[发明专利]基于用户隐私保护的电信欺诈检测系统及方法

权利要求书

1.一种基于用户隐私保护的电信欺诈检测系统，其特征在于，包括：

数据提取模块，用于从参考运营商系统的数据库中提取已知诈骗者账户对应的CDR数据及相关数据，以及从待检测运营商系统的用户数据库中提取待检测用户账户对应的CDR数据及相关数据；

CDR分析模块，用于根据所述数据提取模块提取的所述已知诈骗者账户对应的CDR数据及相关数据，来形成所述已知诈骗者账户及其诈骗行为和习惯的特征描述文件，以及用于根据所述数据提取模块提取的所述待检测用户账户对应的CDR数据及相关数据，来形成所述待检测用户账户及其行为和习惯的特征描述文件，所述CDR分析模块包括LDA单元，用于基于接收的每个账户的CDR数据和相关数据来使用LDA模型描述所述账户的行为和习惯，以生成所述账户的特征描述文件，具体过程包括：首先，输入LDA模型需要的泊松分布的参数ξ、参数α和β，α为在潜在类上的优先狄利克雷分布的参数，β为K*V的矩阵，每一行表示多项分布的参数，K为潜在类的数量，V为特征的数目；然后，随机选取迭代次数N，N服从以ξ为参数的泊松分布；接着，随机选取狄利克雷随机参数θ用于生成账号，参数θ服从关于参数α的狄利克雷分布；然后，按照LDA模型对参数θ进行N次迭代，且对于每次迭代i，i＝1～N，均进行以下操作：首先，选取第i个类z_i，z_i服从关于参数θ的多项分布；接着，从概率p(a|z_i,β)中选择特征a_i；最后，输出迭代N次后，所有的特征a_i组成的特征向量a，以生成所述账户的特征描述文件P，所述LDA模型对每个账户的描述公式为：

其中，a_LDA表示一个账户，c_n表示这个账户的拨号，γ_in表示自由变化的参数，γ_kn表示i＝k时自由变化的参数，θ为k维的狄利克雷随机参数,K为潜在类的数量，p为概率分布函数；

匹配检测模块，用于计算所述CDR分析模块中所述待检测用户账户的特征描述文件和所述已知诈骗者账户的特征描述文件之间的MMD，以确定所述待检测用户账户是否是所述待检测运营商系统中的可能诈骗者；

结果输出模块，用于输出所述匹配检测模块确定的所述待检测运营商系统中的可能诈骗者信息；

用户隐私保护模块，用于在所述匹配检测模块向所述CDR分析模块请求己知诈骗者账户的特征描述文件时，加入噪声，实现差分隐私，以限制所述CDR分析模块的数据输出；

其中，所述CDR数据为所述已知诈骗者账户的个人拨号数据记录；所述LDA模型是一个对于具体数据集生成概率的模型，所述LDA模型能寻找一个短描述来处理大集合，同时保留重要的数据关系；所述MMD为最大平均差异。

2.如权利要求1所述的电信欺诈检测系统，其特征在于，所述数据提取模块包括参考数据提取模块和检测数据提取模块，其中，参考数据提取模块用于从参考运营商系统的数据库中提取已知诈骗者列表以及列表中所有的已知诈骗者账户的CDR数据及相关数据，并发送至CDR分析模块；检测数据提取模块用于从待检测运营商系统的用户数据库中提取一个或多个或所有用户账户的CDR数据及相关数据并发送至CDR分析模块。

3.如权利要求1所述的电信欺诈检测系统，其特征在于，所述匹配检测模块包括MMD单元和匹配单元，其中，所述MMD单元用于向所述CDR分析模块请求当前检测的所述待检测运营商系统中的用户账户的特征描述文件以及相应的所述参考运营商系统中的已知诈骗者账户的特征描述文件，并计算所述当前检测的用户账户的特征描述文件与获取到的所有的所述参考运营商系统中的已知诈骗者的特征描述文件之间的MMD；所述匹配单元用于根据所述MMD单元计算出的所述当前检测的用户账户对应的所有MMD，来判断所述当前检测的用户账户是否是隐藏在所述待检测运营商系统中的可能诈骗者。