CN101557441A - 通话过滤方法与装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种通话过滤方法与装置，通过对黑白名单的动态管理实现通话过滤。所述装置包括：通话检测单元，用于检测主叫方的通话行为模式；信誉值计算单元，用于根据主叫方的通话行为模式生成主叫方当前的信誉值；黑白名单确定单元，用于当生成的信誉值大于一阈值时，将所述主叫方记录于白名单；或当生成的信誉值小于一阈值时，将所述主叫方记录于黑名单；通话过滤单元，用于根据所述黑白名单确定单元确定的黑名单或白名单信息对通话进行过滤。本发明的装置、方法可以提高垃圾电话的检测效率与准确性，同时能实现黑白名单的自动更新。

Description

通话过滤方法与装置

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别涉及一种通话过滤方法与装置。

背景技术

随着VoIP的飞速发展，VoIP电话的低成本特性滋生了垃圾电话的泛滥。垃圾电话被定义为正常用户不希望接收到的或与用户无关的大量的呼叫请求，其目的是期望与被呼叫用户建立起多媒体通信，通过文本、音频或视频等多媒体信息向用户进行广告宣传、推销或诈骗等活动，以利于垃圾电话制造者从中获得可观的商业利润。

为了扼制VoIP上垃圾电话的弥漫与肆虐，现有技术的一种解决方案是：在移动通信终端和通信服务器端上均采用了一种基于静态黑白名单技术来进行垃圾电话的过滤。例如，在智能终端上安装垃圾电话过滤软件，但这些软件一般都是应用静态黑白名单技术，仅允许用户可以根据自身实际情况手动对黑白名单进行添加和删除等维护操作，黑白名单维护更新困难且灵活性不够。又例如，运营商在服务器端采取了有限的垃圾电话拦截措施，首先通过把不良URL网址或者大量发送垃圾邮件的地址进行统计整理以建立所谓的黑名单，然后在服务器端通过匹配算法，以对这些不良URL网址进行过滤或者对垃圾邮件进行拦截；而对于一些重要的URL地址，例如政府网站、网上银行等或者确定为正常的邮件发送地址，由服务器端建立一个白名单，通过匹配后发现处于白名单中的URL或者邮件地址，对于他们相关的行为进行无条件放行。这种方法的特点是黑白名单的建立通过人工的判断来进行添加和删除以更新，该技术称为静态黑白名单技术。

现有技中另一种解决方案是：统计呼叫接受方对呼叫发起方进行举报的次数，再根据统计的结果和阈值相比较，以更新黑白名单。

发明人在实现本发明的过程中发现现有技术存在以下问题：静态黑白名单技术简单易用，但仅适用于黑白名单更新的规模不大并且时效性要求不是很高的情况下。而对于在服务器端的垃圾电话制造者(spammer)黑白名单来讲，静态黑白名单技术暴露出许多不足：缺少灵活性；黑白名单建立及维护困难。根据用户举报来更新黑白名单的技术方案也存在诸多缺点：例如存在呼叫接受方恶意举报呼叫发起方的风险，同时也缺少正常用户被误判后的补救机制。

发明内容

本发明实施例提供了一种通话过滤方法与装置，实现动态更新黑白名单，提高通话过滤的灵活性和准确性。

一方面，本发明实施例提供了一种通话过滤装置，所述装置包括：通话检测单元，用于检测主叫方的通话行为模式；信誉值计算单元，用于根据主叫方的通话行为模式生成主叫方当前的信誉值；黑白名单确定单元，用于当生成的信誉值大于一阈值时，将所述主叫方记录于白名单；当生成的信誉值小于一阈值时，将所述主叫方记录于黑名单；通话过滤单元，用于根据所述黑白名单确定单元确定的黑名单或白名单信息对通话进行过滤。

另一方面，本发明实施例还提供了一种通话过滤方法，所述方法包括：检测主叫方的通话行为模式；根据主叫方的通话行为模式生成主叫方当前的信誉值；当生成的信誉值大于一阈值时，将所述主叫方记录于白名单；或当生成的信誉值小于一阈值时，将所述主叫方记录于黑名单；根据所述黑名单或白名单信息对通话进行过滤。

本发明实施例的通话过滤方法与装置，由于引入了信誉值计算单元，从而能够对主叫方的通话行为进行信誉值量化，以利于我们能根据主叫方的信誉值判断其是否为垃圾电话制造者。本发明实施例的通话过滤方法与装置通过比较主叫方的信誉值与信誉阈值，实现了黑白名单的自动更新和动态维护，同时增加了黑白名单建立和更新的实时性、高效性和灵活性，克服了现有技术中静态黑白名单更新不便和维护困难的缺陷。本发明实施例的通话过滤方法与装置，通过检测主叫方的行为模式，提高了垃圾电话检测的准确性，减少漏报和误报的概率。

