TWI709866B - 設備型號識別方法、裝置及處理設備 - Google Patents

設備型號識別方法、裝置及處理設備 Download PDF

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Abstract

本說明書實施例揭示了一種設備型號識別方法、裝置及處理設備，所述方法可以包括：獲取待識別設備的設備請求資料，所述設備請求資料至少包括設備硬體資訊；利用建構的設備識別模型對所述設備請求資料進行識別處理，得到所述待識別設備的真實設備型號，所述設備識別模型採用至少包括所述設備硬體資訊的訓練資料進行訓練、輸出設備品牌型號的分類演算法。利用本說明書實施例能夠有效地識別出篡改品牌型號資訊的行為。

Description

設備型號識別方法、裝置及處理設備
本說明書實施例方案屬於電腦資料處理的技術領域，尤其有關一種設備型號識別方法、裝置及處理設備。
目前，移動通信終端(如智慧型手機)對用戶的日常工作、生活、社交、消費等影響越來越重要。而智慧型手機品牌和型號種類繁多，往往不同價值的智慧型手機的用戶對應不同的用戶消費能力，如高價值的手機，對應的用戶的消費能力可能會更強。在手機保險產品中，不同的手機型號對應的賠償金額通常也是會有很大的差異。 因移動通信終端的設備型號在一些產品中關聯著利益，因而存在著透過修改設備資訊實現修改設備型號，進而騙取行銷資源或者騙保等行為。如用戶結合PC(personal computer)，個人電腦)端或終端的root(獲取系統最高好權項)工具，透過系統API(Application Programming Interface，應用程式編程介面)讀取、修改硬體資訊。 因此，業內亟需一種可以有效識別設備真實型號資訊的解決方案。
本說明書實施例目的在於提供一種設備型號識別方法、裝置及處理設備，可以用設備基本的硬體屬性，透過建構分類模型，對真實的品牌型號進行識別。能夠有效地識別出篡改品牌型號資訊的行為，標識出真實的品牌和型號。 本說明書實施例提供的一種設備型號識別方法、裝置及處理設備是包括以下方式來實現的： 一種設備型號識別方法，所述方法包括： 獲取待識別設備的設備請求資料，所述設備請求資料至少包括設備硬體資訊； 利用建構的設備識別模型對所述設備請求資料進行識別處理，得到所述待識別設備的真實設備型號，所述設備識別模型採用至少包括所述設備硬體資訊的訓練資料進行訓練、輸出設備品牌型號的分類演算法 一種設備型號識別裝置，所述裝置包括： 設備資料獲取模組，用以獲取待識別設備的設備請求資料，所述設備請求資料至少包括設備硬體資訊； 識別模型處理模組，利用建構的設備識別模型對所述設備請求資料進行識別處理，得到所述待識別設備的真實設備型號，所述設備識別模型採用至少包括所述設備硬體資訊的訓練資料進行訓練、輸出設備品牌型號的分類演算法。 一種識別設備型號的處理設備，包括處理器以及用以儲存處理器可執行指令的記憶體，所述處理器執行所述指令時實現： 獲取待識別設備的設備請求資料，所述設備請求資料至少包括設備硬體資訊； 利用建構的設備識別模型對所述設備請求資料進行識別處理，得到所述待識別設備的真實設備型號，所述設備識別模型採用至少包括所述設備硬體資訊的訓練資料進行訓練、輸出設備品牌型號的分類演算法。 本說明書實施例提供的一種設備型號識別方法、裝置及處理設備，基本的多種硬體屬性，利用已知可靠的硬體屬性資料來訓練設備識別模型，確定模型中的參數，然後線上使用，在接收到待識別設備的設備請求資料時可以標識出真實的設備品牌型號，有效識別出篡改品牌或型號資訊的行為。
為了使本技術領域的人員更好地理解本說明書中的技術方案，下面將結合本說明書實施例中的附圖，對本說明書實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本說明書中的一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本說明書中的一個或多個實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都應當屬於本說明書實施例保護的範圍。 本說明書提供的一個或多個實施方案中，可以預先採集終端設備的硬體屬性資訊，然後建構分類模型，對真實的品牌型號進行識別(標識出真實的品牌和型號)，能夠有效地識別出篡改設備品牌、型號資訊的行為。需要說明的是，本發明實施例中所提及的設備識別模型識別出的真實設備型號資訊是指設備識別模型回應於待識別設備的設備請求資料而輸出的設備品牌、型號資訊，最終輸出結果的可靠性主要依賴於採用的模型演算法和使用的訓練資料。所述的“真實”設備型號資訊可以允許與實際設備的真實品牌型號不同。 本說明書實施例中可以採用多種分類演算法來建構設備識別模型。例如一個實施例中可以採用GBM演算法(Gradient Tree Boosting Algorithm，梯度樹增強演算法)來進行模型訓練，如圖1所示的處理過程。