CN116346984A - 诈骗预警方法、装置、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种诈骗预警方法、装置、电子设备和计算机可读介质，涉及通信技术领域。该方法包括：在确定当前通话属于诈骗电话的情况下，确定当前通话的被叫方的第一关联范围对象；根据被叫方与第一关联范围对象之间的社交互动数据，从第一关联范围对象中确定出被叫方的第二关联范围对象；向被叫方和被叫方的第二关联范围对象发送预警提醒消息。该方法在确定当前通话是诈骗电话的情况下，实时识别出被叫方的第二关联范围对象，进而向被叫方及其第二关联范围对象发送预警提醒消息，以使该被叫方的第二关联范围对象能够及时被叫方谨防诈骗，能够有效保护防诈意识薄弱的人群，降低被骗风险，最大限度提升防诈提醒效果，同时还能提高被叫方及其第二关联范围对象的诈骗电话辨别能力。

Description

诈骗预警方法、装置、电子设备和计算机可读介质

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种诈骗预警方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

当前电信诈骗层出不穷，手段多样，如冒充熟人或物流客服作案、诱导虚假投资等。目前电信诈骗领域的防诈手段主要集中在识别诈骗电话并对被骗人发送提醒。然而对于防诈意识薄弱人群来说，当诈骗行为发生时，其往往因无法及时辨别而导致人身财产遭受损失，或者因无法得到有效提醒而遭受损失。若此类人群能够及时得到其他人的提醒，被骗的风险将显著降低。因此，当电信诈骗行为发生时，如何及时识别诈骗电话并对被骗人及其防诈骗能力强的家人或好友同时发送提醒，阻止诈骗行为发生，是亟需解决的问题。

发明内容

为解决上述技术问题或至少部分地解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种诈骗预警方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

第一方面，本发明实施例提供了一种诈骗预警方法，包括：在确定当前通话属于诈骗电话的情况下，确定所述当前通话的被叫方的第一关联范围对象；根据所述被叫方的社交互动数据以及所述第一关联范围对象的社交互动数据，从所述第一关联范围对象中确定出所述被叫方的第二关联范围对象；向所述被叫方和所述被叫方的第二关联范围对象发送预警提醒消息。

在可选的实施例中，根据所述被叫方的社交互动数据以及所述第一关联范围对象的社交互动数据，从所述第一关联范围对象中确定出所述被叫方的第二关联范围对象包括：根据所述被叫方的社交互动数据以及所述第一关联范围对象的社交互动数据，确定所述被叫方与所述第一关联范围对象之间的社交互动特征；根据所述社交互动特征和预构建的第一识别模型，确定所述第一关联范围对象是否属于所述被叫方的第二关联范围对象。

在可选的实施例中，所述方法还包括：获取所述被叫方的第一关联范围对象的防诈画像数据；根据所述防诈画像数据，确定所述被叫方的第一关联范围对象的防诈画像特征；

根据所述社交互动特征和预构建的第一识别模型，确定所述第一关联范围对象是否属于所述被叫方的第二关联范围对象包括：根据所述社交互动特征、所述防诈画像特征和预构建的第一识别模型，确定所述第一关联范围对象是否属于所述被叫方的第二关联范围对象以及确定所述被叫方的第一关联范围对象的防诈能力等级；

向所述被叫方和所述被叫方的第二关联范围对象发送预警提醒消息包括：确定所述被叫方的第二关联范围对象的防诈能力等级；按照所述防诈能力等级由高到低的顺序，对所述被叫方的第二关联范围对象进行排序；根据所述排序，确定防诈能力等级较高的N个第二关联范围对象；其中，所述N为大于或等于1的整数；向所述被叫方以及所述防诈能力等级较高的N个第二关联范围对象发送预警提醒消息。

在可选的实施例中，所述被叫方与所述第一关联范围对象之间的社交互动特征包括以下一种或多种：通话频率、忙时基站重合度、闲时基站重合度、是否同一家庭套餐、主副卡关系、通话圈重合度、驻留时间最长基站、闲时驻留基站、单位时间内的平均通话次数、单位时间内的平均通话时长、第一预设时间段内的通话次数和第一预设时间段内的通话时长；

所述防诈画像特征包括以下一种或多种：职业特征、学历、年龄、接收诈骗信息数量、被诈骗次数、防诈软件安装使用情况、防诈宣传视频和/或防诈宣传直播观看情况、不良信息举报次数和接收诈骗号码通话次数。

在可选的实施例中，所述第一识别模型包括：第一注意力组件、关联关系识别组件、第二注意力组件和防诈能力等级确定组件；其中，所述第一注意力组件用于根据所述社交互动特征，确定所述第一关联范围对象的第一得分；所述关联关系识别组件用于根据所述社交互动特征、所述防诈画像特征和第一注意力组件确定的第一得分，确定所述第一关联范围对象是否属于所述被叫方的第二关联范围对象；所述第二注意力组件用于根据所述防诈画像特征，确定所述第一关联范围对象的第二得分；所述防诈能力等级确定组件用于根据所述社交互动特征、所述防诈画像特征和所述第二注意力组件确定的第二得分，确定所述第一关联范围对象的防诈能力等级。

