基于SVM的電信詐騙行為特征識別方法

吉涵之，馬宇宸，李 爽，李靜林

（1. 北京市第十三中學(xué)，北京 100009；2. 北京郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究院，北京 100876）

基于SVM的電信詐騙行為特征識別方法

吉涵之1，馬宇宸2，李 爽2，李靜林2

（1. 北京市第十三中學(xué)，北京 100009；2. 北京郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究院，北京 100876）

電信詐騙行為種類繁多，受害人分布廣，對其預(yù)防存在困難。針對電信詐騙手段開始向最新電信技術(shù)和系統(tǒng)漏洞的充分利用演進(jìn)這種趨勢，論文提出通過通信記錄數(shù)據(jù)去發(fā)現(xiàn)電信詐騙通話行為與普通用戶的通話行為的行為特征差異，并結(jié)合用戶屬性，使用支持向量機（SVM）這一機器學(xué)習(xí)手段進(jìn)行電信詐騙行為的學(xué)習(xí)，進(jìn)而完成電信詐騙行為的識別，以輔助攔截電信詐騙號碼。論文分析了詐騙行為的規(guī)律，提出了行為特征的抽取方法及基于SVM的行為識別系統(tǒng)構(gòu)建方法，最終通過實際樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和測試，驗證了這一方法的可行性。

大數(shù)據(jù)；機器學(xué)習(xí)；支持向量機；電信詐騙

0 引言

隨著移動電信網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和電信資費的逐步下降，中國快速進(jìn)入信息化時代?，F(xiàn)代電信技術(shù)一方面為人民群眾帶來了溝通的便利，另一方面也容易被犯罪分子利用，使用身份冒充、電話改號等手段，利用受害人對銀行業(yè)務(wù)不熟悉、對政府機關(guān)流程不熟悉、甚至溝通之間的時間差等，對受害人進(jìn)行欺騙、恐嚇，騙取受害人的資金。近年來，電信詐騙犯罪從最初技術(shù)水平較低的身份冒充向最新電信技術(shù)和電信系統(tǒng)漏洞的充分利用演進(jìn)。如2009年開始利用VoIP技術(shù)進(jìn)行詐騙，2013年則開始通過改號軟件跨境犯罪，2014年開始大規(guī)模利用偽基站發(fā)送詐騙短信，2015年以后則開始使用綜合手段進(jìn)行詐騙[1]。由于電信詐騙手段多樣，且電信詐騙的跨地域甚至跨國家特性，導(dǎo)致受害人分散廣，個案金額小，預(yù)防和打擊的難度非常大。

近年來國家已經(jīng)開始推行手機實名制，以希望從源頭控制電信詐騙。但是仍然會存在使用改號軟件跨國犯罪、冒用別人身份證件購買電話號卡等防不勝防的問題。同時，互聯(lián)網(wǎng)公司也通過眾包方式，通過手機安全軟件標(biāo)注詐騙電話，并取得了不錯的效果。但是，由于以上方法一般僅能在案發(fā)后起到作用，因此仍具有局限性和滯后性。由于詐騙電話在實施成功詐騙之前，一般存在一定搜索被害者、與被害者多次電話交互的過程，因此，隨著大量的案例積累，及電信大數(shù)據(jù)處理能力和手段的提升，可以通過電信通話過程產(chǎn)生的話單大數(shù)據(jù)去發(fā)現(xiàn)電信詐騙通話行為與普通用戶的通話行為的行為特征差異，并利用這種差異進(jìn)行電信詐騙行為的挖掘，以期在電信詐騙完成前對電信詐騙行為進(jìn)行識別和攔截。