當然也可以採用GBDT(Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升決策樹)或者xgboost(極端梯度提升 Extreme Gradient Boosting)等基於boosting演算法(用來提高弱分類演算法準確度的方法)。或者，其他的實施例中也可以採用LR(Logistic Regression，邏輯迴歸)、deep learning(深度學習)等演算法來建構模型。本說明書提供的實施方案在模型建構訓練時採用的訓練資料至少包括終端設備的設備硬體資訊，使用已知可靠的硬體屬性資料來訓練設備識別模型，確定模型中的參數，然後線上使用，在接收到待識別設備的設備請求資料時可以標識出真實的設備品牌型號，有效識別出篡改品牌或型號資訊的行為。 以手機品牌和型號的移動通信終端設備型號識別應用場景為例，在模型訓練階段，可以採集不同品牌和型號的手機的硬體設備屬性資訊。通常一個手機品牌下可以對應多個型號的手機，在訓練資料獲取過程中，可以設定每個品牌型號對應的設備最低設備數量，以保障訓練資料的可靠性和輸出結果的準確性。考慮到手機品牌和型號的種類分佈和發展狀況，在本發明的一個實施例中，可以設定每一個品牌對應的設備數量至少有100台，其中，每個型號的設備數量至少有10台。經過實際實驗效果對比，採用上述方式獲取到的訓練資料，既可以無需大量訓練樣本的資料獲取，減少成本，同時又可以使得設備識別模型有較高識別準確性的結果輸出。 設備識別模型使用的訓練資料可以包括多種類型的資料資訊，但至少包括一種設備硬體資訊。所述的設備硬體資訊可以包括終端設備上某個單元部件或部件組合的識別標識，如主機板型號、國際移動設備身份碼IMEI、MAC位址、ROM名稱等。在實際場景中，所述的訓練資料通常採用多個硬體設備資訊，可以更加有效、可靠地識別出篡改其中一個或多個硬體設備資訊的行為。當然，所述的訓練資料還可以包括終端設備上其他軟體或軟體+硬體結合形成的標識資訊，如國際移動用戶識別碼IMSI、設備系統版本資訊等。 使用訓練資料對採用的設備識別模型進行訓練後，可以線上進行使用。當需要對待識別設備的設備型號進行判識時，可以請求獲取待識別設備的設備請求資料，然後處理器將該設備請求資料輸入建構的設備識別模型中進行處理。設備識別模型可以基於獲取的設備請求資料輸出對應的品牌型號分類結果。在一些實施場景中，在電腦處理能力運行的情況下，也可以在設備識別模型建構、訓練的同時對待識別設備進行識別處理，亦即，本說明書提供的實施方式可以在設備識別模型線下訓練完成後線上使用，也可以基於平臺或雲端計算系統等即時的建構或訓練設備識別模型，用以對待識別設備的設備請求資料進行處理。或者，所述的設備識別模型也可以線上更新、維護，或者線上系統(伺服器、伺服器集群或分散式伺服器)有多個類型的設備識別模型，可以先分析處理設備請求資料，然後匹配與設備請求資料對應的最優(根據實際獲取的設備請求資料包括的資料資訊來選擇最適用的設備識別模型)的設備識別模型進行處理。
下面以一個具體的手機品牌型號應用場景為例對本說明書實施方案來進行說明。具體地說，圖2是本說明書提供的所述一種設備型號識別方法實施例的流程示意圖。雖然本說明書提供了如下述實施例或附圖所示的方法操作步驟或裝置結構，但基於習知或者無需創造性的勞動在所述方法或裝置中可以包括更多或者部分合併後更少的操作步驟或模組單元。在邏輯性上不存在必要因果關係的步驟或結構中，這些步驟的執行順序或裝置的模組結構不限於本說明書實施例或附圖所示的執行順序或模組結構。所述的方法或模組結構的在實際中的裝置、伺服器或終端產品應用時，可以按照實施例或者附圖所示的方法或模組結構進行循序執行或者並存執行(例如，並行處理器或者多執行緒處理的環境、甚至包括分散式處理、伺服器集群的實施環境)。
當然，下述實施例的描述並不對基於本說明書的其他可擴展到的技術方案構成限制。例如其他的實施場景中，本說明書提供的實施方案同樣可以應用到非移動終端設備型號識別的實施場景中，如PC終端、共用車輛設備、其他專用設備等。具體的一種實施例如圖2所示，本說明書提供的一種設備型號識別方法可以包括：S0：獲取待識別設備的設備請求資料，所述設備請求資料至少包括設備硬體資訊；S2：利用建構的設備識別模型對所述設備請求資料進行識別處理，得到所述待識別設備的真實設備型號，所述設備識別模型採用至少包括所述設備硬體資訊的訓練資料進行訓練、輸出設備品牌型號的分類演算法。