在可选的实施例中，根据所述被叫方的社交互动数据以及所述第一关联范围对象的社交互动数据，从所述第一关联范围对象中确定出所述被叫方的第二关联范围对象包括：根据预设的第一判断规则和所述被叫方与所述第一关联范围对象之间的社交互动数据，判断所述第一关联范围对象是否为所述被叫方的第二关联范围对象。

在可选的实施例中，确定所述当前通话的被叫方的第一关联范围对象包括：获取所述被叫方的社交互动数据，所述社交互动数据包括以下一种或多种：通话记录、短信记录、通讯录和多媒体社交应用的好友数据；根据所述被叫方的社交互动数据，确定所述被叫方的第一关联范围对象。

在可选的实施例中，所述方法还包括：获取当前通话的主叫方的用户画像数据；根据所述主叫方的用户画像数据，实时识别所述当前通话是否属于诈骗电话。

在可选的实施例中，根据所述主叫方的用户画像数据，实时识别所述当前通话是否属于诈骗电话包括：根据所述主叫方的用户画像数据，确定所述主叫方的用户画像特征；根据所述主叫方的用户画像特征和预构建的第二识别模型，实时识别所述当前通话是否属于诈骗电话。

在可选的实施例中，所述主叫方的用户画像特征包括以下一种或多种：通话次数、被挂断次数、未接通次数、被呼叫次数、被举报次数、不同被叫个数、不同主叫个数、不同被叫地区个数、通话时长在第二预设时间段以内的次数、单位时间内的平均通话时长，通话时长标准差，呼叫通话被挂断比例和黑名单标识。

在可选的实施例中，根据所述主叫方的用户画像数据，实时识别所述当前通话是否属于诈骗电话包括：根据预设的第二判断规则和所述主叫方的用户画像数据，实时识别所述当前通话是否属于诈骗电话。

在可选的实施例中，所述第一关联范围对象包括所述被叫方的社交圈成员，所述第二关联范围对象包括所述被叫方的家庭圈成员。

第二方面，本发明实施例还提供了一种防诈预警装置，包括：第一确定模块，用于在确定当前通话属于诈骗电话的情况下，确定所述当前通话的被叫方的第一关联范围对象；第二确定模块，用于根据所述被叫方的社交互动数据以及所述第一关联范围对象的社交互动数据，从所述第一关联范围对象中确定出所述被叫方的第二关联范围对象；预警模块，用于向所述被叫方和所述被叫方的第二关联范围对象发送预警提醒消息。

在可选的实施例中，所述第二确定模块还用于：根据所述被叫方的社交互动数据以及所述第一关联范围对象的社交互动数据，确定所述被叫方与所述第一关联范围对象之间的社交互动特征；根据所述社交互动特征和预构建的第一识别模型，确定所述第一关联范围对象是否属于所述被叫方的第二关联范围对象。

在可选的实施例中，所述第二确定模块还用于：获取所述被叫方的第一关联范围对象的防诈画像数据；根据所述防诈画像数据，确定所述被叫方的第一关联范围对象的防诈画像特征；根据所述社交互动特征、所述防诈画像特征和预构建的第一识别模型，确定所述第一关联范围对象是否属于所述被叫方的第二关联范围对象以及确定所述被叫方的第一关联范围对象的防诈能力等级；所述预警模块还用于：确定所述被叫方的第二关联范围对象的防诈能力等级；按照所述防诈能力等级由高到低的顺序，对所述被叫方的第二关联范围对象进行排序；根据所述排序，确定防诈能力等级较高的N个第二关联范围对象；其中，所述N为大于或等于1的整数；向所述被叫方以及所述防诈能力等级较高的N个第二关联范围对象发送预警提醒消息。

在可选的实施例中，所述第二确定模块还用于：根据预设的第一判断规则和所述被叫方与所述第一关联范围对象之间的社交互动数据，判断所述第一关联范围对象是否为所述被叫方的第二关联范围对象。

在可选的实施例中，所述第一确定模块还用于：获取所述被叫方的社交互动数据，所述社交互动数据包括以下一种或多种：通话记录、短信记录、通讯录和多媒体社交应用的好友数据；根据所述被叫方的社交互动数据，确定所述被叫方的第一关联范围对象。

在可选的实施例中，所述装置还包括诈骗识别模块，用于获取当前通话的主叫方的用户画像数据；根据所述主叫方的用户画像数据，实时识别所述当前通话是否属于诈骗电话。

在可选的实施例中，所述诈骗识别模块还用于：根据所述主叫方的用户画像数据，确定所述主叫方的用户画像特征；根据所述主叫方的用户画像特征和预构建的第二识别模型，实时识别所述当前通话是否属于诈骗电话。

在可选的实施例中，所述诈骗识别模块还用于：根据预设的第二判断规则和所述主叫方的用户画像数据，实时识别所述当前通话是否属于诈骗电话。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，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本发明实施例的诈骗预警方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例的诈骗预警方法。