1 電信詐騙行為分析現(xiàn)狀

從直觀上，電信詐騙電話由于需要通過大量盲撥鎖定被害人，因此其撥打頻率、通話時間等的行為規(guī)律與普通用戶應(yīng)該有一定差異。2015年周國民[1]等對一些用戶的通話行為進(jìn)行了統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)通話時間頻率、通話時間間隔、同一對象通話次數(shù)頻率、通話周期和通話間隔相關(guān)性等具有較為明顯的規(guī)律性，但由于樣本數(shù)量有限，未能明確普通用戶和詐騙用戶的行為規(guī)律差異。2016年10月，360公司發(fā)布了《2016詐騙電話態(tài)勢與特征分析報告》[2]。在這一報告中，360對眾包標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行了數(shù)據(jù)挖掘分析。報告中指出，全國范圍內(nèi)，詐騙電話的異地呼叫率平均為 68.8%，全國 81.6%的城市用戶接聽詐騙電話的異地呼叫率在85%以上，西藏、青海、內(nèi)蒙古、寧夏等地區(qū)，詐騙電話的異地呼叫率甚至達(dá)到了90%以上。這意味著詐騙電話具有較為明顯的異地呼叫特性，長途電話數(shù)量較本地電話數(shù)量為多。報告顯示，手機詐騙號碼的生存周期約為 54.5天，連續(xù)活躍周期為 3.8天，單日單號平均呼出詐騙電話次數(shù)為 189次，詐騙成功率為 0.28%，一次成功詐騙所需平均呼叫次數(shù)為357次，完成一次成功詐騙平均需 1.9天；生存期長說明手機號碼具有較長的潛伏期，但由于手機號碼詐騙成功率較高，因此手機詐騙號碼激活后搜尋騙詐目標(biāo)的時間短，活躍周期短，但是完成一次詐騙的時間較長。而境外詐騙號碼的生存周期約為36.4天，連續(xù)活躍周期為 36天，單日單號平均呼出詐騙電話次數(shù)則達(dá)到5076次，詐騙成功率為0.07%，一次成功詐騙所需平均呼叫次數(shù)為1429次，完成一次成功詐騙平均需0.3天；這意味著由于詐騙成功率低，境外詐騙電話需要長時間的活躍以搜尋詐騙目標(biāo)，但完成一次詐騙的時間很短。平均下來，詐騙電話號碼的生存周期約為57.6天，連續(xù)活躍周期為7.6天，單日單號平均呼出詐騙電話次數(shù)為 185次，詐騙成功率為0.1%，一次成功詐騙所需平均呼叫次數(shù)為1000次，完成一次成功詐騙平均需 5.4天。這意味著詐騙電話一般會具有較為明顯的生存期和活躍期，且活躍期中的平均呼叫數(shù)量較高。同時，統(tǒng)計顯示，約92.7%的詐騙電話是騙子打給用戶的，而約 7.3%的詐騙電話是用戶主動打給騙子的。手機詐騙號碼有9.8%的用戶主動打出，固話詐騙號碼有4.7%是用戶主動打出的。這意味著詐騙電話具有較高的單向性，呼出電話數(shù)量明顯高于呼入電話。360公司的研究報告表明，電信詐騙電話的通話行為與普通用戶的通話行為確實存在一定的差異性，如果能對這些差異進(jìn)行認(rèn)知學(xué)習(xí)，在電信詐騙成功之前識別出電信詐騙企圖是有可能的。

從電信詐騙識別的方法上，傳統(tǒng)應(yīng)用較為廣泛的分類模型主要包括決策樹模型和樸素貝葉斯模型。文獻(xiàn)[3]和[4]分別使用這兩種模型進(jìn)行了電信欺詐行為分類分析。但由于這兩種模型都假設(shè)樣本的各個屬性間具有獨立性，而這種假設(shè)在現(xiàn)實的環(huán)境中難以存在，因此其分類的結(jié)果難以應(yīng)用到實際系統(tǒng)中。目前，業(yè)界提出的可采用的另一種監(jiān)督式學(xué)習(xí)方法是支持向量機（SVM：Support Vector Machine）。SVM 通過尋求結(jié)構(gòu)化風(fēng)險最小來提高學(xué)習(xí)機泛化能力，實現(xiàn)經(jīng)驗風(fēng)險和置信范圍的最小化，從而達(dá)到在統(tǒng)計樣本量較少的情況下，亦能獲得良好統(tǒng)計規(guī)律的目的。SVM的優(yōu)點是它提供了一種避開高維度空間的方法，可以直接借助于空間內(nèi)的核函數(shù)，將線性不可分情況轉(zhuǎn)化為線性可分的問題，再利用對線性可分的問題的求解方法直接解出對應(yīng)的高維空間的問題。文獻(xiàn)[5]提出采用 SVM 進(jìn)行電信客戶欺詐檢測，但該文選取的用戶特征僅局限在通話次數(shù)和時長，難以全面的體現(xiàn)出詐騙用戶的特征。同時，其測試驗證沒有使用實際數(shù)據(jù)，其取得的極高的準(zhǔn)確率僅針對測試數(shù)據(jù)，難以實際應(yīng)用。

針對以上問題，本文提出了一種電信詐騙行為分析系統(tǒng)，通過分析電信詐騙行為規(guī)律構(gòu)造電信詐騙行為的特征屬性集，并通過SVM進(jìn)行訓(xùn)練，最終形成電信詐騙行為識別器。

