垃圾短信治理技术应用

垃圾短信治理技术应用

马润民，李盈

（中国移动通信集团青海有限公司，西宁 810008）

摘　要　垃圾短信目前依然是困扰用户和运营商的一大问题。本文根据运营商治理垃圾短信的现状，采用了基于用户

行为特征的垃圾短信治理策略管理的技术和开启行业应用短信网关前转消息主叫号段鉴权的方法，有效提高垃圾短信的拦截效率，降低误拦率，取得了良好的社会效益。

关键词　垃圾短信；用户行为特征；主叫号段鉴权

中图分类号 TN918 文献标识码 A 文章编号 1008-5599（2016）12-0047-04

收稿日期：2016-11-24

对于垃圾短信治理各行各业提出了许多治理垃圾短信的方法，如基于特征词的垃圾短信分类模型，5MAP 手机广告平台等，但截至目前依然是困扰用户和运营商的一大难题。近年来，运营商以业务安全管控为基础，技术反制为手段，通过全面分析垃圾短信投诉样本，及时获取垃圾短信的热点内容，并随之动态优化调整关键字策略，加强策略监控拦截力度，有效降低了每万用户垃圾短信量及客户投诉量。但是靠人为识别垃圾短信关键字并进行策略优化远不能企及垃圾短信爆发的速度，再加上策略集优化工作量大，垃圾短信的治理过程中不免存在策略简单粗放，短信误拦等现象，使得已取得的成效无法巩固。因此，中国移动在现有垃圾短信治理经验上，引进先进技术，采用科学管理，进一步推动垃圾短信的治理效果。

1 白名单+科学封堵

为改变策略简单粗放的现象，运营商在深入研究垃

圾短信行为特征的基础上采用了基于客户综合特征分析的垃圾短信治理策略，建立起白名单和科学封堵模型相结合的垃圾短信治理模式，从科学封堵运营数据的统计分析、效果评估方面入手，及时更新策略，努力提高策略分层管理有效性，深化策略科学封堵管理常态化，形成一整套基于客户特征分析的垃圾短信治理长效机制，实现精细化、行为级、高效性的垃圾短信治理。 1.1 实现原理及过程

首先通过经营分析系统，构建用户短信发送行为的识别模型，接着根据模型运行的结果得到相应的白名单及危险名单，进一步分解为一级白名单、二级白名单、低危用户名单和高危用户名单数据，然后根据名单制定策略并部署到垃圾短信监控系统中，最后根据现网中的应用效果及相关的反馈数据实现模型优化提升，并对市场源头治理形成相关建议。

1.1.1 白名单分层分级

模型构建后，主要是根据用户行为建立各级白名单和危险用户名单组，通过经分系统对用户属性、通信行

为等数据进行分析，综合发送垃圾短信的风险程度、信誉等级等因素来细分客户群体，得到分类后的白名单、危险用户名单，同时结合人工参与再对名单进行分析，并从白名单中抽取一级白名单和二级白名单、从危险用户名单中抽取高危用户名单和低危用户名单，最后对各类名单进行增删调整形成最终输出。

1.1.2 号段/号码组安全系数配置

建立白名单分层分级的目的是对于不同级别的白名单采用不同安全系数实现不同级别的管控，垃圾短信拦截平台采用同一套策略，对于不同分组设置有针对性的监控和拦截规则。一个用户只能属于一个带安全系数的用户组，安全系数越高，说明该用户发送垃圾短信的可能性越小，监控策略配置越宽松。

各用户组上线后，对应安全系统按照如表2进行配置。

1.1.3 各级白名单导入

运营商垃圾短信系统中导入经分的用户组数据共计341 846个，其中一级和二级白名单数据按照一定的百

分比输出数据，低危和高危用户为

固定的40000和10000，普通号码

组（如86134,86189等）以号段

的方式加入。完成各号段/号码

组建立和相应安全系统配置以后，

上文建立的各级白名单即可导入到

对应的号段/号码组中去，同时

将号码导入已经建立好的具有安全

系数的号码组中。

1.1.4 优化策略结构

结合每一级别客户的行为特点，在垃圾短信监控系统中制定有针对性的精细化组合策略，将各级白名单导入对应的号段/号码组以后，如低危风险用户导入“低风险”号码组，将高风险用户导入“高风险”号码组等，还要启用特殊的流量、关键字规则以达到“严打”和“降低误拦”的区分对待的目的。低风险用户除了启用较普通用户严格两倍的纯流量监控策略，还启用了目的号码离散策略；高风险用户同样启用了较普通用户严格两倍的纯流量监控策略，还启用了较普通用户严格两倍的省外号段命中率策略。在关键字方面，对于低危用户设置了更为严格的房产和金融类关键字策略，同时根据垃圾短信平台中的审核情况、用户投诉等数据进行动态调整，验证调整客户模型，评估优化定制策略的有效性，实现策略运营的闭环管理，即可形成一套基于客户特征分析的垃圾短信治理组合策略集。

1.2 效果分析

运营商启用白名单+科学封堵模型后，通过五级号码区分流量和关键字策略，在拦截高风险用户方面各项指标较以往均有明显提升。同时在降低人工审核量、降低误拦截量、降低投诉量、提升垃圾短信命中率和保护高价值客户等方面起到积极的改善效果。

（1）人工审核量降低：一级白名单加入系统以后，放松安全系数，大大降低审核量。

（2）误拦率降低：规避因误拦截引发的高端客户投诉风险，一/二级白名单中违规用户占比降低。

名单组组别特征

白名单利用经营分析系统现有的数据及分析能力，对用户的基础属性、业务行为等进行深入挖掘、分析、获取的发送垃圾信息概率低的用户名单

一级白名单白名单中发送垃圾信息概率极低的用户名单

二级白名单白名单中除一级白名单外，发送垃圾信息概率相对较低的部分用户名单

高危用户名单危险用户名单中发送垃圾信息概率极高的用户名单。在本文档中又称为高风险用户名单

低危用户名单危险用户名单中除高危用户名单外，发送垃圾信息概率相对较高的部分用户名单。在本文档中又称为低风险用户名单

普通用户现网全量用户中，除一级白名单、二级白名单、高危用户名单、低危用户名单中用户外的其他用户

表1 用户组别特征表

用户组安全系数（非政治类）安全系数（政治类）关键字流量关键字流量

一级白名单10010011二级白名单5511普通用户1111低危用户10.811高危用户10.511

表2 用户组安全系数配置表