上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：

在确定当前通话是诈骗电话的情况下，实时识别出被叫方的第二关联范围对象，该第二关联范围对象可以包括被叫方的家庭圈成员，例如被叫方的家人、亲人，也可以包括亲密好友，从而向被叫方及其第二关联范围对象发送预警提醒消息，以使该被叫方的第二关联范围对象能够及时被叫方谨防诈骗，能够有效保护防诈意识薄弱的人群，降低被骗风险，最大限度提升防诈提醒效果，同时还能提高被叫方及其第二关联范围对象的诈骗电话辨别能力。更进一步的，本发明实施例在识别出被叫方的第二关联范围对象之后，还能确定各第二关联范围对象的防诈能力等级，在向被叫方的第二关联范围对象发送预警提醒消息时可以优先发送至防诈能力等级高的成员，能够在及时保护被叫方的同时节省资源，降低了成本。另外，本发明实施例还能够通过当前通话主叫方的用户画像数据，实时识别当前通话是否为诈骗电话，保证了诈骗预警的及时性，保证了预警提醒消息的时效性。

上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。

附图说明

附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：

图1示意性地示出了本发明实施例的防诈预警方法的主要流程的示意图；

图2示意性地示出了本发明另一实施例的防诈预警方法的流程图；

图3示意性地示出了本发明一实施例的防诈预警方法的流程图；

图4示意性地示出了本发明实施例的防诈预警方法中的第一识别模型的结构示意图；

图5示意性地示出了本发明另一实施例的防诈预警方法的流程图；

图6示意性地示出了本发明实施例的防诈预警方法的流程图；

图7示意性地示出了本发明实施例的防诈预警装置的主要模块的示意图；

图8是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图9是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

考虑到在发生诈骗时，若防诈意识薄弱的人能及时得到防诈能力较强的家人或好友的提醒，则会大大降低被骗的风险，所以本发明实施例的诈骗预警方法在识别出当前通话是诈骗电话的情况下，识别被叫方的第二关联范围对象(该第二关联范围对象包括被叫方的家庭圈成员，可以是被叫方的家人、亲人，也可以是关系亲密的好友)，向该被叫方的第二关联范围对象发送预警提醒消息，以使该第二关联范围对象能够及时提醒被叫方小心被骗，能够及时保护防诈意识薄弱人群，阻止诈骗行为发生，有效降低了被叫方被骗的可能性，并且能共同提高被骗人和第二关联范围对象的诈骗电话鉴别能力。更进一步的，本发明实施例的诈骗预警方法不仅能够识别出被叫方的第二关联范围对象，还能识别出第二关联范围对象的防诈能力等级，从而能够向防诈能力等级较高的第二关联范围对象发送预警提醒消息，能够在最大限度降低被骗风险以及提升防诈提醒效果的同时降低资源使用量，降低成本。另外，本发明实施例能够根据当前通话的主叫方的用户画像特征，实时识别当前通话是否为诈骗电话，保证了诈骗预警的及时性，保证了预警提醒消息的时效性。

为方便理解，下文结合附图对本发明实施例的诈骗预警方法进行说明。

图1示意性地示出了本发明实施例的诈骗预警方法的主要流程的示意图，如图1所示，该方法包括：

步骤S101：在确定当前通话属于诈骗电话的情况下，确定所述当前通话的被叫方的第一关联范围对象；

步骤S102：根据所述被叫方的社交互动数据以及所述第一关联范围对象的社交互动数据，从所述第一关联范围对象中确定出所述被叫方的第二关联范围对象；

步骤S103：向所述被叫方和所述被叫方的第二关联范围对象发送预警提醒消息。

在本发明实施例中，社交是指人与人之间的交集往来，通常指二人及二人以上通过语言、行为等表达方式进行交流意见、情感、信息的过程。第一关联范围对象则是指与目标(即被叫方)有交际活动的人员。第一关联范围对象可以包括被叫方的社交圈成员。

当前通话的被叫方和主叫方可以根据当前通话的实时话单数据确定。该实时话单数据包括当前通话的主叫方的电话号码、被叫方的电话号码以及通话时长。

示例性的，可以根据如下过程确定被叫方的第一关联范围对象：

获取被叫方的社交互动数据，所述社交互动数据包括以下一种或多种：通话记录、短信记录、通讯录和多媒体社交应用的好友数据；

根据所述社交互动数据，确定所述被叫方的第一关联范围对象。

在该实施例中，通过通话记录可以确定与被叫方通话的一方的电话号码、姓名、通话时间、通话时长和基站位置信息。通过短信记录可以确定短信接收方或发送方的电话号码、姓名以及短信接收/发送时间。通过通讯录，可以确定被叫方记录的联系人的信息，例如姓名、电话号码、电子邮件、社交账号信息以及备注信息等等。通过多媒体社交应用的好友数据，也可以确定被叫方的好友信息，例如姓名、电话号码、电子邮件及备注信息等等。因此，可以将通过通话记录、短信记录、通讯录或者多媒体社交应用的好友数据获得的联系人(即电话号码)作为被叫人的第一关联范围对象。