2 電信詐騙行為特征樣本構(gòu)建

電信用戶的呼叫記錄主要包括通話開始時間、計費號碼、對方號碼、呼叫類型、通話地點、對方地點、通話時長、通話類型、費用等信息，但是這些信息類型差異大，衡量尺度和單位不一，如果不經(jīng)過預(yù)處理，難以呈現(xiàn)出電信用戶行為特征，也難以通過SVM訓(xùn)練進(jìn)行分類。因此，需要對電信用戶的呼叫記錄進(jìn)行預(yù)處理，形成特征屬性，并構(gòu)建為可用于SVM訓(xùn)練的電信詐騙行為特征樣本數(shù)據(jù)。

詐騙電話的用戶行為復(fù)雜，根據(jù)電信詐騙行為分析的現(xiàn)有研究成果可以看到，詐騙行為的特征不僅僅體現(xiàn)在詐騙電話通話的次數(shù)、時長特征，還表現(xiàn)在通話地域的聚集特性，長途甚至國際漫游通話類型的聚集特性等，考慮到通話記錄的參數(shù)內(nèi)容和詐騙電話行為特征規(guī)律，本文定義了電信詐騙行為特征樣本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如表1所示。

時間粒度的確定比較復(fù)雜，時間粒度太小，無法體現(xiàn)出用戶的行為特征，將會造成大量的誤判。時間粒度太大，將會導(dǎo)致用戶的行為特征細(xì)節(jié)被統(tǒng)計特征掩蓋，同樣會造成誤判。

本文分析了電信用戶呼叫記錄中各種屬性的分布規(guī)律，其中每小時平均呼叫次數(shù)如圖1所示，每小時平均呼叫次數(shù)的頻度分布如圖2所示。

從詐騙電話和正常電話的平均呼叫次數(shù)可以看到，詐騙電話的平均呼叫次數(shù)在早7～8點開始與普通電話平均呼叫次數(shù)產(chǎn)生較大差異，12點左右回落，13點開始再次攀升，18點左右再次回落，并在 19點～20點左右產(chǎn)生一個小波峰。這種規(guī)律性的波動現(xiàn)象與工作日的正常上下班及休息時間類似。

從呼叫的頻度可以看到，接近80%的普通用戶的呼叫頻度為平均每小時1次，98.88%的普通用戶呼叫頻度在平均每小時3次以內(nèi)。而詐騙電話的呼叫頻度的分布較普通用戶要更寬，僅有60.68%的詐騙電話呼叫頻度在平均每小時3次以內(nèi)，93.45%的詐騙電話呼叫頻度在平均每小時20次以內(nèi)。這意味著詐騙電話的呼叫頻度比正常電話頻度要高很多。

表1 電信詐騙行為特征樣本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Tab.1 Telecom Fraud Behavior Features

圖1 平均呼叫次數(shù)Fig.1 Call numbers per hour

基于這些特征的分析可以看到，為了更好地體現(xiàn)電信詐騙與普通用戶的行為差異，可以將一天劃分為上午和下午兩個時間段，取差異較為明顯的時間區(qū)間選取特征片段。同時，由于詐騙電話呼叫頻度比普通電話大，較長的時間段能夠累積足夠多的呼叫頻次、時長等統(tǒng)計特征，減小分類誤差。

3 電信詐騙行為特征分類器實現(xiàn)方法

3.1 行為特征分類器總體結(jié)構(gòu)

電信詐騙行為特征分類器的結(jié)構(gòu)主要劃分為數(shù)據(jù)清洗、特征數(shù)據(jù)構(gòu)建、分類訓(xùn)練與評價三個模塊，如圖3所示。

圖2 呼叫頻度Fig.2 Call frequency

圖3 電信詐騙行為特征分類器Fig.3 Telecom fraud behavior features classifier

數(shù)據(jù)清洗功能主要根據(jù)數(shù)據(jù)源的類型進(jìn)行設(shè)置。本文根據(jù)原始話單和用戶IT信息的差異，設(shè)置了兩種數(shù)據(jù)清洗功能。第一種針對原始話單數(shù)據(jù)，首先進(jìn)行缺失數(shù)據(jù)處理、冗余數(shù)據(jù)清理等操作，并根據(jù)時間粒度需求完成數(shù)據(jù)分割形成待處理話單，以進(jìn)行統(tǒng)計分析。第二種針對用戶IT信息，提取用戶固有的開戶時間、是否實名認(rèn)證、用戶使用產(chǎn)品類型等信息，并進(jìn)行歸一化處理。

