Система и способ определения нежелательного звонка Российский патент 2022 года по МПК H04M3/436 

Область техники

Изобретение относится к области обеспечения информационной безопасности.

Уровень техники

В настоящий момент практически любой обладатель универсального мобильного устройства (например, мобильного телефона, смартфона, планшета и т.д.) сталкивается с нежелательными звонками, SMS–сообщениями, электронными письмами из банков, медицинских центров, страховых фирм, салонов красоты и других компаний, использующих в своей работе телемаркетинг. Большинство из этих компаний неявно прописывают распространение рекламы через коммуникационные сети в договоре и тем самым обходят правовые нормы.

Компании, предоставляющие услуги телемаркетинга, активно используют интеллектуальных ботов, которые имитируют в процессе общения людей. Роботы определяют уровень раздражительности и зачастую специально выстраивают разговор так, чтобы маскировать искусственное происхождение беседы. Также коммуникационные сети нередко используют мошенники для получения конфиденциальной информации пользователя (например, данных о кредитных картах, номерах социального страхования и т.д.).

Для борьбы с описанными злоупотреблениями в коммуникационных сетях используют мобильные приложения, определяющие номера (например, TrueCaller). В большинстве случаев входящие вызовы проверяют по базе данных спам–номеров, которая постоянно обновляется на основании обратной связи от пользователей, и, если номер спамера или мошенника находится в этой базе, пользователя информируют о том, что вызывающая сторона была замечена в назойливом общении.

Ситуация усугубляется тем, что в настоящее время довольно просто сделать телефонный звонок анонимным или замаскировать телефонный номер при помощи технологии подмены номеров. Мошенники все чаще, используя данную технологию, звонят клиентам банков с номеров кредитных организаций и запрашивают необходимую для снятия средств информацию.

В патентной публикации US20050221840A1 описана технология присваивания репутации телефонному номеру, ассоциированному с неклассифицированной вызываемой стороной. На основании анализа определенных атрибутов входящего вызова (например, продолжительности звонка) неклассифицированной вызывающей стороне присваивают репутацию. Если вызывающую сторону определяют как нежелательную заранее установленное количество раз, ее помещают в черный список.

Хотя описанный выше способ работы хорошо справляется с задачей распознавания роботизированных звонков, он не позволяет классифицировать звонок от мошенников. К тому же в новых схемах мошенничества подмена номера дискредитирует легального абонента вместо злоумышленника. Блокировка таких номеров, к примеру, может привести к тому, что банки утратят возможность дозвониться своим клиентам.

Настоящее изобретение позволяет решать задачу обеспечения информационной безопасности путем досрочного завершения нежелательного звонка, в том числе мошеннического с подменными номерами.

Раскрытие изобретения

Изобретение предназначено для обеспечения информационной безопасности.

Технический результат настоящего изобретения заключается в обеспечении информационной безопасности путем досрочного завершения нежелательного звонка.

Данный результат достигается с помощью использования системы управления нежелательным звонком, которая содержит: средство управления звонком, предназначенное для перехвата вызова от терминального устройства вызывающей стороны на терминальное устройство вызываемой стороны, управления нежелательным звонком; средство формирования записи, предназначенное для формирования записи, содержащей медиа-данные, передаваемые в рамках установленного перехваченным вызовом соединения; средство классификации, предназначенное для определения атрибутов сформированной записи, классификации звонка на основании определенных атрибутов.

В другом частном случае реализации системы запись формируют в течение заданного промежутка времени, где промежуток времени задают по меньшей мере одним из способов: кратным заранее заданному значению; равным значению, при котором размер содержащихся медиа-данных кратен заранее заданному размеру.

Еще в одном частном случае реализации системы в качестве атрибута записи выступает по меньшей мере: множество слов; векторное представление слов; мультимножество слов, не учитывающих грамматику и порядок.

В другом частном случае реализации система дополнительно содержит средство автоматического распознавания речи, предназначенное для определения атрибутов записи.

Еще в одном частном случае реализации системы в качестве класса звонка выступает по меньшей мере: нежелательный; регулярный.

Еще в одном частном случае реализации системы к нежелательному классу относят звонки, инициированные вызывающей стороной для осуществления по меньшей мере: мошенничества; получения конфиденциальной информации; предложения товаров, причиняющих вред здоровью и развитию вызываемой стороны.

В другом частном случае реализации системы классификацию звонка осуществляют с использованием заранее обученной модели классификации звонков.

