[发明专利]一种用于识别诈骗短信的深度学习算法在审
| 申请号： | 201710327007.8 | 申请日： | 2017-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN107239504A | 公开（公告）日： | 2017-10-10 |
| 发明（设计）人： | 邹福泰;张成伟;王祺文;俞汤达;张哲迪;李林森 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06N3/08;H04W4/14;H04W12/12 |
| 代理公司： | 上海旭诚知识产权代理有限公司31220 | 代理人： | 郑立 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种用于识别诈骗短信的深度学习算法，涉及信息安全领域，包括深度学习模块、交互模块、预处理模块和比较模块，所述交互模块将获取的短信发送至所述预处理模块，所述预处理模块提取短信的特征向量，所述深度学习模块根据样本集形成深度学习模型，所述比较模块比较短信的特征向量与所述深度学习模型，所述比较模块将比较结果发送至所述交互模块，所述交互模块将比较结果反馈给使用者，所述短信包括短信文本和/或URL。本发明具有高可拓展性，通过将算法模块化，对各部分神经网络模块化处理；算法可靠，采用深度学习算法，自动学习语句特征，相比浅层算法更能挖掘潜在特征。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 识别 诈骗 短信 深度 学习 算法 | ||
【主权项】：
一种用于识别诈骗短信的深度学习算法，其特征在于，包括深度学习模块、交互模块、预处理模块和比较模块，所述交互模块将获取的短信发送至所述预处理模块，所述预处理模块提取短信的特征向量，所述深度学习模块根据样本集形成深度学习模型，所述比较模块比较短信的特征向量与所述深度学习模型，所述比较模块将比较结果发送至所述交互模块，所述交互模块将比较结果反馈给使用者，所述短信包括短信文本和/或URL。
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