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基于位置分析提高发现非法复制手机SIM卡准确率的方法

摘要

本发明公开了一种基于位置分析提高发现非法复制手机SIM卡准确率的方法,基于一包括若干台信令消息检测处理装置、至少一台复制卡分析服务器、至少一台信令消息发送器和至少一台复制卡位置统计服务器的系统;所述方法为:所述复制卡位置统计服务器根据所述复制卡分析服务器提供的异常注册信息,对用户行为进行位置信息的分析和统计,并利用多种复制卡位置信息识别模型,同时结合地理位置和VLR的分布位置的信息,提高发现非法复制手机SIM卡准确率。本发明通过分析统计移动用户位置更新消息的方式,根据地理位置和VLR的分布信息,对位置信息进行分析归纳总结,使之达到进一步精确和提高疑似复制卡的识别准确率的目的。

著录项

  • 公开/公告号CN103167518A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2013-06-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海粱江通信系统股份有限公司;

    申请/专利号CN201110421040.X

  • 发明设计人 徐冬梅;邹双喜;何磊;

    申请日2011-12-15

  • 分类号

  • 代理机构上海兆丰知识产权代理事务所(有限合伙);

  • 代理人章蔚强

  • 地址 200070 上海市闸北区天目中路585号1109室

  • 入库时间 2024-02-19 19:46:08

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-12-06

    未缴年费专利权终止 IPC(主分类):H04L29/00 授权公告日:20160330 终止日期:20181215 申请日:20111215

    专利权的终止

  • 2016-03-30

    授权

    授权

  • 2014-02-12

    实质审查的生效 IPC(主分类):H04W24/00 申请日:20111215

    实质审查的生效

  • 2013-06-19

    公开

    公开

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于位置分析来提高发现非法复制手机SIM卡准确率的方法,具体地说,根据异常注册信息对用户行为进行位置信息的分析和统计,利用多种复制卡位置信息识别模型,并结合地理位置和VLR的分布位置的信息,提高发现非法复制手机SIM卡准确率。

背景技术

在移动网内复制SIM(Subscriber Identity Module,客户识别模块)卡的非法活动时有发生,非法复制卡大量发送垃圾短信和拨打国际电话,不但使运营商蒙受巨大损失,严重冲击信令网,而且垃圾短信还造成很大的社会危害。为此需采取适当方法,及时发现和控制复制卡,有效打击非法复制SIM卡的活动。

复制卡(复制SIM卡)是利用了现有移动通信网的软件漏洞,其活动规律大致如下:多张复制卡几乎同时在归属省外的不同电话交换节点下开机注册,由于注册时间相隔很近(在数秒内),多张复制卡都可以成功登上网络,然后大量发送垃圾短信或拨打电话,这时在用户归属位置寄存器中保存的用户当前位置是最后登上网络的那张卡的位置。

治理非法复制SIM卡的方法可以在归属位置寄存器上增加对位置更新过程的记录控制程序,在同一IMSI(国际移动用户识别码)号码未完成登录之前,不允许在另一MSC上登录,但该功能涉及到对运行的归属位置寄存器的设计修改,风险大,实时难。

因此,本申请人于2009年申请了专利申请号为200910247841.1的发明专利《一种发现及治理非法复制手机SIM卡的系统及方法》,目的在于提供发现及治理非法复制手机SIM卡的系统及方法,通过分析移动用户位置更新消息和向移动交换中心发送CANCEL-LOCATION消息的方式,达到实施发现与治理非法复制SIM卡的目的,而不需要对现有网元升级与数据修改。现将原专利申请中的“发现及治理非法复制手机SIM卡的方法”归纳命名为“5秒规则”。

但是具体的应用中,可以发现原专利申请中的方法(5秒规则)虽然可以实现对复制卡的打击,但是打击面比较广,精准度比较低。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷而提供一种基于位置分析提高发现非法复制手机SIM卡准确率的方法,通过分析统计移动用户位置更新消息的方式,根据地理位置和VLR(Visitor Location Register,拜访位置寄存器)的分布信息,对位置信息进行分析归纳总结,使之达到进一步精确和提高疑似复制卡的识别准确率的目的。

实现上述目的的技术方案是:

一种基于位置分析提高发现非法复制手机SIM卡准确率的方法,该方法基于一系统,该系统包括若干台信令消息检测处理装置、至少一台复制卡分析服务器和至少一台信令消息发送器,该系统运行于由信令链路连接于七号信令网的若干个信令点所组成的通信网;