Еще в одном частном случае реализации системы в качестве алгоритма классификации выступает по меньшей мере: байесовские классификаторы; логистическая регрессия; MRF-классификатор; метод опорных векторов; методы ближайших соседей; дерево принятия решений.

В другом частном случае реализации система дополнительно содержит средство обучения, предназначенное обучения модели классификации звонков на атрибутах классифицированного ранее звонка, чей класс был подтвержден, таким образом, чтобы при следующей классификации звонка вероятность неверной классификации была меньше, чем при текущей.

Еще в одном частном случае реализации системы звонком управляют по меньшей мере: досрочно завершая звонок; информируя вызываемую сторону о нежелательном классе звонка.

Данные результаты достигаются с помощью использования способа управления нежелательным звонком, при этом способ содержит этапы, которые реализуются с помощью средств из системы управления нежелательным звонком, и на которых: перехватывают вызов от терминального устройства вызывающей стороны на терминальное устройство вызываемой стороны; формируют запись, содержащую медиа-данные, передаваемые в рамках установленного перехваченным вызовом соединения; определяют атрибуты сформированной записи; классифицируют звонок как нежелательный на основании определенных атрибутов; управляют звонком.

В другом частном случае реализации способа запись формируют в течение заданного промежутка времени, где промежуток времени задают по меньшей мере одним из способов: кратным заранее заданному значению; равным значению, при котором размер содержащихся медиа-данных кратен заранее заданному размеру.

Еще в одном частном случае реализации способа в качестве атрибута записи выступает по меньшей мере: множество слов; векторное представление слов; мультимножество слов, не учитывающих грамматику и порядок.

В другом частном случае реализации способа атрибуты записи дополнительно определяют с помощью средства автоматического распознавания речи.

В другом частном случае реализации способа в качестве класса звонка выступает по меньшей мере: нежелательный; регулярный.

Еще в одном частном случае реализации способа к нежелательному классу относят звонки, инициированные вызывающей стороной для осуществления по меньшей мере: мошенничества; получения конфиденциальной информации; предложения товаров, причиняющих вред здоровью и развитию вызываемой стороны.

В другом частном случае реализации способа классификацию звонка осуществляют с использованием заранее обученной модели классификации звонков.

Еще в одном частном случае реализации способа в качестве алгоритма классификации выступает по меньшей мере: байесовские классификаторы; логистическая регрессия; MRF-классификатор; метод опорных векторов; методы ближайших соседей; дерево принятия решений.

В другом частном случае реализации способа модель классификации звонков обучают на атрибутах классифицированного ранее звонка, чей класс был подтвержден, таким образом, чтобы при следующей классификации звонка вероятность неверной классификации была меньше, чем при текущей.

Еще в одном частном случае реализации способа звонком управляют по меньшей мере: досрочно завершая звонок; информируя вызываемую сторону о нежелательном классе звонка.

Краткое описание чертежей

Фиг. 1 иллюстрирует общее устройство коммуникационной сети.

Фиг. 2 иллюстрирует пример устройства интеллектуальной сети, построенной на базе коммуникационной сети.

Фиг. 3 иллюстрирует систему управления нежелательным звонком.

Фиг. 4 иллюстрирует способ управления нежелательным звонком.

Фиг. 5 представляет пример компьютерной системы общего назначения, персональный компьютер или сервер.

Хотя изобретение может иметь различные модификации и альтернативные формы, характерные признаки, показанные в качестве примера на чертежах, будут описаны подробно. Следует понимать, однако, что цель описания заключается не в ограничении изобретения конкретным его воплощением. Наоборот, целью описания является охват всех изменений, модификаций, входящих в рамки данного изобретения, как это определено приложенной формуле.

Описание вариантов осуществления изобретения

Объекты и признаки настоящего изобретения, способы для достижения этих объектов и признаков станут очевидными посредством отсылки к примерным вариантам осуществления. Однако настоящее изобретение не ограничивается примерными вариантами осуществления, раскрытыми ниже, оно может воплощаться в различных видах. Сущность, приведенная в описании, является ничем иным, как конкретными деталями, необходимыми для помощи специалисту в области техники в исчерпывающем понимании изобретения, и настоящее изобретение определяется в объеме приложенной формулы.

Фиг. 1 иллюстрирует общее устройство коммуникационной сети.