本實施例提供的方法可以用於伺服器側。所說的伺服器可以包括單獨的伺服器、伺服器集群、分散式系統伺服器或者處理設備請求資料的伺服器與其他相關聯資料處理的系統伺服器組合(如識別待處理設備的伺服器與訓練建構設備識別模型的伺服器)。伺服器可以獲取待識別設備的設備請求資料，當然，所述的設備請求資料可以包括設備硬體資訊。在一些應用場景中，在進行設備型號識別處理中，通常可以指定終端設備上傳預定的多種設備硬體資訊，但由於權項或其他原因，終端設備上傳的設備資訊中可能包括部分預定的設備請求資料，甚至設備資訊中無設備硬體資訊。此時可以下發相應的提示資訊請求開放硬體設備資訊獲取權限或者因為無設備硬體資訊而執行其他的處理，具體地說，可以根據實際應用場景制定相應的策略。 如前所述，本說明書實施例所述的方法中，模型訓練所使用的訓練資料可以包括類型的設備硬體以及軟體的資料資訊。本說明書提供的一個實施例中，所述訓練資料可以至少包括下屬中的一種： 國際移動設備身份碼IMEI、國際移動用戶識別碼IMSI、有線/無線媒體存取控制位址MAC/WIFI-MAC、藍牙位址Bluetooth、解析度、主機板型號、唯讀記憶體rom名稱。 當然，除上述所述外，還可以包括其他的硬體資料資訊構成的訓練資料。在上述的訓練資料中，IMEI通常包括下述的資料欄位： TAC = Type Approval Code (first 2 digits = country code) 設備型號核准號碼； FAC = Final Assembly Code (For Nokia phones FAC =51)最後裝配號； SNR = Serial Number序號； SP = Spare (always SP=0)備用號碼。 一般的，IMSI 號碼採用E.212格式，號碼總長度為16位，它由MCC+MNC+MSIN三部分組成，其中： MCC：移動國家碼，三個數字，如中國為460； MNC：移動網號，兩個數字，如中國移動的MNC為00(聯通是01，移動159新號段是02)，可以有效針對終端綁定移動通信運營商的設備進行識別。 MSIN：移動客戶識別號，如在某一個PLMN(Public Land Mobile Network，公共陸地移動網路)中移動台的唯一識別碼，MSIN=H0H1H2H3(S)XXXXXX(共11位)。 使用IMEI、IMSI訓練資料時，可以透過把IMEI、IMSI切分成成上述部分，透過識別其中的一些欄位資訊可以一定程式上反應手機品牌相關的資訊。 當然，還可以包括有線或無線的MAC位址、手機螢幕解析度、使用的主機板廠商和型號等。因此，本說明書提供的所述方法的另一個實施例中，所述訓練資料可以至少包括下述中的一種： 國際移動設備身份碼、國際移動用戶識別碼、有線/無線媒體存取控制位址、藍牙位址、解析度、主機板型號、唯讀記憶體名稱。 這樣，既可以保障資料獲取的有效性，同時也可以減少終端資料獲取種類和網路開銷。 需要說明是的，設備識別模型輸出的所述的設備型號可以包括設備名稱、型號名稱、品牌名稱等中的一個或多個，如輸出的結果可以為品牌資訊“小米”，也可以為“小米-note2”，甚至，在一些應用場景中也可以僅輸出型號資訊(適用於不同的品牌名下的型號資訊均不相同的情況)。為便於統一描述，本說明書的一些實施例中可以將設備識別模型輸出的結果統一稱為設備型號資訊，但並不限定一定是包括設備、品牌、型號中的一種資訊。 圖3是本說明書提供的一種基於GBM演算法進行手機終端的品牌和型號識別的處理過程示意圖。在圖3中，可以基於主動獲取或設備上報的型號屬性資料產生訓練標籤，標籤資料具體地說可以為“xiaomi note2”、“oppo r9”、“vivo x7”等。在GBM演算法中，可以透過對上一次樹殘差的學習，建構新的子樹。權重值最佳化可以參考經典人adaboosting等演算法。樹的建構過程主要為標準的樹產生演算法。模型計算完後，可以對每個樣本，計算出每個分類的機率，取最大的機率作為預測分類，然後跟真實分類進行對照，進而可以確定準確率，覆蓋率等指標。透過相關指標可以對模型效果進行評估、參數調整、最佳化等。對於待識別設備，可以提取對應的設備資訊，獲取設備請求資料。然後利用學習得到的GBM模型對設備請求資料進行評分，得分最高的分類作為真實的品牌型號。
本說明書提供的所述方法的另一個實施例中，可以進一步對訓練資料進行過濾和篩選，使用設備原始、真實的硬體資料資訊。具體地說，所述方法的另一個實施例中，所述的訓練資料至少經過下述之一的篩選處理：刪除獲取系統最高權限操作(root)的訓練資料；刪除經過鉤子機制(hook)截獲後的訊息中包含的訓練資料。
經過hook和root的設備資訊可能包含虛假資料，所以在本實施例中可以濾掉這些虛假資料。其中，hook(鉤子)實際上是一個處理訊息的程式段，透過系統調用，把它掛 入系統。每當特定的訊息發出，在沒有到達目的視窗前，鉤副程式就先捕獲該訊息，亦即鉤子函數先得到控制權。本實施例中執行root和hook的設備請求資料的過濾，可以進一步提升模型訓練精度和輸出結果的可靠性。當然，實際的訓練資料獲取可以設定資料種類或數量可以設定相應的採集要求，例如至少三種硬體資訊、一個品牌對應的設備數至少到100台。採集完成後對訓練資料進行篩選或者在採集的過程中採用一定的策略識別資料是否經過root或hook修改。
如前所述，本說明書一個或多個實施例中，所述的設備識別模型，可以採用離線預先建構的方式來產生，可以採用訓練資料進行訓練打標後再在線上使用。本說明書不排除所述設備識別模型採用線上建構或更新/維護的方式，在電腦能力足夠的情況下，可以線上建構出設備識別模型。當然，在電腦性能允許的情況下，也可以透過即時流引擎即時計算獲得硬體設備可以同步線上使用，識別設備品牌型號。