附图说明

图1为本发明实施例的通话过滤装置的整体功能框图；

图2为本发明实施例的通话过滤方法的整体方法流程图；

图3为本发明实施例1的通话过滤装置的具体功能框图；

图4为本发明实施例2的通话过滤方法的具体实现流程图一；

图5为本发明实施例3的通话过滤方法的具体实现流程图二；

图6为本发明实施例4的通话过滤方法的具体实现流程图三。

具体实施方式

为了使本发明目的、特征、优点更加清楚且易于理解，以下将结合附图对本发明的具体实施方式作详细的解释和阐述。

图1为本发明实施例的通话过滤装置的整体功能框图。在本发明的一实施例中通话过滤装置可以为例如一VoIP安全网关。如图1所示，本发明实施例的通话过滤装置10包括通话检测单元11、信誉值计算单元12、黑白名单确定单元13和通话过滤单元14。本发明实施例的通话过滤装置10的通话检测单元11，用于检测主叫方的通话行为模式；信誉值计算单元12，用于根据主叫方的通话行为模式生成主叫方当前的信誉值；黑白名单确定单元13，用于当生成的信誉值大于一阈值时，将所述主叫方记录于白名单；或当生成的信誉值小于一阈值时，将所述主叫方记录于黑名单；通话过滤单元14，用于根据所述黑名单或白名单信息对通话进行过滤。

图2为本发明实施例的通话过滤方法的整体方法流程图。如图2所示，本发明实施例的通话过滤方法包括如下步骤：

步骤S101、检测主叫方的通话行为模式；

步骤S102、根据主叫方的通话行为模式生成主叫方当前的信誉值；

步骤S103、当生成的信誉值大于一阈值时，将所述主叫方记录于白名单；或者当生成的信誉值小于一阈值时，将所述主叫方记录于黑名单；

步骤S104、根据所述步骤S103生成的黑名单或白名单信息对通话进行过滤。

实际应用中可以只确定黑名单或者只确定白名单，或者同时确定黑名单和白名单。当只确定一个名单时则根据该名单来对通话进行过滤。

实施例1：

本发明实施例1提供了一种通话过滤装置，通过对主叫方的异常通话行为模式进行信誉值量化来实现黑白名单的动态更新。

图3为本发明实施例1的通话过滤装置的具体功能框图，如图3所示，本发明实施例1的一种通话过滤装置10包括：通话检测单元11、信誉值计算单元12、黑白名单确定单元13、通话过滤单元14、初始信誉值设定单元15。以下将详细说明各单元的功能及本发明实施例的通过过滤装置10的工作过程。

请参阅图3，初始信誉值设定单元15，用于为主叫方设定初始信誉值。可选地，当设置有一预设信誉阈值上限与一预设信誉阈值下限时，可以设定初始信誉值为前述二者的平均值。可选地，在其它应用中，通过过滤装置10也可以不包括这个单元。

通话检测单元11，用于检测主叫方的通话行为模式。在本实施例中，通话检测单元11，在检测主叫方的通话行为模式时，检测主叫方在预设的通话次数内出现异常通话行为的概率。主叫方在预设的通话次数内可能发生的异常通话行为模式包括但不仅限于：短时通话模式、短通话间隔模式、呼叫不存在的用户模式、主被叫关系失衡模式、第三方呼叫模式、短时响铃模式等。每种异常通话模式的说明及其计算规则将在实施例2中详细描述，在此暂不详述。

信誉值计算单元12，根据主叫方的异常通话行为概率计算主叫方降低的信誉值。在本实施例中：当主叫方在预设的通话次数现上述任意一种异常通话行为模式时，根据其对应的概率计算规则计算出主叫方为垃圾电话的概率Ps，再根据下列公式计算其被降低的信誉值：C＝Ps*Ps(Hu-Hd)/2，其中C为主叫方在预设的通话次数内发送异常行为模式后被降低的信誉值，Ps为主叫方为垃圾电话的概率，Hu为预设的信誉阈值上限，Hd为预设的信誉阈值下限。对于不同的应用，也可以采用其他计算公式，例如C与Ps之间也可以满足一次函数关系，只需确保C随Ps的增大而增大即可。信誉值计算单元12再将主叫方原有的信誉值减去降低的信誉值C生成主叫方当前的信誉值。

在本实施例中，信誉值计算单元12，进一步用于当在预设的通话次数内未出现异常通话行为时，将主叫方的信誉值增加一个常数，并将主叫方原有的信誉值加上增加的信誉值生成主叫方当前的信誉值。由于引入于信誉值赏罚或增减机制，使主叫方的信誉值能随着其通话行为的正常化而逐渐地提高，从而使黑名单的主叫方有可能进入白名单中，并随着主叫方通话行为的恶化而被调整至黑名单中，这样就实现了黑白名单的自动更新，降低了黑白名单维护的复杂性。