Структурная схема общего устройства коммуникационной сети содержит коммуникационную сеть 100, терминальное устройство вызывающей стороны 101, терминальное устройство вызываемой стороны 102, коммутационный узел 110, медиа-данные 111.

Коммуникационная сеть 100 представляет собой систему физических каналов связи и по меньшей мере одного коммутационного узла 110, реализующую протокол передачи медиа-данных 111 между терминальным устройством вызывающей стороны 101 и терминальным устройством вызываемой стороны 102.

Примерами коммуникационных сетей являются по меньшей мере:

• компьютерная сеть;

• телефонная сеть;

• сеть сотовой связи.

Терминальное устройство - это оборудование, преобразующее пользовательскую информацию в медиа-данные 111 для передачи по каналам связи и осуществляющее обратное преобразование.

Вызов - это попытка установления соединения с терминальным устройством вызываемой стороны 102, инициированная терминальным устройством вызывающей стороны 101.

Звонок - это процесс передачи медиа-данных 111 между терминальным устройством вызывающей стороны 101 и терминальным устройством вызываемой стороны 102 в рамках установленного соединения.

В качестве медиа-данных 111 выступают по меньшей мере:

• медиафайл;

• потоковые данные (медиа-данные, передаваемые в потоковом режиме).

К примеру, в качестве терминального устройства вызывающей стороны 101 и терминального устройства вызываемой стороны 102 могут выступать мобильные телефоны абонентов сети сотовой связи, где под звонком понимают обычный голосовой звонок.

Фиг. 2 иллюстрирует пример устройства интеллектуальной сети, построенной на базе коммуникационной сети.

Структурная схема примера устройства интеллектуальной сети содержит коммуникационную сеть 100, коммутационный узел 110, модуль коммутации услуг 220, узел управления услугами 230, узел разветвления 240.

Интеллектуальная сеть позволяет, модернизируя по меньшей мере один коммутационный узел 110 коммутационной сети 100, предоставлять дополнительные услуги связи. При этом не имеет значения, что используется разное оборудование коммутации, так как архитектура интеллектуальной сети независима от типа коммутационной сети 100.

Коммутационный узел 110 сохраняет функции по управлению процессом предоставления основных услуг, но также оснащается модулем коммутации услуг 220, который обеспечивает инициализацию различных алгоритмов обслуживания вызовов, выполняет директивы, поступающие от узла управления услугами 230, отслеживает процесс обслуживания вызовов интеллектуальной сети.

Узел управления услугами 230 реализует возможность предоставления услуг во всей интеллектуальной сети, обеспечивая протоколы взаимодействия с другими ее элементами.

В одном из вариантов реализации интеллектуальная сеть содержит узел разветвления 240, осуществляющий передачу копии медиа-данных 111 другим вспомогательным элементам интеллектуальной сети, делающим услуги интеллектуальной сети более удобными для пользователя (например, устройству распознавания речи).

К услугам, предоставляемым интеллектуальными сетями, относятся по меньшей мере:

• услуга бесплатного вызова, позволяющая бесплатно получать справочную информацию;

• телеголосование, позволяющее обеспечить голосование вызовом определенного номера;

• предоставление связи по предоплаченным картам.

Фиг. 3 иллюстрирует систему управления звонком.

Структурная схема системы управления звонком содержит коммуникационную сеть 100, терминальное устройство вызывающей стороны 101, терминальное устройство вызываемой стороны 102, средство управления звонком 310, медиа-данные 111, средство записи 320, запись звонка 321, средство автоматического распознавания речи 330, средство классификации 340, атрибуты записи 341, средство обучения 350, модель классификации 360.

Средство управления звонком 310 предназначено для перехвата вызова от терминального устройства вызывающей стороны 101 на терминальное устройство вызываемой стороны 102 в коммуникационной сети 100, передачи медиа-данных 111 средству записи 320, а также управления звонком на основании определенного класса звонка.

В одном из вариантов реализации системы в качестве коммуникационной сети 100 выступает интеллектуальная сеть, базирующаяся на ресурсах телефонных сетей общего пользования.

К примеру, терминальное устройство вызывающей стороны 101 инициирует звонок. После приема вызова модуль коммутации услуг 220 (см. Фиг. 2) коммутационного узла 110 (см. Фиг. 2) определяет, что соединение требует коммутации с узлом управления услугами 230 (см. Фиг. 2). Коммутационный узел 110 устанавливает соответствующее соединение.