在一些實施例中，設備識別模型基於設備請求資料可以計算出多個設備型號的分類標籤，每個分類標籤可以有對應的機率取值或者分值(分值的高低也可以認為是機率大小的一種)。一些可選的實施例中，計算得到的分類標籤可以全部或者部分輸出，由用戶人工或者進一步判斷真實品牌型號。本說明書提供的所述方法的另一個實施例中，可以設定一個機率取值範圍，將符合機率取值範圍內的分類標籤作為識別出的真實設備型號。具體地說，所述得到所述待識別設備的真實設備型號可以包括： 基於所述設備請求資料計算所述待識別設備對應於所述設備識別模型相應分類標籤的機率取值； 將預定機率取值範圍對應的分類標籤作為所述待識別設備的真實設備型號。 這樣，在一些情況下，可以輸出兩個或者更多識別出的待識別設備所屬的真實設備型號資訊。若所有的識別結果均不符合預定機率取值，則可以判定為無法識別或設備資訊資料無效，或者其他的處理方式。當然，另一些實施例中，設備請求資料對應多個分類標籤時，可以將評分最高或機率值最高的對應的分類標籤作為待識別設備的真實設備型號。 本說明書提供的另一個實施例中，輸出的所述真實設備型號還可以包括所述待識別設備屬於所述分類標籤的可靠性評估資料，所述可靠性評估資料基於所述分類標籤對應的機率取值確定。如輸出手機型號的同時，還輸出手機是這個型號的可靠性評估資料，例如基於上傳的設備請求資料識別為輸出為xiaomi note2，但評分僅為41分(或機率取值為0.41)，可以作為是否將該模型得到真實設備型號的輸出結果作為實際真實的型號的參考依據，為設備的識別提供更多的資料支援，方便用戶決策。 具體的分類標籤可以根據實際應用場景確定。在本說明書的一些手機真實品牌型號識別的應用場景中，分類標籤可以包括終端設備的品牌名稱、對應於品牌名稱的型號。本實施例中可以包括品牌名稱缺省或型號名稱缺省的任意一種情況。這樣，在手機品牌型號識別的實施場景中，可以更加直覺輸出的品牌和型號資訊，以及對應的評分(或機率)，便於用戶決策，提高用戶使用體驗。 本說明書實施例所提供的方法實施例可以在移動終端、電腦終端、伺服器或者類似的計算裝置中執行。以運行在伺服器上為例，圖4是本發明實施例的一種識別車輛受損部件的伺服器的硬體結構方塊圖。如圖4所示，伺服器10可以包括一個或多個(圖中僅示出一個)處理器102(處理器102可以包括但不限於微處理器MCU或可程式設計邏輯裝置FPGA等的處理裝置)、用以儲存資料的記憶體104、以及用於通信功能的傳輸模組106。本領域普通技術人員可以理解，圖4所示的結構僅為示意，其並不對上述電子裝置的結構造成限定。例如，伺服器10還可包括比圖4中所示更多或者更少的元件，例如還可以包括其他的處理硬體，如資料庫或多級緩存，或者具有與圖4所示不同的配置。 記憶體104可用以儲存應用軟體的軟體程式以及模組，如本發明實施例中的搜索方法對應的程式指令/模組，處理器102透過運行儲存在記憶體104內的軟體程式以及模組，從而執行各種功能應用以及資料處理，亦即實現上述導航互動介面內容展示的處理方法。記憶體104可包括高速隨機記憶體，還可包括非易失性記憶體，如一個或者多個磁性儲存裝置、快閃記憶體、或者其他非易失性固態記憶體。在一些實例中，記憶體104可進一步包括相對於處理器102遠端設置的記憶體，這些遠端儲存器可以透過網路而被連接至電腦終端10。上述網路的實例包括但不限於互聯網、企業內部網、局域網、移動通信網及其組合。 傳輸模組106用以經由一個網路來接收或者發送資料。上述的網路具體實例可包括電腦終端10的通信供應商提供的無線網路。在一個實例中，傳輸模組106包括一個網路介面卡(Network Interface Controller，NIC)，其可透過基站與其他網路設備相連從而可與互聯網進行通訊。在一個實例中，傳輸模組106可以為射頻(Radio Frequency，RF)模組，其用以透過無線方式與互聯網進行通訊。 基於上述所述的設備型號識別方法，本說明書還提供一種設備型號識別裝置。所述的裝置可以包括使用了本說明書實施例所述方法的系統(包括分散式系統)、軟體(應用)、模組、元件、伺服器、用戶端等並結合必要的實施硬體的設備裝置。基於同一個創新構思，本說明書提供的一種實施例中的處理裝置如下面的實施例所述。由於裝置解決問題的實現方案與方法相似，因此本說明書實施例具體的處理裝置的實施可以參見前述方法的實施，重複之處不再贅述。儘管以下實施例所描述的裝置較佳地以軟體來實現，但是硬體，或者軟體和硬體的組合的實現也是可能並被構想的。具體地說，如圖5所示，圖5是本說明書提供的可以用於伺服器側的一種設備型號識別裝置實施例的模組結構示意圖，具體地說可以包括： 設備資料獲取模組101，可以用來獲取待識別設備的設備請求資料，所述設備請求資料至少包括設備硬體資訊； 識別模型處理模組102，可以利用建構的設備識別模型對所述設備請求資料進行識別處理，得到所述待識別設備的真實設備型號，所述設備識別模型採用至少包括所述設備硬體資訊的訓練資料進行訓練、輸出設備品牌型號的分類演算法。 