在获得上述社交互动数据之后，可以将该社交互动数据写入预设的宽表中，该宽表的字段可以包括但不限于：姓名、电话号码、通话时间、通话时长、基站位置信息、通话次数、备注信息、社交方式(例如短信、通话、邮件、微信等)。在将社交互动数据写入宽表之前或者之后，可以对社交互动数据进行数据清洗。示例性的，对社交互动数据进行数据清洗可以包括但不限于删除重复值。

对于步骤S102，确定被叫方的第一关联范围对象之后，从该第一关联范围对象中确定出第二关联范围对象。示例性的，第二关联范围对象可以包括被叫方的家庭圈成员，即以家庭为单位具有亲属的关系的成员，例如被叫方的家人、亲人，也可以包括关系亲密的好友。确定第二关联范围对象的方式可以有多种，例如可以通过预训练的神经网络分析被叫方与第一关联范围对象中之间的社交互动数据来确定第二关联范围对象，也可以通过预设的第一判断规则来判断第一关联范围对象是否为第二关联范围对象。其中，该第一判断规则可以动态设置。示例性的，该第一判断规则可以为根据通讯录中记录的联系人信息确定第二关联范围对象，例如将通讯录中联系人姓名为“爸爸”、“妈妈”、“哥哥”、“姐姐”等的联系人作为第二关联范围对象。该第一判断规则也可以是月通话次数在若干次(例如30次)以上的第一关联范围对象为第二关联范围对象，还可以是月通话次数在若干次以上以及每次通话时长在预设时长以上的第一关联范围对象为第二关联范围对象。

对于步骤S103，在确定被叫方的家庭圈好友之后，可以向被叫方及其家庭圈好友发送预警提醒消息，以通过该预警提醒消息以及该被叫方的第二关联范围对象提醒该被叫方当前通话的主叫方为诈骗用户，谨防诈骗。

本发明实施例的预警诈骗方法，在确定当前通话是诈骗电话的情况下，实时识别出被叫方的第二关联范围对象，该第二关联范围对象可以是被叫方的家人、亲戚以及亲密好友，从而向被叫方及其第二关联范围对象发送预警提醒消息，以使该被叫方的第二关联范围对象能够及时被叫方谨防诈骗，能够有效保护防诈意识薄弱的人群，降低被骗风险，最大限度提升防诈提醒效果，同时还能提高被叫方及其第二关联范围对象的诈骗电话辨别能力。

图2和图3示意性示出了本发明另一实施例的诈骗预警方法的流程图，如图2和图3所示，该方法包括：

步骤S201：在确定当前通话属于诈骗电话的情况下，确定所述当前通话的被叫方的第一关联范围对象；

步骤S202：根据所述被叫方的社交互动数据以及所述第一关联范围对象的社交互动数据，确定所述被叫方与所述第一关联范围对象之间的社交互动特征；

步骤S203：获取所述被叫方的第一关联范围对象的防诈画像数据；根据所述防诈画像数据，确定所述被叫方的第一关联范围对象的防诈画像特征；

步骤S204：根据所述社交互动特征、所述防诈画像特征和预构建的第一识别模型，确定所述第一关联范围对象是否属于所述被叫方的第二关联范围对象以及确定所述被叫方的第一关联范围对象的防诈能力等级；

步骤S205：确定所述被叫方的第二关联范围对象的防诈能力等级；

步骤S206：按照所述防诈能力等级由高到低的顺序，对所述被叫方的第二关联范围对象进行排序；

步骤S207：根据所述排序，确定防诈能力等级较高的N个第二关联范围对象；其中，所述N为大于或等于1的整数；

步骤S208：向所述被叫方以及所述防诈能力等级较高的N个第二关联范围对象发送预警提醒消息。

本实施例的预警诈骗方法与图1所示的实施例的区别在于：本实施例在确定被叫方的第二关联范围对象的同时还确定了第一关联范围对象的防诈能力等级，从而确定了第二关联范围对象的防诈能力等级，在发送预警提醒消息时仅向防诈能力等级较高的第二关联范围对象发送，在保证预警防诈效果的同时节省了资源，降低了成本。

本实施例在确定被叫方的第一关联范围对象之后，还可以获取该第一关联范围对象的防诈画像数据，该防诈画像数据可以包括但不限于身份数据(例如年龄、职业、学历)、业务数据(例如通信套餐的类型、资费以及包含的产品)、防诈情况数据(例如防诈宣传视频和/或防诈宣传直播的观看次数或观看时长)以及防诈应用程序的使用情况。

示例性的，该社交互动特征可以包括但不限于以下一种或多种：通话频率(通话频率可以根据预设统计周期内的通话次数确定，例如30天内通话次数为20，通话频率为2/3)、忙时基站重合度、闲时基站重合度、是否同一家庭套餐、主副卡关系、通话圈重合度、驻留时间最长基站、闲时驻留基站、单位时间内的平均通话次数(例如月均通话次数、周均通话次数)、单位时间内的平均通话时长(例如月均通话时长、周均通话次数)、第一预设时间段内的通话次数和第一预设时间段内的通话时长。其中，忙时基站重合度和闲时基站重合度中的“忙时”、“闲时”的定义可以灵活设置，例如“忙时”为每天的上午6时至晚上11时，“闲时”为晚上11时至上午6时。忙时基站重合度即为在预设统计周期内的上午6时至晚上11时的基站重合度，闲时基站重合度即为在预设统计周期内的晚上11时至上午6时的基站重合度。第一预设时间段内的通话次数中的“第一预设时间段”可以是晚高峰时间段，例如下午5时至晚上9时。