Средство управления звонком 310 перехватывает вызов и уведомляет коммутационный узел 110 о необходимости маршрутизации перехваченного вызова через узел разветвления 240 (см. Фиг. 2), который устанавливает соединение по двум различным каналам: одно - с терминальным устройством вызываемой стороны 102, второе - со средством записи 320.

После того, как соединение установлено, медиа-данные 111 от каждого из терминальных устройств передаются через узел разветвления 240, где они дублируются. Один поток данных направляют принимающей стороне, другой - средству записи 320. Так продолжается до тех пор, пока звонок не будет завершен.

В одном из вариантов реализации системы коммутационный узел 110 не может установить соединение с терминальным устройством вызываемой стороны 102, по меньшей мере потому что:

• терминальное устройство вызываемой стороны 102 отвечает сигналом «занято»;

• терминальное устройство вызываемой стороны 102 недоступно;

• произошла ошибка установления соединения;

• терминальное устройство вызываемой стороны 102 отвечает отказом принять соединение.

В этом случае средство управления звонком 310 передает сигнал коммутационному узлу 110 о необходимости маршрутизации перехваченного вызова на средство записи 320.

Средство записи 320 предназначено для записи медиа-данных 111, передаваемых в течение установленного соединения, и направления по меньшей мере одной сформированной записи звонка 321 средству автоматического распознавания речи 330, где в качестве записи звонка 321 выступает медиафайл.

В одном из вариантов реализации системы средство записи 320 формирует запись звонка 321 в течение заданного промежутка времени, где промежуток времени задают по меньшей мере одним из способов:

• кратным заранее заданному значению;

• равным значению, при котором размер содержащихся медиа-данных кратен заранее заданному размеру.

Средство автоматического распознавания речи 330 предназначено для преобразования записи звонка 321, полученной от средства записи 320, в пригодную для анализа цифровую информацию (например, форматированный текст).

В одном из вариантов реализации системы средство автоматического распознавания речи 330 разделяет медиафайл на фрагменты. Каждый фрагмент подвергается ряду преобразований, в результате которых получаются коэффициенты, описывающие его частотные характеристики. На основании этих данных средство автоматического распознавания речи 330 может предположить с некоторой вероятностью, частью какой фонемы является фрагмент.

Средство автоматического распознавания речи 330 также дополнительно обучено на совокупности заранее отобранных текстов распознавать цепочки вероятных фонем. При необходимости средство автоматического распознавания речи 330 восстанавливает нераспознанные слова по смыслу, исходя из контекста и имеющейся статистики. Данные, полученные в ходе распознавания фонем и распознавания цепочек фонем, совмещаются, и средство автоматического распознавания речи 330 определяет наиболее вероятную последовательность слов.

К примеру, для двух равновероятных фонем «е» и «о» в слове «продать» средство автоматического распознавания речи 330 сделает вывод, что в слове, вероятнее всего, используется фонема «о», поскольку во время обучения ему часто встречалась последовательность «продать подписку» и реже - «предать подписку».

В одном из вариантов реализации системы на заключительном этапе числительные преобразуются в цифры, расставляются некоторые знаки препинания (например, дефисы). Этот преобразованный текст и является финальным результатом распознавания, который передается средству классификации 340.

Средство классификации 340 предназначено для вынесения решения о принадлежности записи звонка 321 к нежелательному классу на основании анализа содержания обработанной средством автоматического распознавания речи 330 записи звонка 321 с использованием обученной модели классификации 360.

В качестве класса звонка выступает по меньшей мере:

• нежелательный;

• регулярный.

В одном из вариантов реализации системы к нежелательному классу относят звонки, инициированные вызывающей стороной для осуществления по меньшей мере:

• мошенничества;

• получения конфиденциальной информации;

• спама.

Средство классификации 340 преобразует обработанную средством автоматического распознавания речи 330 запись звонка 321 в набор пригодных для классификации атрибутов 341. В качестве атрибутов 341 выступают по меньшей мере:

• множество слов (англ. n-grams);

• векторное представление слов (англ. word-embedding);

• мультимножество слов, не учитывающих грамматику и порядок (англ. bag-of-words).

В одном из вариантов реализации системы предварительно собирают атрибуты звонков, относящихся к заранее известному классу звонков (к примеру, нежелательный, неизвестный). На основании собранных данных обучают модель классификации 360 таким образом, чтобы схожие по своим атрибутам звонки могли быть классифицированы упомянутой моделью классификации 360 с точностью выше заданной.