所述的設備識別模型可以採用離線預先建構的方式來產生，可以採用訓練資料進行訓練打標後再在線上使用。本說明書不排除所述設備識別模型採用線上建構或更新/維護的方式，在電腦能力足夠的情況下，可以線上建構出設備識別模型。當然，在電腦性能允許的情況下，也可以透過即時流引擎即時計算獲得硬體設備可以同步線上使用，識別設備品牌型號。 一種實施例中，所述識別處理模組102中建構所述設備識別模型所使用的訓練資料至少包括下述中的一種： 國際移動設備身份碼、國際移動用戶識別碼、有線/無線媒體存取控制位址、藍牙位址、解析度、主機板型號、唯讀記憶體名稱。 另一種實施例中，所述的訓練資料至少經過下述之一的篩選處理： 刪除獲取系統最高權限操作的訓練資料；刪除經過鉤子機制截獲後的訊息中包含的訓練資料。
另一種實施例中，所述識別處理模組102得到的所述待識別設備的真實設備型號可以包括：基於所述設備請求資料計算所述待識別設備對應於所述設備識別模型相應分類標籤的機率取值；將預定機率取值範圍對應的分類標籤作為所述待識別設備的真實設備型號。
所述的預定機率範圍可以是一個區間，也可以是最大的機率取值。
所述裝置的另一個實施例中，不僅可以輸出待識別設備的真實設備型號，還可以輸出對應該輸出結果相應的機率值或分值。因此，所述真實設備型號還可以包括所述待識別設備屬於所述分類標籤的可靠性評估資料，所述可靠性評估資料基於所述分類標籤對應的機率取值來確定。
所述裝置具體的一個手機品牌型號識別應用場景的一個實施例中，所述分類標籤包括終端設備的品牌名稱、對應品牌名稱的型號。
上述實施例所述的裝置具體的實施可以參照相關方法實施例的描述，在此不做贅述。
本說明書實施例提供的設備型號識別方法可以在電腦中由處理器執行相應的程式指令來實現，如使用windows作業系統的c++語言在PC端或伺服器端實現，或其他例如Linux、系統相對應的應用設計語言集合必要的硬體來實 現，或者基於量子電腦的處理邏輯來實現等。具體地說，本說明書提供的一種識別設備型號的處理設備實現上述方法的實施例中，所述處理設備可以包括處理器以及用以儲存處理器可執行指令的記憶體，所述處理器執行所述指令時實現：獲取待識別設備的設備請求資料，所述設備請求資料至少包括設備硬體資訊；利用建構的設備識別模型對所述設備請求資料進行識別處理，得到所述待識別設備的真實設備型號，所述設備識別模型採用至少包括所述設備硬體資訊的訓練資料進行訓練、輸出設備品牌型號的分類演算法。
上述的指令可以儲存在多種電腦可讀儲存媒體中。所述電腦可讀儲存媒體可以包括用以儲存資訊的物理裝置，可以將資訊數位化後再以利用電、磁或者光學等方式的媒體來加以儲存。本實施例所述的電腦可讀儲存媒體有可以包括：利用電能方式儲存資訊的裝置如，各式記憶體，如RAM、ROM等；利用磁能方式儲存資訊的裝置如，硬碟、軟碟、磁帶、磁芯記憶體、磁泡記憶體、U碟；利用光學方式來儲存資訊的裝置如，CD或DVD。當然，還有其他方式的可讀儲存媒體，例如量子記憶體、石墨烯記憶體等等。上述所述的裝置或伺服器或用戶端或處理設備中的所涉及的指令同上描述。
需要說明的是，本說明書實施例上述所述的裝置、處理設備，根據相關方法實施例的描述還可以包括其他的實 施方式，如刪除獲取系統最高權限操作的訓練資料，或者刪除經過鉤子機制截獲後的訊息中包含的訓練資料。具體的實現方式可以參照方法實施例的描述，在此不作一一贅述。
本說明書中的各個實施例均採用漸進的方式來描述，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。尤其，對於硬體+程式類實施例而言，由於其基本相似於方法實施例，所以描述的比較簡單，相關之處參見方法實施例的部分說明即可。
上述對本說明書特定實施例進行了描述。其它實施例在所附申請專利範圍的範疇內。在一些情況下，在申請專利範圍中記載的動作或步驟可以按照不同於實施例中的順序來執行並且仍然可以實現期望的結果。另外，在附圖中描繪的過程不一定要求示出的特定順序或者連續順序才能實現期望的結果。在某些實施方式中，多工處理和並行處理也是可以的或者可能是有利的。
雖然本發明提供了如實施例或流程圖所述的方法操作步驟，但基於習知或者無創造性的勞動可以包括更多或者更少的操作步驟。實施例中列舉的步驟順序僅僅為眾多步驟執行順序中的一種方式，不代表唯一的執行順序。在實際中的裝置或系統伺服器產品執行時，可以按照實施例或者附圖所示的方法循序執行或者並存執行(例如，並行處理器或者多執行緒處理的環境)。
