本發(fā)明涉及通信服務(wù)，尤其涉及一種用于防范電信網(wǎng)絡(luò)詐騙的語(yǔ)音通信方法、系統(tǒng)及服務(wù)器。

背景技術(shù)：

1、當(dāng)前，電信詐騙活動(dòng)頻發(fā)，嚴(yán)重威脅民眾經(jīng)濟(jì)利益，影響社會(huì)誠(chéng)信結(jié)構(gòu)。電信運(yùn)營(yíng)商迅速將詐騙電話監(jiān)控系統(tǒng)植入通信網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施中，通過持續(xù)監(jiān)控通信活動(dòng)遏制詐騙行為。然而，隨著語(yǔ)音通信技術(shù)從傳統(tǒng)電路交換向基于ims(ip多媒體子系統(tǒng))架構(gòu)及分組域承載volte服務(wù)的轉(zhuǎn)變，現(xiàn)有監(jiān)控體系效用遞減，難以在新的業(yè)務(wù)模式下維持全面覆蓋，形成監(jiān)控空白區(qū)域。

2、此外，以chatgpt為代表的人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，為電信詐騙團(tuán)伙提供了創(chuàng)新和隱蔽行騙手段的工具，導(dǎo)致詐騙策略與行為模式頻繁變換，難以察覺，現(xiàn)行檢測(cè)與防御機(jī)制面臨更高要求，系統(tǒng)需具備快速適應(yīng)性和精確識(shí)別力。

3、因此，迫切需要研發(fā)基于ims架構(gòu)的智能反電信詐騙策略。

4、現(xiàn)有文獻(xiàn)表明，多數(shù)電信反欺詐模型依賴業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)規(guī)則，如分析用戶呼叫行為、利用手機(jī)號(hào)碼特性構(gòu)建模型等，但這些方法未能充分利用多類型數(shù)據(jù)源，降低了模型準(zhǔn)確性，且由于詐騙特征隨反詐策略的調(diào)整而變化，基于靜態(tài)特征的行為模型難以持久有效。

5、部分研究已嘗試整合機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能，以增強(qiáng)反詐騙效果。例如，采用異常檢測(cè)算法識(shí)別異常通話行為，如短時(shí)高頻撥打、群發(fā)相似短信等，應(yīng)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)解析通話內(nèi)容，通過構(gòu)建語(yǔ)義模型甄別欺詐語(yǔ)言特征，如高壓銷售和冒充公權(quán)力的言辭。這些技術(shù)旨在突破傳統(tǒng)規(guī)則限制，提高詐騙識(shí)別的靈活性與精確度。

6、盡管識(shí)別精度顯著提高，但仍面臨海量數(shù)據(jù)的高效處理、模型泛化能力保證、詐騙數(shù)據(jù)缺乏標(biāo)簽及在確保用戶隱私前提下實(shí)現(xiàn)有效監(jiān)控等挑戰(zhàn)。現(xiàn)有反詐騙模型大多基于業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)的規(guī)則制定，限制其對(duì)詐騙團(tuán)伙策略變動(dòng)的敏捷反應(yīng)能力，難以捕捉詐騙行為的動(dòng)態(tài)演化。人工數(shù)據(jù)標(biāo)注的高度依賴成為瓶頸，每當(dāng)詐騙手段創(chuàng)新時(shí)，需重新投入大量資源進(jìn)行數(shù)據(jù)收集與標(biāo)簽修訂，影響模型更新效率和響應(yīng)速度。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種可充分融入ims生態(tài)系統(tǒng)且可基于詐騙呼叫信息的演變動(dòng)態(tài)更新對(duì)識(shí)別策略的用于防范電信網(wǎng)絡(luò)詐騙的語(yǔ)音通信方法、系統(tǒng)及服務(wù)器。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種用于防范電信網(wǎng)絡(luò)詐騙的語(yǔ)音通信方法，其包括：

3、提供一數(shù)據(jù)庫(kù)和與所述數(shù)據(jù)庫(kù)通信的詐騙識(shí)別模型和音頻分析模型，所述詐騙識(shí)別模型和音頻分析模型基于智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建；

4、基于ims網(wǎng)絡(luò)接收用戶設(shè)備的呼叫請(qǐng)求；

5、提取所述呼叫請(qǐng)求中的信息，以獲得呼叫信息，并將該呼叫信息更新到所述數(shù)據(jù)庫(kù)中；

6、如果當(dāng)前所述呼叫信息匹配到所述數(shù)據(jù)庫(kù)中的黑名單，則生成拒絕通話的響應(yīng)信息；

7、如果當(dāng)前所述呼叫信息匹配到所述數(shù)據(jù)庫(kù)中的白名單，則生成允許通話的響應(yīng)信息，同時(shí)從所述數(shù)據(jù)庫(kù)中調(diào)取與該呼叫信息相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)，并基于所述詐騙識(shí)別模型對(duì)該歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以獲得與該呼叫信息相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)度；