С помощью модели классификации 360 средство классификации 340 классифицирует обработанную средством автоматического распознавания речи 330 запись звонка 321. В качестве алгоритма классификации выступает по крайней мере:

• байесовские классификаторы (англ. naive bayesian classifier);

• логистическая регрессия (англ. logistic regression);

• MRP-классификатор (англ. MRF classifier);

• метод опорных векторов (англ. SVM, support vector machine);

• методы ближайших соседей (англ. k-nearest neighbor);

• дерево принятия решений (англ. decision tree).

К примеру, модель классификации 360 средства классификации 340 обучают на большом количестве записей мошеннических звонков, где под разными предлогами (проверка данных, финансовые операции) злоумышленники просят указать некоторые персональные данные, например, номера банковских счетов или пароли. При этом каждая запись мошеннических звонков представлена в виде набора атрибутов. Тогда фраза «сообщите пароль из SMS», присутствующая в обработанной средством автоматического распознавания речи 330 записи звонка 321 в виде набора атрибутов, позволит средству классификации 340 отнести обработанную средством автоматического распознавания речи 330 запись звонка 321 к нежелательному классу с некоторой вероятностью.

Средство классификации 340 классифицирует звонок как нежелательный и уведомляет средство управления звонком 310. Средство управления звонком 310 по меньшей мере:

• досрочно завершает звонок;

• информирует вызываемую сторону о нежелательном классе звонка;

В одном из вариантов реализации системы используют приложение Kaspersky Who Calls, которое уведомляет пользователя о перехваченном вызове и определенном классе звонка после его завершения.

Средство обучения 350 предназначено для обучения модели классификации 360 на основании новых данных.

К примеру, если решение модели классификации 360 оказалось ложным, пользователь терминального устройства может переопределить класс звонка.

Средство обучения 350 на основании обратной связи от пользователя обучит модель классификации 360 так, что вероятность верного определения класса звонка повысится при последующем использовании модели.

Фиг. 4 иллюстрирует способ управления звонком.

Структурная схема способа управления звонком содержит этап 410, на котором перехватывают вызов от терминального устройства вызывающей стороны на терминальное устройство вызываемой стороны, этап 420, на котором формирую запись звонка, этап 430, на котором определяют атрибуты сформированной на этапе 420 записи звонка, этап 440, на котором классифицируют звонок как нежелательный на основании определенных на этапе 430 атрибутов, этап 450, на котором управляют звонком, этап 460, на котором обучают модель классификации 360.

На этапе 410 с помощью средства управления звонком 310 перехватывают вызов от терминального устройства вызывающей стороны 101 на терминальное устройство вызываемой стороны 102.

На этапе 420 с помощью средства записи 320 формируют запись звонка 321.

На этапе 430 с помощью средства автоматического распознавания речи 330, а также средства классификации 340 определяют атрибуты сформированной на этапе 420 записи звонка 321.

На этапе 440 с помощью средства классификации 340, а также модели классификации 360 классифицируют звонок как нежелательный.

На этапе 450 с помощью средства управления звонком 310 обеспечивают информационную безопасность звонка.

Дополнительно в одном из вариантов реализации системы на этапе 460 с помощью средства обучения 350 обучают модель классификации 360 таким образом, чтобы точность классификации повысилась в следующей итерации.

Фиг. 5 представляет пример компьютерной системы общего назначения, персональный компьютер или сервер 20, содержащий центральный процессор 21, системную память 22 и системную шину 23, которая содержит разные системные компоненты, в том числе память, связанную с центральным процессором 21. Системная шина 23 реализована, как любая известная из уровня техники шинная структура, содержащая в свою очередь память шины или контроллер памяти шины, периферийную шину и локальную шину, которая способна взаимодействовать с любой другой шинной архитектурой. Системная память содержит постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) 24, память с произвольным доступом (ОЗУ) 25. Основная система ввода/вывода (BIOS) 26, содержит основные процедуры, которые обеспечивают передачу информации между элементами персонального компьютера 20, например, в момент загрузки операционной системы с использованием ПЗУ 24.

