030A (zh) | 2022-03-01 |
Family
ID=80378049
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111327156.7A Pending CN114119030A (zh) | 2021-11-10 | 2021-11-10 | 一种预防诈骗的方法、装置、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114119030A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114971658A (zh) * | 2022-07-29 | 2022-08-30 | 四川安洵信息技术有限公司 | 一种反诈宣传方法、系统、电子设备以及存储介质 |
-
2021
- 2021-11-10 CN CN202111327156.7A patent/CN114119030A/zh active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114971658A (zh) * | 2022-07-29 | 2022-08-30 | 四川安洵信息技术有限公司 | 一种反诈宣传方法、系统、电子设备以及存储介质 |
CN114971658B (zh) * | 2022-07-29 | 2022-11-04 | 四川安洵信息技术有限公司 | 一种反诈宣传方法、系统、电子设备以及存储介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110402570B (zh) | 信息处理方法和系统、服务器、终端、计算机存储介质 | |
US11847662B2 (en) | Systems and methods of photo-based fraud protection | |
CN108596434A (zh) | 欺诈检测和风险评估方法、系统、设备及存储介质 | |
CN107807941B (zh) | 信息处理方法和装置 | |
CN108876188B (zh) | 一种间连服务商风险评估方法及装置 | |
WO2019074446A1 (en) | LOAN REQUEST PROCESSING SYSTEM AND METHOD | |
CN111553701A (zh) | 一种基于会话的风险交易确定方法和装置 | |
Ghareeb et al. | E-government adoption: literature review and a proposed citizen-centric model | |
CN110135850A (zh) | 一种信息处理方法和相关装置 | |
CN116383480A (zh) | 通话场景下媒体推荐的方法、装置、电子设备及存储介质 | |
US20190155851A1 (en) | Information filtering | |
CN114119030A (zh) | 一种预防诈骗的方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111062770A (zh) | 商户识别方法、设备及计算机可读介质 | |
CN114971658B (zh) | 一种反诈宣传方法、系统、电子设备以及存储介质 | |
CN107911331A (zh) | 数据验证方法及服务器 | |
CN109831696A (zh) | 处理违规视频内容的方法、装置、电子设备及存储介质 | |
Pradigdya et al. | User Awareness Design for Electronic Money User Using Protection Motivation Theory and NIST 800-50 Framework | |
CN115329320A (zh) | 风险应用识别方法、装置、存储介质以及电子设备 | |
CN111046438A (zh) | 一种基于区块链的论坛平台信息处理方法、设备及介质 | |
JP7345032B1 (ja) | 与信審査装置、方法及びプログラム | |
CN112529623B (zh) | 恶意用户的识别方法、装置和设备 | |
TWI837066B (zh) | 資訊處理裝置、方法及程式產品 | |
CN117119104B (zh) | 基于虚拟角色定向训练的电信诈骗主动检测处理方法 | |
WO2023095227A1 (ja) | Sns投稿分類提供システム、sns投稿分類提供方法及びプログラム | |
CN111222889B (zh) | 交易免打扰服务的获取方法及装置 |
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 |