该防诈画像特征可以包括但不限于以下一种或多种：职业特征、学历、年龄、接收诈骗信息数量(例如接收诈骗电话和诈骗短信的次数)、被诈骗次数、防诈软件安装使用情况(例如安装的防诈软件安装的名称以及数量)、防诈宣传视频和/或防诈宣传直播观看情况(例如防诈宣传视频和/或防诈宣传直播的观看次数或观看时长)、不良信息举报次数和接收诈骗号码通话次数(即接通诈骗号码来电的次数)。

本实施例的第一识别模型可以包括第一注意力组件、关联关系识别组件、第二注意力组件和防诈能力等级确定组件。其中，所述第一注意力组件用于根据所述社交互动特征，确定所述第一关联范围对象的第一得分；所述关联关系识别组件用于根据所述社交互动特征、所述防诈画像特征和第一注意力组件确定的第一得分，确定所述第一关联范围对象是否属于所述被叫方的第二关联范围对象；所述第二注意力组件用于根据所述防诈画像特征，确定所述第一关联范围对象的第二得分；所述防诈能力等级确定组件用于根据所述社交互动特征、所述防诈画像特征和所述第二注意力组件确定的第二得分，确定所述第一关联范围对象的防诈能力等级(即防诈骗概率，即不会被诈骗的概率)。第一识别模型的输出结果如下表1所示：

表1：

作为具体的示例，本实施例中预构建的第一识别模型可以是基于深度神经网络(Deep Neural Networks，简称DNN)训练得到。如图4所示，该深度神经网络可以分为三层，分别是输入层、隐藏层和输出层。输入层用于接收输入数据，隐藏层提取特征，输出层输出结果。本实施例的第一识别模型的参数如下所示：

激活函数：

损失函数：L(y,a)＝-∑_iy_ilog(a_i)；

学习率：η＝0.0001；

Initializer＝uniform(初始化参数)。

在确定第一关联范围对象的防诈能力等级之后，结合第二关联范围对象的识别结果，确定第二关联范围对象的防诈能力等级。然后，按照防诈能力等级由高到低的顺序，对被叫方的第二关联范围对象进行排序；根据排序，确定防诈能力等级较高的N个第二关联范围对象，其中，N为大于或等于1的整数，例如N＝5；向被叫方以及防诈能力等级较高的N个第二关联范围对象发送预警提醒消息。

本发明实施例的诈骗预警方法，在识别出被叫方的第二关联范围对象之后，还能确定各第二关联范围对象的防诈能力等级，从而筛选出防诈骗能力较强的第二关联范围对象，以便共同提高诈骗电话鉴别能力，降低被骗风险；在向被叫方的第二关联范围对象发送预警提醒消息时可以优先发送至防诈能力等级高的成员，及时保护防诈意识薄弱人群，阻止诈骗行为发生，能够在及时保护被叫方的同时节省资源，降低了成本。

图5示意性示出了本发明又一实施例的诈骗预警方法的流程图，如图5所示，该方法包括：

步骤S501：获取当前通话的主叫方的用户画像数据；

步骤S502：根据所述主叫方的用户画像数据，实时识别所述当前通话是否属于诈骗电话；

步骤S503：在确定当前通话属于诈骗电话的情况下，确定所述当前通话的被叫方的第一关联范围对象；

步骤S504：根据所述被叫方的社交互动数据以及所述第一关联范围对象的社交互动数据，从所述第一关联范围对象中确定出所述被叫方的第二关联范围对象；

步骤S505：向所述被叫方和所述被叫方的第二关联范围对象发送预警提醒消息。

其中，步骤S503-S505与图1、2所示的实施例相同，本发明在此不再赘述。

在本发明实施例中，可以预先对电信诈骗的场景进行分析，归纳整理出影响判别诈骗的关键因素或关键信息，将归纳整理出的关键因素确定为识别当前通话是否属于诈骗电话、主叫方是否为诈骗用户的用户画像数据，从而完成用户画像数据的筛选和定义。在可选的实施例中，主叫方的用户画像数据和被叫方及其第一关联范围对象的社交互动数据可以从预设的系统或数据库中获取。示例性的，如图6所示，可以从移动DPI数据库(DPI是指Deep Packet Inspection，深度报文检测)、CRM受理数据库(CRM是指客户管理系统)、计费系统数据库、防诈系统数据库、基站系统数据库中获取身份数据、业务数据、涉诈数据、基站位置数据和APP(即应用程序)访问数据。从身份数据、业务数据、涉诈数据、基站位置数据和APP访问数据中进行筛选和整理，得到主叫方的用户画像数据和被叫方及其第一关联范围对象的社交互动数据。