儘管本說明書實施例內容中提到利用GBM演算法來進行模型訓練、IMEI和MAC的硬體設備資訊、離線或線上建構模型、訓練資料獲取要求和篩選處理等之類的資料獲取、儲存、互動、計算、判斷等操作和資料描述，但是，本說明書實施例並不局限於必須是符合行業通信標準、標準分類模型處理、通信協定和標準資料模型/範本或本說明書實施例所描述的情況。某些行業標準或者使用自訂方式或實施例描述的實施基礎上略加修改後的實施方案也可以實現上述實施例相同、等同或相近、或變形後可預料的實施效果。應用這些修改或變形後的資料獲取、儲存、判斷、處理方式等獲取的實施例，仍然可以屬於本說明書的可選實施方案範圍之內。
在20世紀90年代，對於一個技術的改進可以很明顯地區分是硬體上的改進(例如，對二極體、電晶體、開關等電路結構的改進)還是軟體上的改進(對於方法流程的改進)。然而，隨著技術的發展，當今的很多方法流程的改進已經可以視為硬體電路結構的直接改進。設計人員幾乎都透過將改進的方法流程程式設計到硬體電路中來得到相應的硬體電路結構。因此，不能說一個方法流程的改進就不能用硬體實體模組來實現。例如，可程式設計邏輯裝置(Programmable Logic Device,PLD)(例如，現場可程式設計閘陣列(Field Programmable Gate Array，FPGA))就是這樣一種積體電路，其邏輯功能由用戶對裝置程式設計來確定。由設計人員自行程式設計來把一個數位系統“整合”在一片PLD上，而不需要請晶片製造廠商來設計和製作專用的積體電路晶片。而且，如今，取代手工地製作積體電路晶片，這種程式設計也多半改用“邏輯編譯器(logic compiler)”軟體來實現，它與程式開發撰寫時所用的軟體編譯器相類似，而要編譯之前的原始代碼也得用特定的程式設計語言來撰寫，此稱之為硬體描述語言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也並非僅有一種，而是有許多種，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware Description Language)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(Ruby Hardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-Speed Integrated Circuit Hardware Description Language)與Verilog。本領域技術人員也應該清楚，只需要將方法流程用上述幾種硬體描述語言稍作邏輯程式設計並程式設計到積體電路中，就可以很容易得到實現該邏輯方法流程的硬體電路。 控制器可以按任何適當的方式來實現，例如，控制器可以採取例如微處理器或處理器以及儲存可由該(微)處理器執行的電腦可讀程式碼(例如，軟體或韌體)的電腦可讀媒體、邏輯閘、開關、特殊應用積體電路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可程式設計邏輯控制器和嵌入式微控制器的形式，控制器的例子包括但不限於以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20 以及Silicone Labs C8051F320，記憶體控制器還可以被實現為記憶體的控制邏輯的一部分。本領域技術人員也知道，除了以純電腦可讀程式碼方式來實現控制器以外，完全可以透過將方法步驟進行邏輯程式設計來使得控制器以邏輯閘、開關、特殊應用積體電路、可程式設計邏輯控制器和嵌入式微控制器等的形式來實現相同功能。因此這種控制器可以被認為是一種硬體部件，而對其內包括的用以實現各種功能的裝置也可以視為硬體部件內的結構。或者甚至，可以將用以實現各種功能的裝置視為既可以是實現方法的軟體模組又可以是硬體部件內的結構。 上述實施例闡明的處理設備、裝置、模組或單元，具體可以由電腦晶片或實體實現，或者由具有某種功能的產品來實現。一種典型的實現設備為電腦。具體地說，電腦例如可以為個人電腦、膝上型電腦、車載人機互動設備、蜂巢式電話、相機電話、智慧型電話、個人數位助理、媒體播放機、導航設備、電子郵件設備、遊戲控制台、平板電腦、可穿戴式設備或者這些設備中的任何設備的組合。 雖然本說明書實施例提供了如實施例或流程圖所述的方法操作步驟，但基於習知或者無創造性的手段可以包括更多或者更少的操作步驟。實施例中列舉的步驟順序僅僅為眾多步驟執行順序中的一種方式，不代表唯一的執行順序。在實際中的裝置或終端產品執行時，可以按照實施例或者附圖所示的方法循序執行或者並存執行(例如，並行處理器或者多執行緒處理的環境，甚至為分散式資料處理環境)。術語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、產品或者設備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、產品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，並不排除在包括所述要素的過程、方法、產品或者設備中還存在另外的相同或等同要素。 為了描述的方便，描述以上裝置時以功能分為各種模組分別描述。