8、當(dāng)所述風(fēng)險(xiǎn)度超過預(yù)設(shè)的第一閾值時(shí)，將所述呼叫信息納入高危名單；

9、基于所述高危名單監(jiān)聽并在所述數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)相應(yīng)的音頻通信數(shù)據(jù)；

10、基于所述音頻分析模型對(duì)所述音頻通信數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并根據(jù)分析結(jié)果將相應(yīng)的所述高危名單修改為白名單或黑名單；

11、根據(jù)所述音頻分析模型的分析結(jié)果生成供所述詐騙識(shí)別模型學(xué)習(xí)的帶有特征標(biāo)簽的標(biāo)簽數(shù)據(jù)；

12、基于更新后數(shù)據(jù)庫(kù)中的所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)對(duì)所述詐騙識(shí)別模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)訓(xùn)練

13、較佳地，在預(yù)設(shè)的第一時(shí)間段內(nèi)對(duì)所述高危名單進(jìn)行監(jiān)聽。

14、較佳地，基于當(dāng)前所述呼叫信息中的主叫信息對(duì)所述數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配檢索，以判斷該呼叫信息屬于黑名單或白名單。

15、較佳地，還預(yù)設(shè)有與所述風(fēng)險(xiǎn)度相對(duì)應(yīng)的第二閾值，所述第二閾值小于所述第一閾值，當(dāng)所述風(fēng)險(xiǎn)度位于所述第一閾值與所述第二閾值之間時(shí)，輸出一與所述風(fēng)險(xiǎn)度相對(duì)應(yīng)的隨機(jī)數(shù)，當(dāng)所述風(fēng)險(xiǎn)度大于該隨機(jī)數(shù)時(shí)，將當(dāng)前所述呼叫信息歸類為所述高危名單。

16、較佳地，基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)框架構(gòu)建所述詐騙識(shí)別模型，所述詐騙識(shí)別模型基于從所述數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取的所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)和無(wú)標(biāo)簽的呼叫信息數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和參數(shù)更新。

17、較佳地，當(dāng)獲取到所述高危名單后，還發(fā)出監(jiān)聽申請(qǐng)請(qǐng)求，當(dāng)收到允許監(jiān)聽的響應(yīng)后，對(duì)所述高危名單的通話進(jìn)行監(jiān)聽。

18、本發(fā)明還提供一種語(yǔ)音通信服務(wù)器，所述服務(wù)器包括業(yè)務(wù)邏輯控制器、數(shù)據(jù)庫(kù)、詐騙識(shí)別模型以及音頻分析模型，所述業(yè)務(wù)邏輯控制器與ims網(wǎng)絡(luò)、所述詐騙識(shí)別模型以及音頻分析模型通信連接，所述服務(wù)器基于權(quán)利要求1至6任一項(xiàng)所述的語(yǔ)音通信方法工作。

19、較佳地，所述業(yè)務(wù)邏輯控制器通過第一協(xié)議接口與所述ims網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)呼叫會(huì)話控制功能通信連接，所述業(yè)務(wù)邏輯控制器通過第二協(xié)議接口與所述ims網(wǎng)絡(luò)的代理呼叫會(huì)話控制功能通信連接。

20、本發(fā)明還提供一種語(yǔ)音通信系統(tǒng)，其包括：

21、一個(gè)或多個(gè)處理器；

22、存儲(chǔ)器；

23、以及一個(gè)或多個(gè)程序，其中一個(gè)或多個(gè)程序被存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中，并且被配置成由所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行，所述程序包括用于執(zhí)行如上所述的語(yǔ)音通信方法的指令。

24、本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序可被處理器執(zhí)行以完成如上所述的語(yǔ)音通信方法。

25、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明上述技術(shù)方案提供的語(yǔ)音通信方法，基于ims網(wǎng)絡(luò)接收呼叫請(qǐng)求，實(shí)時(shí)提取和處理呼叫信息，當(dāng)呼叫信息匹配到黑名單或白名單時(shí)，立即生成相應(yīng)的響應(yīng)信息，從而自動(dòng)屏蔽被標(biāo)記為黑名單的詐騙電話，而且避免了不必要的通話延遲，提升了用戶體驗(yàn)；另外，對(duì)于未被列入黑名單的呼叫信息，還通過詐騙識(shí)別模型進(jìn)一步判斷，如果屬于高危類型，則將其歸入高危名單，并基于高危名單監(jiān)聽相應(yīng)的通話過程中的音頻信息，然后基于音頻分析模型對(duì)監(jiān)聽獲得的音頻信息進(jìn)行分析處理，根據(jù)分析結(jié)果再將高危名單修改為白名單或黑名單，且根據(jù)分析結(jié)果生成標(biāo)簽數(shù)據(jù)，基于該標(biāo)簽數(shù)據(jù)對(duì)詐騙識(shí)別模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)訓(xùn)練，使得詐騙識(shí)別模型模型可以持續(xù)優(yōu)化和提升性能，有效提升了對(duì)新型詐騙手段的識(shí)別能力。