对于步骤S502，在确定主叫方的用户画像数据之后，根据该主叫方的用户画像数据，确定主叫方的用户画像特征；根据主叫方的用户画像特征和预构建的第二识别模型，实时识别所述当前通话是否属于诈骗电话。其中，主叫方的用户画像特征包括以下一种或多种：通话次数、被挂断次数、未接通次数、被呼叫次数、被举报次数、不同被叫个数、不同主叫个数、不同被叫地区个数、通话时长在第二预设时间段以内的次数(例如通话时长在30秒内的次数)、单位时间内的平均通话时长，通话时长标准差，呼叫通话被挂断比例和黑名单标识。其中，上述特征中的次数或时长可以一个单位时间(或统计周期)内的数值，也可以是多个单位时间(或统计周期)的平均数值。单位时间可以是月、周等。例如通话次数可以是上个月的通话次数或月均通话次数。黑名单标识可以表示该主叫方是否被标记为黑名单用户，例如若黑名单标识为1，表明该主叫方为黑名单用户，若黑名单标识为0，表明该主叫方不是黑名单用户。

该第二识别模型可以基于随机森林、LSTM(Long Short-Term Memory，长短期记忆人工神经网络)、神经网络模型训练得到。以构建基于随机森林的诈骗电话实时识别模型为例说明：

调参范围：

树最大深度max_depth在[8，15)范围内；

叶子节点最小样本数min_samples_leaf在[20，65)，每隔5取值；

树个数n_estimators在[50，80)，每隔5取值。

参数遍历这些取值训练模型，以召回率(召回率＝预测实际诈骗电话/实际诈骗电话)、准确率(准确率＝预测实际诈骗电话/预测诈骗电话)、F1值(F1值＝2*召回率*准确率/(召回率+准确率))作为模型评估标准，最后选择F1作为评价指标，最优参数如下：

RandomForestClassifier(criterion＝'entropy',max_depth＝12,min_samples_leaf＝45,n_estimators＝55,class_weight＝'balanced',random_state＝25)。

该第二识别模型的输出结果如下表2所示：

表2：

主叫方	被叫方	输出结果(是否诈骗电话)
			189****6336	189****1701	否
+1416-953-6315	189****1701	是

在可选的实施例中，还可以根据预设的第二判断规则和主叫方的用户画像数据，实时识别所述当前通话是否属于诈骗电话。示例性的，可以根据通话次数来识别当前通话是否属于诈骗电话，例如，若主叫方的日均通话量超过预设阈值(例如90)或月均通话量超过阈值(例如500)，则可以确定当前通话属于诈骗电话。

在可选的实施例中，本发明实施例在向被叫方以及其家庭圈好友发送预警提醒消息后，还可以获取该被叫方以及其家庭圈好友对该预警提醒消息的响应结果，例如是否被骗。然后统计识别成功的诈骗电话及提醒成功的被叫方及其第二关联范围对象的相关信息，作为历史数据调节第一识别模型和第二识别模型的参数，以对第一识别模型和第二识别模型进行迭代优化，最大限度提升防诈提醒效果。示例性的，本发明实施例可以从诈骗举报中心(例如国家反诈中心或公安系统)获取相关的报案信息、投诉信息或举报信息，将该报案信息、投诉信息或举报信息与本申请中被识别为诈骗电话的主叫方和被叫方进行匹配，从而确定被叫方是否被诈骗，若确定被叫方被诈骗了，则将该被骗的被叫方以及主叫方的信息作为样本数据输入模型中，以进行迭代优化。本发明实施例还可以将被识别为诈骗电话的主叫方和被叫方的信息同步到诈骗举报中心(例如国家反诈中心、公安系统等)。

图7示意性示出了本发明一实施例的诈骗预警装置700的主要模块的示意图，如图7所示，该诈骗预警装置700包括：

第一确定模块701，用于在确定当前通话属于诈骗电话的情况下，确定所述当前通话的被叫方的第一关联范围对象；

第二确定模块702，用于根据所述被叫方的社交互动数据以及所述第一关联范围对象的社交互动数据，从所述第一关联范围对象中确定出所述被叫方的第二关联范围对象；

预警模块703，用于向所述被叫方和所述被叫方的第二关联范围对象发送预警提醒消息。

本发明实施例的诈骗预警装置能够在确定当前通话是诈骗电话的情况下，实时识别出被叫方的第二关联范围对象，该第二关联范围对象可以是被叫方的家人、亲戚以及亲密好友，从而向被叫方及其第二关联范围对象发送预警提醒消息，以使该被叫方的第二关联范围对象能够及时被叫方谨防诈骗，能够有效保护防诈意识薄弱的人群，降低被骗风险，最大限度提升防诈提醒效果，同时还能提高被叫方及其第二关联范围对象的诈骗电话辨别能力。

在可选的实施例中，所述第二确定模块还用于：根据所述被叫方的社交互动数据以及所述第一关联范围对象的社交互动数据，确定所述被叫方与所述第一关联范围对象之间的社交互动特征；根据所述社交互动特征和预构建的第一识别模型，确定所述第一关联范围对象是否属于所述被叫方的第二关联范围对象。