當然，在實施本說明書實施例時可以把各模組的功能在同一個或多個軟體和/或硬體中實現，也可以將實現同一個功能的模組由多個子模組或子單元的組合來實現等。以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實際實現時可以有另外的劃分方式，例如多個單元或元件可以被結合或者可以整合到另一個系統，或一些特徵可以忽略，或不執行。另一點，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是透過一些介面，裝置或單元的間接耦合或通信連接，可以是電性，機械或其它的形式。 本領域技術人員也知道，除了以純電腦可讀程式碼方式實現控制器以外，完全可以透過將方法步驟進行邏輯程式設計來使得控制器以邏輯閘、開關、特殊應用積體電路、可程式設計邏輯控制器和嵌入式微控制器等的形式來實現相同功能。因此這種控制器可以被認為是一種硬體部件，而對其內部包括的用以實現各種功能的裝置也可以視為硬體部件內的結構。或者甚至，可以將用以實現各種功能的裝置視為既可以是實現方法的軟體模組又可以是硬體部件內的結構。 本發明是參照根據本發明實施例的方法、設備(系統)、和電腦程式產品的流程圖和/或方塊圖來描述的。應理解可由電腦程式指令來實現流程圖和/或方塊圖中的每一個流程和/或方塊、以及流程圖和/或方塊圖中的流程和/或方塊的結合。可提供這些電腦程式指令到通用電腦、專用電腦、嵌入式處理機或其他可程式設計資料處理設備的處理器以產生一個機器，使得透過電腦或其他可程式設計資料處理設備的處理器執行的指令產生用以實現在流程圖中的一個流程或多個流程和/或方塊圖中的一個方塊或多個方塊中指定的功能的裝置。 這些電腦程式指令也可被儲存在能引導電腦或其他可程式設計資料處理設備以特定方式操作的電腦可讀記憶體中，使得儲存在該電腦可讀記憶體中的指令產生包括指令裝置的製造品，該指令裝置實現在流程圖中的一個流程或多個流程和/或方塊圖中的一個方塊或多個方塊中指定的功能。 這些電腦程式指令也可被裝載到電腦或其他可程式設計資料處理設備上，使得在電腦或其他可程式設計設備上執行一系列操作步驟以產生電腦實現的處理，從而在電腦或其他可程式設計設備上執行的指令提供用以實現在流程圖中的一個流程或多個流程和/或方塊圖中的一個方塊或多個方塊中指定的功能的步驟。 在一個典型的配置中，計算設備包括一個或多個處理器(CPU)、輸入/輸出介面、網路介面和記憶體。 記憶體可能包括電腦可讀媒體中的非永久性記憶體，隨機存取記憶體(RAM)和/或非易失性記憶體等形式，如唯讀記憶體(ROM)或快閃記憶體(flash RAM)。記憶體是電腦可讀媒體的示例。 電腦可讀媒體包括永久性和非永久性、可移動和非可移動媒體可以由任何方法或技術來實現資訊儲存。資訊可以是電腦可讀指令、資料結構、程式的模組或其他資料。電腦的儲存媒體的例子包括，但不限於相變記憶體(PRAM)、靜態隨機存取記憶體(SRAM)、動態隨機存取記憶體(DRAM)、其他類型的隨機存取記憶體(RAM)、唯讀記憶體(ROM)、電可擦除可程式設計唯讀記憶體(EEPROM)、快閃記憶體或其他記憶體技術、唯讀光碟唯讀記憶體(CD-ROM)、數位多功能光碟(DVD)或其他光學儲存、磁盒式磁帶，磁帶磁磁片儲存或其他磁性儲存裝置或任何其他非傳輸媒體，可用來儲存可以被計算設備訪問的資訊。按照本文中的界定，電腦可讀媒體不包括暫態性電腦可讀媒體(transitory media)，如調變的資料信號和載波。 本領域技術人員應明白，本說明書的實施例可提供為方法、系統或電腦程式產品。因此，本說明書實施例可採用完全硬體實施例、完全軟體實施例或結合軟體和硬體態樣的實施例的形式。而且，本說明書實施例可採用在一個或多個其中包含有電腦可用程式碼的電腦可用儲存媒體(包括但不限於磁碟記憶體、CD-ROM、光學記憶體等)上實施的電腦程式產品的形式。 本說明書實施例可以在由電腦執行的電腦可執行指令的一般上下文中描述，例如程式模組。一般地，程式模組包括執行特定任務或實現特定抽象資料類型的常式、程式、物件、元件、資料結構等等。也可以在分散式計算環境中實踐本說明書實施例，在這些分散式計算環境中，由透過通信網路而被連接的遠端處理設備來執行任務。在分散式計算環境中，程式模組可以位於包括儲存裝置在內的本地和遠端電腦儲存媒體中。 本說明書中的各個實施例均採用漸進的方式來描述，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。尤其，對於系統實施例而言，由於其基本相似於方法實施例，所以描述的比較簡單，相關之處參見方法實施例的部分說明即可。在本說明書的描述中，參考術語“一個實施例”、“一些實施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結合該實施例或示例描述的具體特徵、結構、材料或者特點包含於本說明書實施例的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術語的示意性表述不必須針對的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特徵、結構、材料或者特點可以在任一個或多個實施例或示例中以合適的方式結合。此外，在不相互矛盾的情況下，本領域的技術人員可以將本說明書中描述的不同實施例或示例以及不同實施例或示例的特徵進行結合和組合。 以上所述僅為本說明書實施例的實施例而已，並不用來限制本說明書實施例。對於本領域技術人員來說，本說明書實施例可以有各種更改和變化。凡在本說明書實施例的精神和原理之內所作的任何修改、等同替換、改進等，均應被包含在本說明書實施例的申請專利範圍的範疇之內。
