本發明專利技術適用于數據通信技術領域，尤其涉及基于大數據網絡信令調查定位的異常行為監測方法及系統，所述方法包括：獲取歷史通話記錄數據以及設備基站信息；基于歷史通話記錄數據以及設備基站信息構建特征庫；根據特征庫中的設備異常特征的類型構建機器學習模型；獲取實時通信信令，生成實時設備數據，將實時設備數據導入到機器學習模型中，通過機器學習模型輸出識別結果。本發明專利技術通過對歷史數據進行收集，形成大量的通話記錄數據以及設備基站數據，構建四類機器識別模型，利用歷史數據對其進行訓練，能夠從多個維度對異常的號碼、設備和基站進行識別，從而實現了對異常設備的溯源，為打擊違法行為提供了重要信息。擊違法行為提供了重要信息。擊違法行為提供了重要信息。
【技術實現步驟摘要】
基于大數據網絡信令調查定位的異常行為監測方法及系統
[0001]本專利技術屬于數據通信
，尤其涉及基于大數據網絡信令調查定位的異常行為監測方法及系統。
技術介紹
[0002]在當今社會中，以多卡寶、絡漫寶、GoIP等智能插卡集群為主的設備(簡稱“涉貓”設備)，日益成為電信網絡風險的“主力軍”，嚴重侵害人民群眾的生命財產安全，該類“涉貓”設備可以使VoIP通話，繞過運營商語音專線接入，直接“落地”進入移動通信網絡，簡單來說，就是可以接入大量手機SIM 卡，將傳統電話信號轉化為網絡信號，以實現虛擬撥號的設備，同時還支持機卡分離、多卡多待、群呼群發、遠程控制等功能，且部署靈活、隱蔽性強等特點，也因其技術反制攔截和信號溯源難度較大。
[0003]現有技術無法對通過智能插卡集群設備實施違法行為進行識別，因此，如何對上述設備進行信號溯源監測并反制攔截成為了亟需解決的問題。
技術實現思路
[0004]本專利技術實施例的目的在于提供基于大數據網絡信令調查定位的異常行為監測方法，旨在解決現有技術無法對使用智能插卡集群設備的詐騙行為進行識別的問題。
[0005]本專利技術實施例是這樣實現的，基于大數據網絡信令調查定位的異常行為監測方法，所述方法包括：
[0006]獲取歷史通話記錄數據以及設備基站信息；
[0007]基于歷史通話記錄數據以及設備基站信息構建特征庫，所述特征庫中包含有多種設備異常特征；
[0008]根據特征庫中的設備異常特征的類型構建機器學習模型，所述機器學習模型至少包括同時開關機識別模型、同時通話識別模型、基站瞬移識別模型和同軌跡識別模型；
[0009]獲取實時通信信令，生成實時設備數據，將實時設備數據導入到機器學習模型中，通過機器學習模型輸出識別結果。
[0010]優選的，所述同時開關機識別模型識別異常行為的步驟，具體包括：
[0011]從實時設備數據中獲取各號碼的開機時間信息；
[0012]基于開機時間信息進行時間段劃分，確定各個時間段內號碼的開關機時間；
[0013]識別在預設時間范圍內具有開關機異常行為的號碼，確定對應的基站，將該基站的信息作為識別結果輸出。
[0014]優選的，所述同時通話識別模型識別異常行為的步驟，具體包括：
[0015]從實時設備數據中獲取各號碼的通話時間信息；
[0016]基于通話時間信息進行時間段劃分，確定各個時間段內各號碼的通話時間；
[0017]識別在預設時間范圍內具有通話時間異常行為的號碼，確定對應的基站，將該基站的信息作為識別結果輸出。
[0018]優選的，所述基站瞬移識別模型識別異常行為的步驟，具體包括：
[0019]從實時設備數據中獲取各號碼的通話時對應的通訊基站位置信息；
[0020]按照預設時間長度確定在該時間長度內包含的通信基站位置更新情況；
[0021]根據通信基站位置變化判定是否存在異常行為，若在預設時間長度內兩次通信基站距離超過預設值，則視為存在異常行為，該號碼則為可疑號碼。
[0022]優選的，所述同軌跡識別模型識別異常行為的步驟，具體包括：
[0023]從實時設備數據中獲取各號碼的通話時對應的通信基站位置信息；
[0024]根據通信基站位置信息確定各個號碼對應的通訊軌跡；
[0025]通過聚類分析對各個號碼對應的通訊軌跡和IMEI后八位進行分析，根據分析結果確定可疑號碼。
[0026]本專利技術實施例的另一目的在于提供一種基于大數據網絡信令調查定位的異常行為監測系統，所述系統包括：
[0027]信息獲取模塊，用于獲取歷史通話記錄數據以及設備基站信息；
[0028]數據庫構建模塊，用于基于歷史通話記錄數據以及設備基站信息構建特征庫，所述特征庫中包含有多種設備異常特征；
[0029]機器學習模型構建模塊，用于根據特征庫中的設備異常特征的類型構建機器學習模型，所述機器學習模型至少包括同時開關機識別模型、同時通話識別模型、基站瞬移識別模型和同軌跡識別模型；
[0030]異常識別模塊，用于獲取實時通信信令，生成實時設備數據，將實時設備數據導入到機器學習模型中，通過機器學習模型輸出識別結果。
[0031]優選的，所述異常識別模塊包括：
[0032]第一信息獲取單元，用于從實時設備數據中獲取各號碼的開機時間信息；
[0033]第一時間段劃分單元，用于基于開機時間信息進行時間段劃分，確定各個時間段內號碼的開關機時間；
