本说明书涉及计算机安全,具体涉及一种诈骗预测方法、预测装置、移动设备以及存储介质。
背景技术:
1、随着信息技术的迅猛发展,电信诈骗也在不断演变和升级。电信诈骗不仅会给受害者带来经济损失,还会影响社会的和谐与稳定。因此,反电信诈骗显得尤为重要。
2、相关技术中,电信运营商可以通过对可疑电话和短信进行过滤和拦截,减少诈骗信息的传播。但是该手段依赖黑白名单的设置,并且黑白名单通常都较为滞后。此外,对于非电话或非短信形式的诈骗,例如,应用软件内诈骗或者网页内诈骗,通常较难发现。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种诈骗预测方法、预测装置、移动设备以及存储介质,能够通过诈骗预测模型预测诈骗概率,提升了诈骗预测的智能化水平。
2、第一方面,本申请实施例提供了一种诈骗预测方法,应用于移动设备,包括:获取所述移动设备中的待检测内容;以及基于诈骗预测模型确定所述待检测内容的诈骗概率。
3、在一些实现方式中,所述获取所述移动设备中的待检测内容,包括:按照预设频率获取所述移动设备的显示界面,并获取所述显示界面中的所述待检测内容。
4、在一些实现方式中,所述诈骗预测模型包括文字识别模型以及内容识别模型;所述基于诈骗预测模型确定所述待检测内容的诈骗概率,包括:基于所述文字识别模型对所述待检测内容进行文本识别,得到待检测文本,以及基于所述内容识别模型对所述待检测文本进行内容识别,得到所述诈骗概率。
5、在一些实现方式中,所述内容识别模型包括第一识别模型以及第二识别模型,所述第一识别模型的计算量小于所述第二识别模型。
6、在一些实现方式中,所述基于所述内容识别模型对所述待检测文本进行内容识别,得到所述诈骗概率,包括:基于所述第一识别模型得到所述待检测文本的第一诈骗概率;以及当所述第一诈骗概率小于第一阈值或者大于第二阈值的情况下,以所述第一诈骗概率作为所述诈骗概率,或者当所述第一诈骗概率大于或等于所述第一阈值并且小于或等于所述第二阈值的情况下,基于所述第二识别模型得到所述待检测文本的所述诈骗概率。
7、在一些实现方式中,所述诈骗预测模型包括第一预测模型以及第二预测模型,所述第一预测模型的计算量小于所述第二预测模型。
8、在一些实现方式中,所述基于诈骗预测模型确定所述待检测内容的诈骗概率,包括:基于所述第一预测模型得到所述待检测内容的第二诈骗概率;以及当所述第二诈骗概率小于第一阈值或者大于第二阈值的情况下,以所述第二诈骗概率作为所述诈骗概率,或者当所述第二诈骗概率大于或等于所述第一阈值并且小于或等于所述第二阈值的情况下,基于所述第二预测模型得到所述待检测内容的所述诈骗概率。
9、第二方面,本申请实施例提供了一种预测装置,所述装置包括:
10、获取模块,用于获取所述移动设备中的待检测内容;以及
11、确定模块,用于基于诈骗预测模型确定所述待检测内容的诈骗概率。
12、第三方面,本申请实施例提供了一种移动设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的方法中的操作。
13、第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法中的操作。
14、综上,本申请实施例提供一种诈骗预测方法、预测装置、移动设备以及存储介质。该诈骗预测方法,应用于移动设备,包括:获取所述移动设备中的待检测内容;以及基于诈骗预测模型确定所述待检测内容的诈骗概率。本申请的有益效果为通过诈骗预测模型预测诈骗概率,提升了诈骗预测的智能化水平。
1.一种诈骗预测方法,应用于移动设备,其特征在于,包括:
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,其中,所述获取所述移动设备中的待检测内容,包括:
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,其中,所述诈骗预测模型包括文字识别模型以及内容识别模型;
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,其中,
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,其中,所述基于所述内容识别模型对所述待检测文本进行内容识别,得到所述诈骗概率,包括:
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,其中,
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,其中,所述基于诈骗预测模型确定所述待检测内容的诈骗概率,包括:
8.一种预测装置,其特征在于,所述装置包括:
9.一种移动设备,其特征在于,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一项所述的方法中的操作。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的方法中的操作。