一种基于时空图的诈骗号码识别方法

    公开(公告)号:CN111726460A

    公开(公告)日:2020-09-29

    申请号:CN202010542365.2

    申请日:2020-06-15

    Abstract: 一种基于时空图的诈骗号码识别方法,包括:由全量通话记录生成电信通联网络,并构建识别诈骗号码的时空图,使用Snapshot方法按时间间隔T、从图中连续截取出多张时空子图;基于用户在每张时空子图对应时间周期下的通话记录,计算每个用户在每张时空子图对应时间周期下的通话特征指标向量,同时,为每个用户从时空子图中提取和其有相同被叫的邻居用户;构建、并训练识别诈骗号码的时空图神经网络;将待识别目标用户和其所有邻居用户在所有时空子图中的通话特征指标向量输入时空图神经网络,并根据输出判断待识别目标用户号码是否是疑似诈骗号码。本发明属于信息技术领域,能动态的捕获到号码呼叫行为的变化,从而实现诈骗号码的精准识别。

    面向网络安全可解释网络数据标记方法、系统、计算设备

    公开(公告)号:CN116684127A

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202310579956.0

    申请日:2023-05-23

    Abstract: 本发明公开了一种面向网络安全可解释网络数据标记方法、系统、计算设备,所述方法包括:模拟器对每一种网络攻击进行模拟,通过抓包操作获得对应的网络数据包,并在此基础上对数据进行聚类操作获得最终数据集;异常检测器对所述最终数据集的网络流量特征信息和解释器提供的部分解释结果进行统一建模,在每次与网络分析人员的交互中,确定一个可疑流量;解释器基于最大线性分离对当前所检测出可疑流量进行解释,并且向网络分析人员查询判断其是否为异常流量。本发明的优点是:充分利用解释器的计算资源,并使异常检测器可以与网络分析人员进行交互,其中通过解释器确保交互质量,最终使异常检测器模型具有适应动态网络环境的能力。

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