[发明专利]一种电信诈骗事件检测方法和检测系统

说明书

本发明提供了一种电信诈骗事件检测方法和检测系统，其利用构建的电信诈骗事件检测模型来预测诈骗模式。诈骗事件检测模型的构建包括：基于已有的诈骗行为数据建立反映不同时间序列通联模式的动态通联图；基于所述动态通联图挖掘存在诈骗行为的异常子图序列，其中，所述异常子图序列由异常节点、与异常节点关联的节点和边构成；基于所述异常子图序列训练多分类模型，获得用于检测多种诈骗模式的电信诈骗事件检测模型。利用本发明的检测方法和检测系统，能够快速、准确的预测诈骗行为。

技术领域

本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种电信诈骗事件检测方法和检测系统。

背景技术

目前，电信诈骗一般以团伙作案为基础，通常利用号码篡改、伪装等方式，针对特定的个体在一段时间内开展有套路、有剧本的精准诈骗活动,多点动态通联诈骗甚至跨境实施，单一的国际关口的监测都无法还原欺诈通联模式的变化。这类欺诈活动通常会造成重大损失，具有极高的社会危害性。在此过程中，诈骗群体对应的通联关系以及伴随的呼叫模式也会随之发生动态演变。尽管传统的模板匹配、信令的统计分析和单纯的国际关口检测等传统的犯罪检测方法能够在一定程度上遏制一些传统的诈骗事件，但是诈骗团伙的诈骗方式和伪装在不断的演化，诈骗形式复杂多样，而传统针对单点欺诈的电话诈骗检测方法又存在数据采集速度慢、难以整理庞大数据量的问题，最终导致传统的检测方法效率比较低。

然而，在现有技术中，还没有针对团伙的、具有复杂诈骗模式及通联关系的、多点跨境实施的、具有动态演化特征的欺诈手法的分析挖掘能力。因此，急需在现有静态、单通话的信令分析基础上，研究疑似诈骗电话的通联关系结构的动态演化模式，融合利用国际和省际通联数据，更有效地检测识别诈骗团伙的行为手段，并且在结构的演化过程中检测分析各类诈骗事件(包括事件过程、欺诈及受害群体特征等)，从而为公安部门、通信监管部门提供决策支持，将诈骗管控的关口前移，提升对于新型诈骗的防范能力。

因此，需要对现有技术进行改进，以提供更有效的诈骗事件检测方法。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺陷，提供一种电信诈骗事件检测方法和检测系统，能够基于动态通联图准确快速的检测电信诈骗事件。

根据本发明的第一方面，提供了一种构建电信诈骗事件检测模型的方法。该方法包括以下步骤：

步骤1：基于已有的诈骗行为数据建立反映不同时间序列通联模式的动态通联图；

步骤2：基于所述动态通联图挖掘存在诈骗行为的异常子图序列，其中，所述异常子图序列由异常节点、与异常节点关联的节点和边构成；

步骤3：基于所述异常子图序列训练多分类模型，获得用于检测多种诈骗模式的电信诈骗事件检测模型。

在一个实施例中，步骤2包括：

步骤21：基于所述动态通联图的结构特征、动态演变特征或节点特征中的至少一项初步挖掘异常子图序列；

步骤22：基于所述初步挖掘的异常子图序列训练二分类模型，获得经过二次筛选的异常子图序列，作为所述存在诈骗行为的异常子图序列。

在一个实施例中，步骤21中，在基于所述动态通联图的动态演变特征初步挖掘异常子图序列的情况下，包括：

步骤211：将所述动态通联图中转换为自我中心网络图；

步骤212：基于不同时间序列的自我中心网络图提取图结构距离和图编辑距离；

步骤213：基于所述图结构距离和图编辑距离获得初步挖掘的异常子图序列。

在一个实施例中，在步骤21中，在基于所述动态通联图的结构特征初步挖掘异常子图序列的情况下，基于节点度数、中介中心性、接近中心性、聚类系数中的至少一项获得初步挖掘的异常子图序列。