Персональный компьютер 20 в свою очередь содержит жесткий диск 27 для чтения и записи данных, привод магнитных дисков 28 для чтения и записи на сменные магнитные диски 29 и оптический привод 30 для чтения и записи на сменные оптические диски 31, такие как CD-ROM, DVD-ROM и иные оптические носители информации. Жесткий диск 27, привод магнитных дисков 28, оптический привод 30 соединены с системной шиной 23 через интерфейс жесткого диска 32, интерфейс магнитных дисков 33 и интерфейс оптического привода 34 соответственно. Приводы и соответствующие компьютерные носители информации представляют собой энергонезависимые средства хранения компьютерных инструкций, структур данных, программных модулей и прочих данных персонального компьютера 20.

Настоящее описание раскрывает реализацию системы, которая использует жесткий диск 27, сменный магнитный диск 29 и сменный оптический диск 31, но следует понимать, что возможно применение иных типов компьютерных носителей информации 56, которые способны хранить данные в доступной для чтения компьютером форме (твердотельные накопители, флеш карты памяти, цифровые диски, память с произвольным доступом (ОЗУ) и т.п.), которые подключены к системной шине 23 через контроллер 55.

Компьютер 20 имеет файловую систему 36, где хранится записанная операционная система 35, а также дополнительные программные приложения 37, другие программные модули 38 и данные программ 39. Пользователь имеет возможность вводить команды и информацию в персональный компьютер 20 посредством устройств ввода (клавиатуры 40, манипулятора «мышь» 42). Могут использоваться другие устройства ввода (не отображены): микрофон, джойстик, игровая консоль, сканер и т.п. Подобные устройства ввода по своему обычаю подключают к компьютерной системе 20 через последовательный порт 46, который в свою очередь подсоединен к системной шине, но могут быть подключены иным способом, например, при помощи параллельного порта, игрового порта или универсальной последовательной шины (USB). Монитор 47 или иной тип устройства отображения также подсоединен к системной шине 23 через интерфейс, такой как видеоадаптер 48. В дополнение к монитору 47, персональный компьютер может быть оснащен другими периферийными устройствами вывода (не отображены), например, колонками, принтером и т.п.

Персональный компьютер 20 способен работать в сетевом окружении, при этом используется сетевое соединение с другим или несколькими удаленными компьютерами 49. Удаленный компьютер (или компьютеры) 49 являются такими же персональными компьютерами или серверами, которые имеют большинство или все упомянутые элементы, отмеченные ранее при описании существа персонального компьютера 20, представленного на Фиг. 5. В вычислительной сети могут присутствовать также и другие устройства, например, маршрутизаторы, сетевые станции, пиринговые устройства или иные сетевые узлы.

Сетевые соединения могут образовывать локальную вычислительную сеть (LAN) 50 и глобальную вычислительную сеть (WAN). Такие сети применяются в корпоративных компьютерных сетях, внутренних сетях компаний и, как правило, имеют доступ к сети Интернет. В LAN- или WAN-сетях персональный компьютер 20 подключен к локальной сети 50 через сетевой адаптер или сетевой интерфейс 51. При использовании сетей персональный компьютер 20 может использовать модем 54 или иные средства обеспечения связи с глобальной вычислительной сетью, такой как Интернет. Модем 54, который является внутренним или внешним устройством, подключен к системной шине 23 посредством последовательного порта 46. Следует уточнить, что сетевые соединения являются лишь примерными и не обязаны отображать точную конфигурацию сети, т.е. в действительности существуют иные способы установления соединения техническими средствами связи одного компьютера с другим.

В заключение следует отметить, что приведенные в описании сведения являются примерами, которые не ограничивают объем настоящего изобретения, определенного формулой.

Изобретение относится к вычислительной технике. Технический результат заключается в обеспечении информационной безопасности путем досрочного завершения нежелательного звонка. Система определения нежелательного звонка содержит: средство управления звонком, предназначенное для перехвата вызова от терминального устройства вызывающей стороны на терминальное устройство вызываемой стороны и досрочного завершения вызова путем прекращения передачи медиаданных в рамках установленного вызовом соединения; средство формирования записи, предназначенное для формирования записи медиаданных, передаваемых в рамках установленного вызовом соединения во время звонка; средство классификации, предназначенное для преобразования сформированной записи медиаданных в набор признаков и определения звонка как нежелательного на основании сформированного набора признаков с использованием заранее обученной модели классификации звонков. 2 н. и 10 з.п. ф-лы, 5 ил.