在可选的实施例中，所述第二确定模块还用于：获取所述被叫方的第一关联范围对象的防诈画像数据；根据所述防诈画像数据，确定所述被叫方的第一关联范围对象的防诈画像特征；根据所述社交互动特征、所述防诈画像特征和预构建的第一识别模型，确定所述第一关联范围对象是否属于所述被叫方的第二关联范围对象以及确定所述被叫方的第一关联范围对象的防诈能力等级；所述预警模块还用于：确定所述被叫方的第二关联范围对象的防诈能力等级；按照所述防诈能力等级由高到低的顺序，对所述被叫方的第二关联范围对象进行排序；根据所述排序，确定防诈能力等级较高的N个第二关联范围对象；其中，所述N为大于或等于1的整数；向所述被叫方以及所述防诈能力等级较高的N个第二关联范围对象发送预警提醒消息。

在可选的实施例中，所述第二确定模块还用于：根据预设的第一判断规则和所述被叫方与所述第一关联范围对象之间的社交互动数据，判断所述第一关联范围对象是否为所述被叫方的第二关联范围对象。

在可选的实施例中，所述第一确定模块还用于：获取所述被叫方的社交互动数据，所述社交互动数据包括以下一种或多种：通话记录、短信记录、通讯录和多媒体社交应用的好友数据；根据所述被叫方的社交互动数据，确定所述被叫方的第一关联范围对象。

在可选的实施例中，所述装置还包括诈骗识别模块，用于获取当前通话的主叫方的用户画像数据；根据所述主叫方的用户画像数据，实时识别所述当前通话是否属于诈骗电话。

在可选的实施例中，所述诈骗识别模块还用于：根据所述主叫方的用户画像数据，确定所述主叫方的用户画像特征；根据所述主叫方的用户画像特征和预构建的第二识别模型，实时识别所述当前通话是否属于诈骗电话。

在可选的实施例中，所述诈骗识别模块还用于：根据预设的第二判断规则和所述主叫方的用户画像数据，实时识别所述当前通话是否属于诈骗电话。

上述装置可执行本发明实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施例所提供的方法。

图8示出了可以应用本发明实施例的诈骗预警方法或诈骗预警装置的示例性系统架构800。

如图8所示，系统架构800可以包括终端设备801、802、803，网络804和服务器805。网络804用以在终端设备801、802、803和服务器805之间提供通信链路的介质。网络804可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备801、802、803通过网络804与服务器805交互，以接收或发送消息等。终端设备801、802、803上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备801、802、803可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器805可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备801、802、803所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器。后台管理服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如目标推送信息、产品信息)反馈给终端设备。

需要说明的是，本发明实施例所提供的诈骗预警方法一般由服务器805执行，相应地，诈骗预警装置一般设置于服务器805中。

应该理解，图8中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

下面参考图9，其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备的计算机系统900的结构示意图。图9示出的终端设备仅仅是一个示例，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9所示，计算机系统900包括中央处理单元(CPU)901，其可以根据存储在只读存储器(ROM)902中的程序或者从存储部分908加载到随机访问存储器(RAM)903中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 903中，还存储有系统900操作所需的各种程序和数据。CPU 901、ROM 902以及RAM 903通过总线904彼此相连。输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。

以下部件连接至I/O接口905：包括键盘、鼠标等的输入部分906；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分907；包括硬盘等的存储部分908；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分909。通信部分909经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器910也根据需要连接至I/O接口905。可拆卸介质911，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器910上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分908。

特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分909从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质911被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)901执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明所示的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或者是上述两者的任意组合。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可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(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。在本发明中，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。而在本发明中，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。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括发送模块、获取模块、确定模块和第一处理模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，发送模块还可以被描述为“向所连接的服务端发送图片获取请求的模块”。

作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备：

在确定当前通话属于诈骗电话的情况下，确定所述当前通话的被叫方的第一关联范围对象；

根据所述被叫方的社交互动数据以及所述第一关联范围对象的社交互动数据，从所述第一关联范围对象中确定出所述被叫方的第二关联范围对象；

向所述被叫方和所述被叫方的第二关联范围对象发送预警提醒消息。

本发明实施例的技术方案，能够在确定当前通话是诈骗电话的情况下，实时识别出被叫方的第二关联范围对象，该第二关联范围对象可以是被叫方的家人、亲戚以及亲密好友，从而向被叫方及其第二关联范围对象发送预警提醒消息，以使该被叫方的第二关联范围对象能够及时被叫方谨防诈骗，能够有效保护防诈意识薄弱的人群，降低被骗风险，最大限度提升防诈提醒效果，同时还能提高被叫方及其第二关联范围对象的诈骗电话辨别能力。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (15)

1.一种诈骗预警方法，其特征在于，包括：

在确定当前通话属于诈骗电话的情况下，确定所述当前通话的被叫方的第一关联范围对象；

根据所述被叫方的社交互动数据以及所述第一关联范围对象的社交互动数据，从所述第一关联范围对象中确定出所述被叫方的第二关联范围对象；

向所述被叫方和所述被叫方的第二关联范围对象发送预警提醒消息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述被叫方的社交互动数据以及所述第一关联范围对象的社交互动数据，从所述第一关联范围对象中确定出所述被叫方的第二关联范围对象包括：