[0034]開關機異常識別單元，用于識別在預設時間范圍內具有開關機異常行為的號碼，確定對應的基站，將該基站的信息作為識別結果輸出。
[0035]優選的，所述異常識別模塊包括：
[0036]第二信息獲取單元，用于從實時設備數據中獲取各號碼的通話時間信息；
[0037]第二時間段劃分單元，用于基于通話時間信息進行時間段劃分，確定各個時間段內各號碼的通話時間；
[0038]通話異常識別單元，用于識別在預設時間范圍內具有通話時間異常行為的號碼，確定對應的基站，將該基站的信息作為識別結果輸出。
[0039]優選的，所述異常識別模塊包括：
[0040]第三信息獲取單元，用于從實時設備數據中獲取各號碼的通話時對應的通訊基站位置信息；
[0041]位置變化識別記錄單元，用于按照預設時間長度確定在該時間長度內包含的通信基站位置更新情況；
[0042]位置異常識別單元，用于根據通信基站位置變化判定是否存在異常行為，若在預設時間長度內兩次通信基站距離超過預設值，則視為存在異常行為，該號碼則為可疑號碼。
[0043]優選的，所述異常識別模塊包括：
[0044]第四信息獲取單元，用于從實時設備數據中獲取各號碼的通話時對應的通信基站位置信息；
[0045]軌跡記錄單元，用于根據通信基站位置信息確定各個號碼對應的通訊軌跡；
[0046]軌跡異常識別單元，用于通過聚類分析對各個號碼對應的通訊軌跡和IMEI 后八位進行分析，根據分析結果確定可疑號碼。
[0047]本專利技術實施例提供的基于大數據網絡信令調查定位的異常行為監測方法，通過對歷史數據進行收集，形成大量的通話記錄數據以及設備基站數據，構建四類機器識別模型，利用歷史數據對其進行訓練，能夠從多個維度對異常的號碼、設備和基站進行識別，從而實現了對異常設備的溯源，為打擊違法行為提供了重要信息。
附圖說明
[0048]圖1為本專利技術實施例提供的基于大數據網絡信令調查定位的異常行為監測方法的流程圖；
[0049]圖2為本專利技術實施例提供的同時開關機識別模型識別異常行為的步驟的流程圖；
[0050]圖3為本專利技術實施例提供的同時通話識別模型識別異常行為的步驟的流程圖；
[0051]圖4為本專利技術實施例提供的基站瞬移識別模型識別異常行為的步驟的流程圖；
[0052]圖5為本專利技術實施例提供的同軌跡識別本文檔來自技高網...
【技術保護點】
【技術特征摘要】
1.基于大數據網絡信令調查定位的異常行為監測方法，其特征在于，所述方法包括：獲取歷史通話記錄數據以及設備基站信息；基于歷史通話記錄數據以及設備基站信息構建特征庫，所述特征庫中包含有多種設備異常特征；根據特征庫中的設備異常特征的類型構建機器學習模型，所述機器學習模型至少包括同時開關機識別模型、同時通話識別模型、基站瞬移識別模型和同軌跡識別模型中的一種模型；獲取實時通信信令，生成實時設備數據，將實時設備數據導入到機器學習模型中，通過機器學習模型輸出識別結果。2.根據權利要求1所述的基于大數據網絡信令調查定位的異常行為監測方法，其特征在于，所述同時開關機識別模型識別異常行為的步驟，具體包括：從實時設備數據中獲取各號碼的開機時間信息；基于開機時間信息進行時間段劃分，確定各個時間段內號碼的開關機時間；識別在預設時間范圍內具有開關機異常行為的號碼，確定對應的基站，將該基站的信息作為識別結果輸出。3.根據權利要求1所述的基于大數據網絡信令調查定位的異常行為監測方法，其特征在于，所述同時通話識別模型識別異常行為的步驟，具體包括：從實時設備數據中獲取各號碼的通話時間信息；基于通話時間信息進行時間段劃分，確定各個時間段內各號碼的通話時間；識別在預設時間范圍內具有通話時間異常行為的號碼，確定對應的基站，將該基站的信息作為識別結果輸出。4.根據權利要求1所述的基于大數據網絡信令調查定位的異常行為監測方法，其特征在于，所述基站瞬移識別模型識別異常行為的步驟，具體包括：從實時設備數據中獲取各號碼的通話時對應的通訊基站位置信息；按照預設時間長度確定在該時間長度內包含的通信基站位置更新情況；根據通信基站位置變化判定是否存在異常行為，若在預設時間長度內兩次通信基站距離超過預設值，則視為存在異常行為，該號碼則為可疑號碼。5.根據權利要求1所述的基于大數據網絡信令調查定位的異常行為監測方法，其特征在于，所述同軌跡識別模型識別異常行為的步驟，具體包括：從實時設備數據中獲取各號碼的通話時對應的通信基站位置信息；根據通信基站位置信息確定各個號碼對應的通訊軌跡；通過聚類分析對各個號碼對應的通訊軌跡和IMEI后八位進行分析，根據分析結果確定可疑號碼。6.基于大數據網絡信令調查定位的異常行為監測系統，其特征在于，所述系統包括：信息獲取模塊，用于獲取歷史通話記錄數據以及設備基站信息；數...
【專利技術屬性】
技術研發人員：郭利榮，劉趙昌，郜文浩，宋濤，
申請(專利權)人：中數通信息有限公司，
類型：發明
國別省市：
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