所述系统还包括至少一台通过数据接口和所述复制卡分析服务器相连的复制卡位置统计服务器,

所述方法为:所述复制卡位置统计服务器根据所述复制卡分析服务器提供的异常注册信息,对用户行为进行位置信息的分析和统计,并利用多种复制卡位置信息识别模型,同时结合地理位置和VLR的分布位置的信息,提高发现非法复制手机SIM卡准确率;其中,所述复制卡位置信息识别模型包括:

VLR分布模型,该模型识别的IMSI(国际移动用户识别码)命中5S规则时的VLR肯定是不相邻的;

VLR星型分布模型,该模型识别的IMSI会多次命中5S规则,其行为特征为使用一张正常卡来激活其他复制卡;

24小时VLR切换监控模型,该模型识别的IMSI会多次命中5S规则,在一天之中涉及的不同VLR数量达到或者超过10个;

VLR快速切换模型,该模型识别的IMSI在5分钟内2次命中5S规则,并且2次命中5S规则时的VLR不相同;

24小时VLR快速切换模型,该模型识别的IMSI在一天之内超过2次命中5分钟规则;

24小时VLR快速切换频次模型,该模型识别的IMSI在一天之内超过2次命中5分钟规则,并且命中规则是涉及的VLR数量达到或超过5个。

上述的基于位置分析提高发现非法复制手机SIM卡准确率的方法,其中,所述方法包括下列步骤:

信息传输步骤,所述复制卡分析服务器将命中5S规则的用户注册行为信息发送到所述复制卡位置统计服务器;

剔除步骤,所述复制卡位置统计服务器收集所有注册行为数据,并剔除与异常注册信息无关的白名单用户的行为数据;

识别模型选择步骤,所述复制卡位置统计服务器选用复制卡位置信息识别模型;

分类统计步骤,所述复制卡位置统计服务器按照选用的复制卡位置信息识别模型,将剔除步骤筛选后的数据分类存放,并按照该复制卡位置信息识别模型的时间间隔进行统计;

筛选步骤,所述复制卡位置统计服务器根据所选复制卡位置信息识别模型的参数,对分类统计步骤的统计结果进行筛选,筛选出符合该复制卡位置信息识别模型的非法复制卡信息;

非法信息传输步骤,所述复制卡位置统计服务器将上述筛选步骤筛选出的非法复制卡信息发送给所述复制卡分析服务器;

存储步骤,所述复制卡位置统计服务器将上述筛选步骤筛选出的非法复制卡信息分类为黑、灰名单,并存入数据库。

本发明的有益效果是:本发明在原专利申请《一种发现及治理非法复制手机SIM卡的系统及方法》中所述系统的基础上增加了复制卡位置统计服务器,并提出了复制卡位置信息识别模型(VLR分布模型、VLR星型分布模型、24小时VLR切换监控模型、VLR快速切换模型、24小时VLR快速切换模型和24小时VLR快速切换模型)来帮助“复制卡位置统计服务器”对行为VLR位置信息和登录行为特征进行归纳总结,使之达到进一步精确和提高疑似复制卡的识别准确率,达到系统精确发现非法复制卡的目标。

附图说明

图1是本发明的提高发现非法复制手机SIM卡准确率的方法所基于的系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明作进一步说明。

请参阅图1,本发明的基于位置分析提高发现非法复制手机SIM卡准确率的方法,该方法基于《一种发现及治理非法复制手机SIM卡的系统及方法》主张的发明“一种发现及治理非法复制手机SIM卡的系统”,该系统包括若干台信令消息检测处理装置1、至少一台复制卡分析服务器2和至少一台信令消息发送器4,系统运行于由信令链路连接于七号信令网3的若干个信令点所组成的通信网,其中:信令点包括信令转接点、电话交换网关、媒体网关、电话交换节点、移动交换中心、来访位置寄存器、归属位置寄存器和短消息中心;

所述方法还引入至少一台复制卡位置统计服务5,复制卡位置统计服务器5通过数据接口和复制卡分析服务器2相连,并根据复制卡分析服务器2提供的异常注册信息对用户行为进行位置信息分析和统计,并结合地理位置和VLR的分布位置信息,提取出非人为因素所能完成的注册行为,从而识别复制卡。

本发明的基于位置分析提高发现非法复制手机SIM卡准确率的方法:复制卡位置统计服务器5根据复制卡分析服务器2提供的异常注册信息,对用户行为进行位置信息的分析和统计,并利用多种复制卡位置信息识别模型,同时结合地理位置和VLR的分布位置的信息,提高发现非法复制手机SIM卡准确率;其中,所述的异常注册信息指命中“5S规则”的用户注册行为数据,其中:“5S规则”是指将原专利申请《一种发现及治理非法复制手机SIM卡的系统及方法》中的“发现及治理非法复制手机SIM卡的方法”归纳后所得的方法;

所述的复制卡位置信息识别模型包括:

VLR分布模型:该模型识别的IMSI命中5S规则时的VLR肯定是不相邻的,即处于两个不同VLR的同一IMSI命中5秒规则。结合地理位置和VLR位置,判断出IMSI前后2次切换的VLR肯定不相邻,可确定排除属于边界漫游的情况。正常情况下比较大的地区范围,不相邻VLR短时间切换的可能性是没有的,排除正常人为因素。

VLR星型分布模型:该模型识别的IMSI会多次命中5S规则,经观察发现,其行为特征为使用一张正常卡来激活其他复制卡,因此特征上显著存在着VLR星形分布特征,即后次VLR都是同一个。该规则仅适用于未治理省份。由于一旦启动治理,复制卡无法正常激活,复制卡使用者就会改变其行为,从而背离了“VLR星形分布模型”,而更偏向于“24小时VLR切换监控模型”。例如下表1所示:

  IMSI  前次VLR  前次登录时间  当前VLR  登录时间  460**********69  8613442383  20110715071948700  8613442381  20110715071951700  460**********69  8613440386  20110715072312200  8613442381  20110715072315100  460**********69  8613444380  20110715083030700  8613442381  20110715083033300  460**********69  8613443380  20110715095930800  8613442381  20110715095933000  460**********69  8613442385  20110715100405600  8613442381  20110715100408400  460**********69  8613440382  20110715174352600  8613442381  20110715174355500  460**********69  8613440386  20110715191232300  8613442381  20110715191235100  460**********69  8613444380  20110715191703800  8613442381  20110715191706500  460**********69  8613444380  20110715202955000  8613442381  20110715202957300  460**********69  8613443380  20110715214131400  8613442381  20110715214133500  460**********69  8613440382  20110715215349700  8613442381  20110715215352700  460**********69  8613442384  20110715220828300  8613442381  20110715220831200

表1

24小时VLR切换监控模型:该模型识别的IMSI会多次命中5S规则,在一天之中涉及的不同VLR数量达到或者超过10个。即同一个IMSI在一天之中总共超过10个VLR有过注册记录。该模型识别的IMSI可能存在以下几种情况情形:

1)一张复制卡被复制的次数较多;

2)该复制卡是首次使用,使用者在多个区域寻找有漏洞的VLR;

3)该地区上线了复制卡治理系统,复制卡使用者因为无法正常登录,因为在疯狂尝试。

该模型例如下表2所示:

  IMSI  前次VLR  前次登录时间  当前VLR  后次登录时间  460**********73  8613440541  20110816001249500  8613440564  20110816001252400  460**********73  8613440541  20110816001337900  8613440551  20110816001340700  460**********73  8613440543  20110816080940000  8613440543  20110816080941500  460**********73  8613440545  20110816075358900  8613445553  20110816075400900  460**********73  8613440546  20110816094511000  8613445566  20110816094513900  460**********73  8613440549  20110816071224000  8613449551  20110816071224600  460**********73  8613440551  20110816001306700  8613440564  20110816001309600  460**********73  8613440553  20110816075350000  8613440545  20110816075352900  460**********73  8613440560  20110816000414100  8613441560  20110816000416400  460**********73  8613440563  20110816000405600  8613448563  20110816000407400  460**********73  8613440564  20110816001246600  8613443564  20110816001246700  460**********73  8613440566  20110816103431700  8613447576  20110816103434600  460**********73  8613440567  20110816101543300  8613445576  20110816101546200  460**********73  8613440573  20110816082238300  8613443543  20110816082238700  460**********73  8613441542  20110816104040000  8613442579  20110816104041700  460**********73  8613441560  20110816000416400  8613448563  20110816000419100  460**********73  8613441564  20110816072030600  8613444541  20110816072032500  460**********73  8613442541  20110816001330100  8613440551  20110816001333100  460**********73  8613442543  20110816080842400  8613445543  20110816080842900  460**********73  8613442544  20110816103703500  8613442579  20110816103706200  460**********73  8613442553  20110816075325100  8613445553  20110816075327900

表2

VLR快速切换模型:该模型识别的IMS I在5分钟内2次命中5S规则,并且2次命中5S规则时的VLR不相同。如下表3所示:加黑部分可以看出该IMS I号命中5S规则,且VLR不相同。

表3

24小时VLR快速切换模型:该模型识别的IMSI在一天之内超过2次命中5分钟规则,该“5分钟规则”指在5分钟内2次命中5S规则;在进行复制卡治理后,用户行为特征发生明显变化;根据用户行为变化,系统设计了该模型,在复制卡治理后会有更多的疑似复制卡符合此规则,而不是单纯的“VLR快速切换模型”。如下表4所示:黑体部分可以看出该IMSI在24小时内多次命中5分钟规则。