10‧‧‧伺服器 101‧‧‧設備資料獲取 102‧‧‧識別模型處理模組 104‧‧‧非易失性記憶體 106‧‧‧傳輸模組
為了更清楚地說明本說明書實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本說明書中記載的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖而獲得其他的附圖。 圖1是本說明書所述方法中一個採用GBM演算法進行模型訓練的處理示意圖； 圖2是本說明書提供的所述一種設備型號識別方法實施例的流程示意圖； 圖3是本說明書提供的一種基於GBM演算法進行手機終端的品牌和型號識別的處理過程示意圖； 圖4是本發明實施例的一種識別車輛受損部件的伺服器的硬體結構方塊圖； 圖5是本說明書提供的一種設備型號識別裝置實施例的模組結構示意圖。

Claims (11)

  1. 一種設備型號識別方法，該方法包括：獲取待識別設備的設備請求資料，該設備請求資料至少包括設備硬體資訊；以及利用建構的設備識別模型對該設備請求資料進行識別處理，得到該待識別設備的真實設備型號，該設備識別模型採用至少包括該設備硬體資訊的訓練資料進行訓練、輸出設備品牌型號的分類演算法，其中，該訓練資料至少經過下述之一的篩選處理：刪除獲取系統最高權限操作的訓練資料；以及刪除經由鉤子機制截獲後的訊息中包含的訓練資料。
  2. 如請求項1所述的方法，該訓練資料至少包括下述中的一種：國際移動設備身份碼、國際移動用戶識別碼、有線/無線媒體存取控制位址、藍牙位址、解析度、主機板型號、唯讀記憶體名稱。
  3. 如請求項1所述的方法，該得到該待識別設備的真實設備型號包括：基於該設備請求資料計算該待識別設備對應於該設備識別模型相應分類標籤的機率取值；以及將預定機率取值範圍對應的分類標籤作為該待識別設備的真實設備型號。
  4. 如請求項3所述的方法，該真實設備型號 還包括該待識別設備屬於該分類標籤的可靠性評估資料，該可靠性評估資料基於該分類標籤對應的機率取值而確定。
  5. 如請求項4所述的方法，其中，該分類標籤包括終端設備的品牌名稱、對應品牌名稱的型號。
  6. 一種設備型號識別裝置，該裝置包括：設備資料獲取模組，用以獲取待識別設備的設備請求資料，該設備請求資料至少包括設備硬體資訊；以及識別模型處理模組，利用建構的設備識別模型對該設備請求資料進行識別處理，得到該待識別設備的真實設備型號，該設備識別模型採用至少包括該設備硬體資訊的訓練資料進行訓練、輸出設備品牌型號的分類演算法，其中，該訓練資料至少經過下述之一的篩選處理：刪除獲取系統最高權限操作的訓練資料；以及刪除經由鉤子機制截獲後的訊息中包含的訓練資料。
  7. 如請求項6所述的裝置，該識別處理模組中建構該設備識別模型所使用的訓練資料至少包括下述中的一種：國際移動設備身份碼、國際移動用戶識別碼、有線/無線媒體存取控制位址、藍牙位址、解析度、主機板型號、唯讀記憶體名稱。
  8. 如請求項6所述的裝置，該識別處理模組得到的該待識別設備的真實設備型號可以包括： 基於該設備請求資料計算該待識別設備對應於該設備識別模型相應分類標籤的機率取值；以及將預定機率取值範圍對應的分類標籤作為該待識別設備的真實設備型號。
  9. 如請求項8所述的裝置，該真實設備型號還包括該待識別設備屬於該分類標籤的可靠性評估資料，該可靠性評估資料基於該分類標籤對應的機率取值而確定。
  10. 如請求項9所述的裝置，該分類標籤包括終端設備的品牌名稱、對應品牌名稱的型號。
  11. 一種識別設備型號的處理設備，包括處理器以及用以儲存處理器可執行指令的記憶體，該處理器執行該指令時實現：獲取待識別設備的設備請求資料，該設備請求資料至少包括設備硬體資訊；以及利用建構的設備識別模型對該設備請求資料進行識別處理，得到該待識別設備的真實設備型號，該設備識別模型採用至少包括該設備硬體資訊的訓練資料進行訓練、輸出設備品牌型號的分類演算法，其中，該訓練資料至少經過下述之一的篩選處理：刪除獲取系統最高權限操作的訓練資料；以及刪除經由鉤子機制截獲後的訊息中包含的訓練資料。
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