[发明专利]一种偷跑流量账户识别方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种偷跑流量账户识别方法及装置，方法包括：根据偷跑流量现象的流量特征，将所述偷跑流量现象划分为若干个场景；对每个场景的流量数据进行对应分析，识别得到存在偷跑流量现象的疑似账户；根据各疑似账户的流量值、带宽值、统计时间和流量特征，计算得到各疑似账户的偷跑流量可能性；根据可能性阈值和所述各疑似账户的偷跑流量可能性，筛选得到存在跑流量现象的目标账户。本发明实施例通过分析流量特征进行场景划分，并根据不同场景识别疑似账户，缩小偷跑流量数据的分析范围，并配合识别规则快速定位发现偷跑流量的目标账户，实现自动化的提前识别偷跑流量账户，处理效率高，降低用户投诉的可能性。

技术领域

本发明实施例涉及通信技术领域，具体涉及一种偷跑流量账户识别方法及装置。

背景技术

移动通信4G网络的接入速率提高，吞吐性能提高。用户在使用时，一些特殊的情况可能导致用户在不知情的情况下，短时间产生高额的上网流量，致使用户投诉。

现有技术中主要采用被动分析和主动分析处理偷跑流量现象的分析。被动分析主要对用户投诉进行分析，通过客服系统收集相关的用户投诉，分析偷跑流量的行为，具体包括：从客服系统中提取类似的用户投诉；从BOSS系统中提取话单数据中验证用户的相关流量计费的发生；将确认发生计费的用户号码信息提交信令分析/统一DPI系统人员在系统中查找BOSS提供的用户号码的上网流量话单；手工分析发现的用户上网数据话单，判断其是否是偷跑流量行为；如果确认，则输出到检索报告，其中包括用户信息，偷跑流量的原因分析；将检索报告反馈给客服系统。主动分析主要利用用户信令采集或统一DPI系统的话单进行分析，并通过BOSS系统检测流量欺诈，具体包括：从已知的偷取流量的话单中获得目的IP地址。以此目的IP为条件，从统一DPI系统中检索所有的xDR的目的IP相符的数据；通过人工分析找出其中疑似的偷取流量相关的话单；手工进行累加和统计同一用户的偷跑流量数据；查询BOSS系统数据，验证是否存在偷跑流量计费数据；若计费数据存在，则将收集到的数据反馈到客服系统。

在实现本发明实施例的过程中，发明人发现现有的方法全程手工处理，效率较低：现有的发现方式是基于手工抓包和计费话单，并结合部分网管支撑系统的分析来发现和确认流量欺诈行为和回拨卡行为，涉及不同技术手段，部门和系统，复杂度高，工作量大；无法提前发现，只能对已发生的事件进行确认：现有的发现方式是用户投诉，查询计费话单，并结合部分系统如统一DPI的分析来发现和确认偷跑流量行为，涉及不同技术手段，部门和系统，复杂度高，工作量大；缺少明确的分类和判断规则：对偷跑流量发生原因和特征没有准确的分类，无法制定针对性的分析规则，的分析依赖个人经验，缺少准确的判定标准；缺少疑似账户的筛选方法：通过xdr的过滤分析会命中大量的用户，需要进行人工分析和确认，处理效率低。

发明内容

由于现有的方法全程手工处理，无法提前发现，只能对已发生的事件进行确认，缺少明确的分类和判断规则，缺少疑似账户的筛选，处理效率低的问题，本发明实施例提出一种偷跑流量账户识别方法及装置。

第一方面，本发明实施例提出一种偷跑流量账户识别方法，包括：

根据偷跑流量现象的流量特征，将所述偷跑流量现象划分为若干个场景；

对每个场景的流量数据进行对应分析，识别得到存在偷跑流量现象的疑似账户；

根据各疑似账户的流量值、带宽值、统计时间和流量特征，计算得到各疑似账户的偷跑流量可能性；

根据可能性阈值和所述各疑似账户的偷跑流量可能性，筛选得到存在跑流量现象的目标账户。

可选地，所述若干个场景包括：A类场景、B类场景、C类场景、D类场景、E类场景和F类场景；

其中，所述A类场景为终端功能故障，所述B类场景为应用程序自动长传数据，所述C类场景为恶意软件上传数据，所述D类场景为国际漫游，所述E类场景为用户配置失误，所述F类场景为网络攻击。