  IMSI  前次VLR  前次登录时间  当前VLR  后次登录时间  460**********73  8613445573  20110816080836300  8613440543  20110816080838100  460**********73  8613442543  20110816080842400  8613445543  20110816080842900  460**********73  8613445543  20110816080842400  8613445543  20110816080842900  460**********73  8613440543  20110816080940000  8613440543  20110816080941500  460**********73  8613440573  20110816082238300  8613443543  20110816082238700  460**********73  8613443543  20110816082238300  8613443543  20110816082238700  460**********73  8613442573  20110816082249000  8613440573  20110816082251900  460**********73  8613446573  20110816082341100  8613442573  20110816082343900  460**********73  8613443576  20110816093026800  8613440546  20110816093029500  460**********73  8613445566  20110816094232100  8613443576  20110816094235000  460**********73  8613440546  20110816094511000  8613445566  20110816094513900  460**********73  8613445576  20110816100820500  8613446567  20110816100823300  460**********73  8613440567  20110816101543300  8613445576  20110816101546200  460**********73  8613446567  20110816102132600  8613440567  20110816102135000  460**********73  8613440566  20110816103431700  8613447576  20110816103434600  460**********73  8613448542  20110816103702000  8613442544  20110816103703500

表4

24小时VLR快速切换频次模型:该模型识别的IMSI在一天之内超过2次命中5分钟规则,并且命中规则是涉及的VLR数量达到或超过5个,该“5分钟规则”指在5分钟内2次命中5S规则;该模型应用场景主要是具备复制卡治理的省份,而在未进行复制卡治理的地区,疑似复制卡则更多的是符合“VLR快速切换模型”。如下表5所示:某个IMSI在一天之内多次命中5分钟规则,且涉及的VLR大于5个。

  IMSI  前次VLR  前次登录时间  当前VLR  后次登录时间  460**********73  8613445573  20110816080836300  8613440543  20110816080838100  460**********73  8613442543  20110816080842400  8613445543  20110816080842900  460**********73  8613445543  20110816080842400  8613445543  20110816080842900  460**********73  8613440543  20110816080940000  8613440543  20110816080941500  460**********73  8613440573  20110816082238300  8613443543  20110816082238700  460**********73  8613443543  20110816082238300  8613443543  20110816082238700  460**********73  8613442573  20110816082249000  8613440573  20110816082251900  460**********73  8613446573  20110816082341100  8613442573  20110816082343900  460**********73  8613443576  20110816093026800  8613440546  20110816093029500  460**********73  8613445566  20110816094232100  8613443576  20110816094235000  460**********73  8613440546  20110816094511000  8613445566  20110816094513900  460**********73  8613445576  20110816100820500  8613446567  20110816100823300  460**********73  8613440567  20110816101543300  8613445576  20110816101546200  460**********73  8613446567  20110816102132600  8613440567  20110816102135000  460**********73  8613440566  20110816103431700  8613447576  20110816103434600  460**********73  8613448542  20110816103702000  8613442544  20110816103703500

表5

本发明的基于位置分析提高发现非法复制手机SIM卡准确率的方法具体包括下列步骤:

信息传输步骤,复制卡分析服务器2将命中5S规则的用户注册行为信息发送到复制卡位置统计服务器5;

剔除步骤,复制卡位置统计服务器5收集所有注册行为数据,并剔除与异常注册信息无关的白名单用户的行为数据;

识别模型选择步骤,复制卡位置统计服务器5选用复制卡位置信息识别模型;

分类统计步骤,复制卡位置统计服务器5按照选用的复制卡位置信息识别模型,将剔除步骤筛选后的数据分类存放,并按照该复制卡位置信息识别模型的时间间隔进行统计;

筛选步骤,复制卡位置统计服务器5根据所选复制卡位置信息识别模型的参数,对分类统计步骤的统计结果进行筛选,筛选出符合该复制卡位置信息识别模型的非法复制卡信息;

非法信息传输步骤,复制卡位置统计服务器5将上述筛选步骤筛选出的非法复制卡信息发送给复制卡分析服务器2;

存储步骤,复制卡位置统计服务器5将上述筛选步骤筛选出的非法复制卡信息分类为黑、灰名单,并存入数据库。

综上所述,本发明通过分析统计移动用户位置更新消息的方式,根据地理位置和VLR的分布信息,对位置信息进行分析归纳总结,使之达到进一步精确和提高疑似复制卡的识别准确率的目的。

以上实施例仅供说明本发明之用,而非对本发明的限制,有关技术领域的技术人员,在不脱离本发明的精神和范围的情况下,还可以作出各种变换或变型,因此所有等同的技术方案也应该属于本发明的范畴,应由各权利要求所限定。

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