1. Система определения нежелательного звонка, которая содержит:

а) средство управления звонком, предназначенное для:

• перехвата вызова от терминального устройства вызывающей стороны на терминальное устройство вызываемой стороны, при этом уведомляют коммутационный узел о маршрутизации перехваченного вызова через узел разветвления, который устанавливает соединение по двум различным каналам: одно – с терминальным устройством вызываемой стороны, второе – со средством записи для передачи медиаданных от каждого терминального устройства;

• досрочного завершения вызова путем прекращения передачи медиаданных в рамках установленного вызовом соединения;

б) средство формирования записи, предназначенное для формирования записи медиаданных, передаваемых в рамках установленного вызовом соединения во время звонка;

в) средство классификации, предназначенное для:

• преобразования сформированной записи медиаданных в набор признаков, где преобразование заключается в представлении записи в форматированный текст, при этом признаки включают:

- множество слов,

- векторное представление слов,

- мультимножество слов, не учитывающих грамматику и порядок;

• определения звонка как нежелательный на основании сформированного набора признаков с использованием заранее обученной модели классификации звонков, при этом к нежелательным относят звонки, инициированные вызывающей стороной для осуществления мошенничества, получения конфиденциальной информации, спама.

2. Система по п. 1, в которой запись формируют в течение заданного промежутка времени, где промежуток времени задают по меньшей мере одним из способов:

• кратным заранее заданному значению;

• равным значению, при котором размер содержащихся медиаданных кратен заранее заданному размеру.

3. Система по п. 1, в которой атрибуты записи определяют с помощью средства автоматического распознавания речи.

4. Система по п. 1, в которой в качестве алгоритма классификации выступает по меньшей мере:

• байесовские классификаторы;

• логистическая регрессия;

• MRF-классификатор;

• метод опорных векторов;

• методы ближайших соседей;

• дерево принятия решений.

5. Система по п. 1, в которой модель классификации звонков обучают на атрибутах классифицированного ранее звонка, чей класс был подтвержден, таким образом, чтобы при следующей классификации звонка вероятность неверной классификации была меньше, чем при текущей.

6. Система по п. 1, в которой после классификации пользователю терминального устройства вызываемой стороны предоставляют информацию о нежелательном классе звонка.

7. Способ определения нежелательного звонка, который содержит этапы, которые реализуются с помощью средств из системы по п. 1 и на которых:

а) перехватывают вызов от терминального устройства вызывающей стороны на терминальное устройство вызываемой стороны, при этом уведомляют коммутационный узел о маршрутизации перехваченного вызова через узел разветвления, который устанавливает соединение по двум различным каналам: одно – с терминальным устройством вызываемой стороны, второе – со средством записи для передачи медиаданных от каждого терминального устройства;

б) формируют запись медиаданных, передаваемых в рамках установленного вызовом соединения во время звонка;

в) преобразуют сформированную запись медиаданных в набор признаков, где преобразование включает представлении записи в виде форматированного текста, при этом признаки включают:

• множество слов,

• векторное представление слов,

• мультимножество слов, не учитывающих грамматику и порядок;

г) определяют звонок как нежелательный на основании сформированного набора признаков с использованием заранее обученной модели классификации звонков, при этом к нежелательным относят звонки, инициированные вызывающей стороной для осуществления мошенничества, получения конфиденциальной информации, предложения товаров, спама;

д) досрочно завершают вызов путем прекращения передачи медиаданных в рамках установленного вызовом соединения.

8. Способ по п. 7, по которому запись формируют в течение заданного промежутка времени, где промежуток времени задают по меньшей мере одним из способов:

• кратным заранее заданному значению;

• равным значению, при котором размер содержащихся медиаданных кратен заранее заданному размеру.

9. Способ по п. 7, по которому атрибуты записи определяют с помощью средства автоматического распознавания речи.

10. Способ по п. 7, по которому в качестве алгоритма классификации выступает по меньшей мере:

• байесовские классификаторы;

• логистическая регрессия;

• MRF-классификатор;

• метод опорных векторов;

• методы ближайших соседей;

• дерево принятия решений.

11. Способ по п. 7, по которому модель классификации звонков обучают на атрибутах классифицированного ранее звонка, чей класс был подтвержден, таким образом, чтобы при следующей классификации звонка вероятность неверной классификации была меньше, чем при текущей.

12. Способ по п. 7, по которому после классификации пользователю терминального устройства вызываемой стороны предоставляют информацию о нежелательном классе звонка.