[发明专利]电信诈骗事件的识别方法及其装置、计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种电信诈骗事件的识别方法，其特征在于，包括：

获取目标电信数据，其中，所述目标电信数据包括以下至少之一：通话行为数据、短信行为数据、上网流量数据；

对所述目标电信数据进行分析，得到所述目标电信数据中的目标特征序列；

通过信息预测模型，确定与所述目标特征序列对应的电信数据识别结果，其中，所述信息预测模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：历史特征序列以及与所述历史特征序列对应的历史电信数据识别结果，所述历史特征序列为对历史电信数据进行分析得到的特征序列；

基于所述电信数据识别结果确定所述目标电信数据是否存在诈骗风险。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述目标电信数据进行分析，得到所述目标电信数据中的目标特征序列，包括：

按照预定维度对所述目标电信数据进行特征汇总，得到所述目标电信数据的特征数据；

对所述目标电信数据的特征数据进行过滤，得到所述目标特征序列。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标电信数据中的通话行为数据以及短信行为数据均包括以下至少之一：通话时间、通话次数、呼叫类型、漫游类型、对端号码、归属地；所述目标电信数据中的上网流量数据包括以下至少之一：上网时间、上网时长、上网次数、上网流量字节。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在通过信息预测模型，确定与所述目标特征序列对应的电信数据识别结果之前，所述方法还包括：

获取历史时间段内的历史电信数据；

按照所述预定维度对所述历史电信数据进行特征汇总，得到所述历史电信数据的历史特征数据；

对所述历史特征数据按照预定时间单位进行整合，得到多组历史特征数据序列；

对所述多组历史特征数据序列中的每一组进行过滤，得到多个历史特征序列；

确定所述多个历史特征序列对应的历史电信数据识别结果，以得到所述多组训练数据；

利用所述多组训练数据对预定网络模型进行训练，得到所述信息预测模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，按照所述预定维度对所述历史电信数据进行特征汇总，得到所述历史电信数据的历史特征数据，包括：

基于所述历史电信数据对多个历史数据采集对象进行聚类，得到群组诈骗模式；

基于所述群组诈骗模式以及所述预定维度对所述历史电信数据进行特征汇总，得到所述历史电信数据的历史特征数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述历史电信数据对历史数据采集对象进行聚类，得到群组诈骗模式，包括：

确定所述多个历史数据采集对象的目标历史数据采集对象；

搜索所述目标历史数据采集对象的所有相邻历史数据采集对象；

遍历所述相邻历史数据采集对象以得到历史数据采集对象群组；

获取所述历史数据采集对象群组的预定特征信息；

基于所述预定特征信息对所述历史数据采集对象进行聚类，得到所述群组诈骗模式。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，基于所述电信数据识别结果确定所述目标电信数据是否存在诈骗风险，包括：

在基于所述电信数据识别结果确定所述目标电信数据存在诈骗风险时，生成提示信息。