特征數(shù)據(jù)構(gòu)建功能則根據(jù)分類訓(xùn)練需求，對數(shù)據(jù)清洗后的待處理話單數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本特征值處理，并根據(jù)時間粒度歸并數(shù)據(jù)樣本，形成統(tǒng)計特征。之后，將統(tǒng)計特征和以用戶屬性特征為代表的非統(tǒng)計特征進(jìn)行整合，形成可用于訓(xùn)練和驗證的樣本集。

分類訓(xùn)練與評價功能中的訓(xùn)練集與測試集分解模塊，首先按照 10%詐騙電話樣本，90%普通電話樣本的方式構(gòu)建多份訓(xùn)練集與測試集，供后繼學(xué)習(xí)評估使用。之后，分類訓(xùn)練模塊使用選擇的訓(xùn)練集對SVM模型進(jìn)行分類訓(xùn)練。訓(xùn)練得到的分類器將在分類器評估模塊中，使用選擇的測試集進(jìn)行測試評估。分類器評估模塊通過多次調(diào)整 SVM 參數(shù)獲得該分類器在不同輸入?yún)?shù)下訓(xùn)練得到的準(zhǔn)確率（Accuracy）、查全率（Recall）、查準(zhǔn)率（Precision），并根據(jù)評估結(jié)果進(jìn)行對比，選擇準(zhǔn)確率、查全率、查準(zhǔn)率都較優(yōu)的模型。同時，為了避免過擬合，分類器評估模塊還將進(jìn)行交叉驗證，即控制訓(xùn)練集與測試集分解模塊分解出不同的訓(xùn)練集與測試集供分類訓(xùn)練和分類器評估使用，從而獲得最優(yōu)的SVM分類器模型。

3.2 基于SVM的分類訓(xùn)練與評價功能設(shè)計

本文選用SVM實現(xiàn)分類器。SVM核函數(shù)類型主要有線性（Linear）內(nèi)核、多項式（Poly）內(nèi)核、徑向基（RBF）內(nèi)核、Sigmoid核等共4種。本文選擇RBF內(nèi)核，因為RBF核函數(shù)包容性很強，無論是多少數(shù)據(jù)量，不管數(shù)據(jù)高維還是低維，RBF內(nèi)核均可以使用。同時RBF核函數(shù)可以將樣本映射到一個更高維的空間，因此可以用于線性不可分的環(huán)境。本文構(gòu)建的樣本集中，各種特征差異較大，顯然是線性不可分的，較為適合使用RBF核函數(shù)。使用樣本集進(jìn)行的初步驗證表明，RBF內(nèi)核在分類準(zhǔn)確性上確實比其他內(nèi)核具有較為明顯的優(yōu)勢。

本文采用Scikit-Learn機器學(xué)習(xí)庫實現(xiàn)SVM分類器，其中最重要的有兩個參數(shù)，C和Gamma。C是分類器訓(xùn)練過程中對錯誤項的懲罰參數(shù)，C取值越小，泛化能力越強，但容易欠擬合；C取值越大，對訓(xùn)練樣本間的差異利用的更全面，但容易過擬合，泛化能力越差。而Gamma則決定了樣本集映射到特征空間后的分布，Gamma越小，訓(xùn)練準(zhǔn)確率會提高，但泛化能力可能會減弱。為了提高電信詐騙行為特征分類器的準(zhǔn)確率和對新數(shù)據(jù)的識別能力，需要通過實驗仔細(xì)選擇 C和 Gamma的取值。本文基于Scikit-Learn實現(xiàn)SVM分類器，Scikit-Learn開發(fā)庫中，Gamma默認(rèn)使用1/n-features，C默認(rèn)使用1。由于本文采用了13個特征參數(shù)，因此將Gamma的尋優(yōu)范圍設(shè)置為0.01～0.15，將C的尋優(yōu)范圍設(shè)置為1～100，先根據(jù)不同參數(shù)組合所得的評價結(jié)果，縮小參數(shù)選擇范圍，之后本文引入隨機參數(shù)尋優(yōu)（RandomizedSearchCV）完成分類器評估，輔助進(jìn)行 C和Gamma參數(shù)的調(diào)整，以確定最優(yōu)值。同時，由于對固定測試集的反復(fù)學(xué)習(xí)容易導(dǎo)致模型陷入過擬合，降低分類器的泛化能力，因此，本文在分類器評估模塊中使用 5折交叉驗證（Cross-Validation）對訓(xùn)練完成的分類器進(jìn)行檢測，以避免陷入過擬合。