根据所述被叫方的社交互动数据以及所述第一关联范围对象的社交互动数据，确定所述被叫方与所述第一关联范围对象之间的社交互动特征；

根据所述社交互动特征和预构建的第一识别模型，确定所述第一关联范围对象是否属于所述被叫方的第二关联范围对象。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述被叫方的第一关联范围对象的防诈画像数据；根据所述防诈画像数据，确定所述被叫方的第一关联范围对象的防诈画像特征；

根据所述社交互动特征和预构建的第一识别模型，确定所述第一关联范围对象是否属于所述被叫方的第二关联范围对象包括：

根据所述社交互动特征、所述防诈画像特征和预构建的第一识别模型，确定所述第一关联范围对象是否属于所述被叫方的第二关联范围对象以及确定所述被叫方的第一关联范围对象的防诈能力等级；

向所述被叫方和所述被叫方的第二关联范围对象发送预警提醒消息包括：

确定所述被叫方的第二关联范围对象的防诈能力等级；

按照所述防诈能力等级由高到低的顺序，对所述被叫方的第二关联范围对象进行排序；

根据所述排序，确定防诈能力等级较高的N个第二关联范围对象；其中，所述N为大于或等于1的整数；

向所述被叫方以及所述防诈能力等级较高的N个第二关联范围对象发送预警提醒消息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述被叫方与所述第一关联范围对象之间的社交互动特征包括以下一种或多种：通话频率、忙时基站重合度、闲时基站重合度、是否同一家庭套餐、主副卡关系、通话圈重合度、驻留时间最长基站、闲时驻留基站、单位时间内的平均通话次数、单位时间内的平均通话时长、第一预设时间段内的通话次数和所述第一预设时间段内的通话时长；

所述防诈画像特征包括以下一种或多种：职业特征、学历、年龄、接收诈骗信息数量、被诈骗次数、防诈软件安装使用情况、防诈宣传视频和/或防诈宣传直播观看情况、不良信息举报次数和接收诈骗号码通话次数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一识别模型包括：第一注意力组件、关联关系识别组件、第二注意力组件和防诈能力等级确定组件；

其中，所述第一注意力组件用于根据所述社交互动特征，确定所述第一关联范围对象的第一得分；

所述关联关系识别组件用于根据所述社交互动特征、所述防诈画像特征和第一注意力组件确定的第一得分，确定所述第一关联范围对象是否属于所述被叫方的第二关联范围对象；

所述第二注意力组件用于根据所述防诈画像特征，确定所述第一关联范围对象的第二得分；

所述防诈能力等级确定组件用于根据所述社交互动特征、所述防诈画像特征和所述第二注意力组件确定的第二得分，确定所述第一关联范围对象的防诈能力等级。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述被叫方的社交互动数据以及所述第一关联范围对象的社交互动数据，从所述第一关联范围对象中确定出所述被叫方的第二关联范围对象包括：

根据预设的第一判断规则和所述被叫方与所述第一关联范围对象之间的社交互动数据，判断所述第一关联范围对象是否为所述被叫方的第二关联范围对象。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，确定所述当前通话的被叫方的第一关联范围对象包括：

获取所述被叫方的社交互动数据，所述社交互动数据包括以下一种或多种：通话记录、短信记录、通讯录和多媒体社交应用的好友数据；

根据所述被叫方的社交互动数据，确定所述被叫方的第一关联范围对象。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取当前通话的主叫方的用户画像数据；

根据所述主叫方的用户画像数据，实时识别所述当前通话是否属于诈骗电话。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，根据所述主叫方的用户画像数据，实时识别所述当前通话是否属于诈骗电话包括：

根据所述主叫方的用户画像数据，确定所述主叫方的用户画像特征；

根据所述主叫方的用户画像特征和预构建的第二识别模型，实时识别所述当前通话是否属于诈骗电话。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述主叫方的用户画像特征包括以下一种或多种：通话次数、被挂断次数、未接通次数、被呼叫次数、被举报次数、不同被叫个数、不同主叫个数、不同被叫地区个数、通话时长在第二预设时间段以内的次数、单位时间内的平均通话时长、通话时长标准差、呼叫通话被挂断比例和黑名单标识。

11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，根据所述主叫方的用户画像数据，实时识别所述当前通话是否属于诈骗电话包括：

根据预设的第二判断规则和所述主叫方的用户画像数据，实时识别所述当前通话是否属于诈骗电话。

12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一关联范围对象包括所述被叫方的社交圈成员，所述第二关联范围对象包括所述被叫方的家庭圈成员。

13.一种防诈预警装置，其特征在于，包括：

第一确定模块，用于在确定当前通话属于诈骗电话的情况下，确定所述当前通话的被叫方的第一关联范围对象；

第二确定模块，用于根据所述被叫方的社交互动数据以及所述第一关联范围对象的社交互动数据，从所述第一关联范围对象中确定出所述被叫方的第二关联范围对象；

预警模块，用于向所述被叫方和所述被叫方的第二关联范围对象发送预警提醒消息。

14.一种电子设备，其特征在于，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1-12中任一所述的方法。

15.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-12中任一所述的方法。

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