技術(shù)特征：

1.一種用于防范電信網(wǎng)絡(luò)詐騙的語(yǔ)音通信方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于防范電信網(wǎng)絡(luò)詐騙的語(yǔ)音通信方法，其特征在于，在預(yù)設(shè)的第一時(shí)間段內(nèi)對(duì)所述高危名單進(jìn)行監(jiān)聽。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于防范電信網(wǎng)絡(luò)詐騙的語(yǔ)音通信方法，其特征在于，基于當(dāng)前所述呼叫信息中的主叫信息對(duì)所述數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配檢索，以判斷該呼叫信息屬于黑名單或白名單。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于防范電信網(wǎng)絡(luò)詐騙的語(yǔ)音通信方法，其特征在于，還預(yù)設(shè)有與所述風(fēng)險(xiǎn)度相對(duì)應(yīng)的第二閾值，所述第二閾值小于所述第一閾值，當(dāng)所述風(fēng)險(xiǎn)度位于所述第一閾值與所述第二閾值之間時(shí)，輸出一與所述風(fēng)險(xiǎn)度相對(duì)應(yīng)的隨機(jī)數(shù)，當(dāng)所述風(fēng)險(xiǎn)度大于該隨機(jī)數(shù)時(shí)，將當(dāng)前所述呼叫信息歸類為所述高危名單。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于防范電信網(wǎng)絡(luò)詐騙的語(yǔ)音通信方法，其特征在于，基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)框架構(gòu)建所述詐騙識(shí)別模型，所述詐騙識(shí)別模型基于從所述數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取的所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)和無(wú)標(biāo)簽的呼叫信息數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和參數(shù)更新。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于防范電信網(wǎng)絡(luò)詐騙的語(yǔ)音通信方法，其特征在于，當(dāng)獲取到所述高危名單后，還發(fā)出監(jiān)聽申請(qǐng)請(qǐng)求，當(dāng)收到允許監(jiān)聽的響應(yīng)后，對(duì)所述高危名單的通話進(jìn)行監(jiān)聽。

7.一種語(yǔ)音通信服務(wù)器，其特征在于，所述服務(wù)器包括業(yè)務(wù)邏輯控制器、數(shù)據(jù)庫(kù)、詐騙識(shí)別模型以及音頻分析模型，所述業(yè)務(wù)邏輯控制器與ims網(wǎng)絡(luò)、所述詐騙識(shí)別模型以及音頻分析模型通信連接，所述服務(wù)器基于權(quán)利要求1至6任一項(xiàng)所述的語(yǔ)音通信方法工作。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的語(yǔ)音通信服務(wù)器，其特征在于，所述業(yè)務(wù)邏輯控制器通過第一協(xié)議接口與所述ims網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)呼叫會(huì)話控制功能通信連接，所述業(yè)務(wù)邏輯控制器通過第二協(xié)議接口與所述ims網(wǎng)絡(luò)的代理呼叫會(huì)話控制功能通信連接。

9.一種語(yǔ)音通信系統(tǒng)，其特征在于，包括：

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序可被處理器執(zhí)行以完成如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的語(yǔ)音通信方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種用于防范電信網(wǎng)絡(luò)詐騙的語(yǔ)音通信方法、系統(tǒng)及服務(wù)器，該方法包括：接收呼叫請(qǐng)求，如果呼叫請(qǐng)求中的呼叫信息匹配到數(shù)據(jù)庫(kù)中的黑名單，則生成拒絕通話的響應(yīng)信息；如果匹配白名單，則生成允許通話的響應(yīng)信息，同時(shí)基于詐騙識(shí)別模型對(duì)與該呼叫信息相關(guān)聯(lián)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以估算風(fēng)險(xiǎn)度；當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)度超過預(yù)設(shè)的第一閾值時(shí)，將呼叫信息納入高危名單；基于高危名單監(jiān)聽并在數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)相應(yīng)的音頻通信數(shù)據(jù)；基于音頻分析模型對(duì)音頻通信數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并根據(jù)分析結(jié)果對(duì)詐騙識(shí)別模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)訓(xùn)練。上述方法，不僅能夠?qū)崟r(shí)攔截潛在的詐騙行為，還能通過持續(xù)學(xué)習(xí)與適應(yīng)，不斷增強(qiáng)自身的防御能力，為用戶提供更為安全、可靠的通信環(huán)境。

技術(shù)研發(fā)人員：昌久冬
受保護(hù)的技術(shù)使用者：愛浦路網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（南京）有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/21