4 電信詐騙行為特征分類結(jié)果分析

本文從采用準(zhǔn)確率（Accuracy）、查準(zhǔn)率（Precision）、查全率（Recall）三個指標(biāo)對電信詐騙行為特征分類進(jìn)行評價。

本文首先對線性（Linear）內(nèi)核、多項式（Poly）內(nèi)核、徑向基（RBF）內(nèi)核等不同內(nèi)核的指標(biāo)計算結(jié)果進(jìn)行了驗證，如圖4所示。圖中，橫軸是degree取值，縱軸是準(zhǔn)確率、查準(zhǔn)率、查全率的取值。從驗證結(jié)果可以看到，不管是準(zhǔn)確率、查準(zhǔn)率還是查全率，RBF內(nèi)核的效果都比線性內(nèi)核和多項式內(nèi)核效果要好。這驗證了對用戶行為分類這種指標(biāo)較難線性劃分的場景下，使用徑向基內(nèi)核是合適的選擇。

圖4 不同內(nèi)核SVM分類性能對比Fig.4 Different kernal based SVM classifier comparation

本文從采用準(zhǔn)確率（Accuracy）、查準(zhǔn)率（Precision）、查全率（Recall）三個指標(biāo)對電信詐騙行為特征分類器的訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行了驗證，如圖5所示。圖5a是參數(shù)C取值為30時，不同的Gamma參數(shù)取值對準(zhǔn)確率、查準(zhǔn)率、查全率的影響。圖5b是參數(shù)Gamma為0.07時，不同的C參數(shù)取值對準(zhǔn)確率、查準(zhǔn)率、查全率的影響。

從驗證結(jié)果可以看到，Gamma參數(shù)在0.05～0.07左右取值，C參數(shù)在30左右，分類效果最好。隨著Gamma參數(shù)和C參數(shù)的取值變化，準(zhǔn)確率、查準(zhǔn)率、查全率的效果也在交替變化。整體準(zhǔn)確率在74%左右，整體查準(zhǔn)率在 73%～76%左右，整體查全率在72%左右。本文提出的基于SVM的分類器能夠滿足電信詐騙行為篩選需求。

圖5 不同參數(shù)SVM分類性能對比Fig.5 Different attributes based SVM classifier comparation

5 結(jié)論

本文分析了電信詐騙的行為規(guī)律，給出了一種基于話單記錄等電信數(shù)據(jù)，通過SVM等機器學(xué)習(xí)手段，對電信詐騙行為識別的方法，完成了電信詐騙行為分類器的設(shè)計，并基于Scikit-Learn完成了分類器的實現(xiàn)，探討了SVM相關(guān)參數(shù)的選擇方法。最后根據(jù)實際數(shù)據(jù)的試驗驗證了分類器的性能。

未來可以進(jìn)一步對電信詐騙行為特征樣本數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整，引入更豐富的和更有區(qū)分度的特征，以進(jìn)一步提高分類器的準(zhǔn)確性。

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SVM Based Telecom Fraud Behavior Identification Method

JI Han-zhi1, MA Yu-chen2, LI Shuang2, LI Jing-lin2
(1. Beijing no.13 middle school, Beijing 100009, China; 2. Beijing University of Posts and Telecommunications Institute of Network Technology, Beijing 100876, China)

Telecomm Fraud is difficult to prevent because of the various categories and the widely distributed victims. This paper puts forward a SVM based Machine-Learning method to deal with the Telecomm Fraud technology trends, such as the utilization of newest telecommunication technology and the system vulnerabilities. The method used the call logs, which contained behavioral characteristics of the fraud users and common users, and combined with users’ properties to train a SVM based behavior classifier. The categorized results can help to distinguish the frauds and identify the fraud phone numbers. The paper analyzes the regular pattern of the behaviors of telecom fraud, put forward the extraction method of behavior characteristics and present the SVM-based behavior identification system. Finally, the feasibility of this method is verified by the actual sample dataset.

Big data; Machine learning; Support vector machine; Telecomm fraud

TP391.4

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2017.12.020

本文著錄格式：吉涵之，馬宇宸，李爽，等. 基于SVM的電信詐騙行為特征識別方法[J]. 軟件，2017，38（12）：104-109

國家自然科學(xué)基金（61571066）

吉涵之，女，主要研究方向：數(shù)據(jù)挖掘；馬宇宸(1994-)，男，主要研究方向：深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)；李爽(1993-)，女，主要研究方向：機器學(xué)習(xí)。

李靜林，副教授，主要研究方向：融合網(wǎng)絡(luò)與服務(wù)。