黑白名单确定单元13，比较主叫方当前的信誉值和预设的信誉阈值上限Hu和预设的信誉阈值下限Hd，如果生成的主叫方当前的信誉值大于Hu时，将主叫方记录于白名单；当生成的信誉值小于Hd时，将主叫方记录于黑名单。可选地，在其它实施例中，也可以只预设一个信誉阈值H，黑白名单确定单元13，比较主叫当前的信誉值和预设的信誉阈值H，当主叫方的当前信誉值大于H时，将主叫方记录于白名单中，反之则将主叫方记录于黑名单中。可选地，本实施例还包括存储单元(图中未示)，用于存储所述黑名单或所述白名单。可选地，主叫方当前的信誉值可以存储在存储单元中。

通话过滤单元14，用于根据黑名单或白名单信息对通话进行过滤；在本实施例中，同时存在黑名单和白名单，这种情况下，本发明实施例1的通话过滤单元14转发与白名单匹配的主叫方的通话请求，且过滤与黑名单匹配的通话请求。在其它应用中，也可以仅有黑名单或白名单，这种情况下，本发明实施例1的通话过滤装置也能正常运作，例如：当仅有白名单时，通话过滤单元14判断主叫方是否已被记录在白名单时，若是，则转发主叫方的通话请求，若否，则对主叫方的通话请求实施过滤；当仅有黑名单时，通过过滤单元14判断主叫方是否已被记录在黑名单中，若是，则对主叫方的通话请求实施过滤，若否，则转发主叫方的通话请求。

实际应用中可以只确定黑名单或者只确定白名单，或者同时确定黑名单和白名单。当只确定一个名单时则根据该名单来对通话进行过滤。

在又一实施例中，其不同之处在于，通话检测单元11，检测主叫方在预设的通话次数内出现异常通话行为的概率的过程为对主叫方在预设的通话次数内出现的至少两种异常通话行为进行检测，生成每种异常通话行为的概率，并根据每种异常通话行为的概率综合生成异常通话行为的多条件概率。信誉值计算单元12，根据多条件概率计算主叫方降低的信誉值，并将主叫方原有的信誉值减去降低的信誉值生成主叫方当前的信誉值。

在另一实施例中，其不同之处在于，通话检测单元11，用于接收用户的举报信息生成主叫方在预设的通话次数内出现异常通话行为的概率。

本发明实施例1的通话过滤装置，由于是基于垃圾电话的异常行为模式分析，并结合信誉值量化，因此提高了垃圾电话检测的准确性和合理性、减少了漏报和误报的概率；由于采用了基于多种垃圾电话通话行为模式的多规则信誉值算法，能够基于信誉值动态调整黑白名单，实现黑白名单的自动更新，解决了自动更新和维护困难两大难题；由于引入了基于信誉值计算规则的人工举报机制，从而能有效地增加了人工恶意举报的实施难度，而且既使发生误判，也可以通过调整信誉值的方法进行弥补，提高了黑白名单维护的灵活性。

实施例2：

本发明实施例2通过检测主叫在预设的通话次数内的通话行为模式，并将其正常或异常通话行为进行信誉值量化和信誉值增减的动态调整(信誉值越高，表示主叫方的通话行为越正常，信誉值越低，表示主叫方很有可能是一个垃圾电话)，再匹配主叫方当前的信誉值与黑白名单的信誉值阈值范围以实现黑白名单的动态更新，从而根据黑白名单的信息实现对垃圾电话的通话过滤。

图4为本发明实施例2的通话过滤方法的具体实现流程图一。如图4所示，本发明实施例的通话过滤方法包括如下步骤：

步骤S201、检测主叫方在预设的通话次数内的通话行为；

步骤S202、判断主叫方在预设的通话次数内有无异常通话行为，若有异常通话行为，则执行步骤S203至步骤S205，若无异常通话行为则执行步骤S206至步骤S207；

步骤S203、计算主叫方在预设的通话次数内的异常通话行为的概率，即主叫方为垃圾电话的概率；

步骤S204、根据主叫方的异常通话行为概率计算主叫方降低的信誉值，其概率越大，降低的信誉值越多；

步骤S205、将主叫方原有的信誉值减去降低的信誉值生成主叫方当前的信誉值；

步骤S206、将主叫方的信誉值增加一个信誉值常数；

步骤S207、将主叫方原有的信誉值加上增加的信誉值生成主叫方当前的信誉值；

步骤S205与步骤S207之后均执行步骤S208；

步骤S208、比较主叫方生成的当前信誉值和预设的阈值范围，将生成的信誉值和预设的阈值范围进行比较，

当生成的信誉值大于预设的阈值范围的上限时，则执行步骤S209至步骤S210，如生成的信誉值不大于预设的阈值范围的上限时，则执行步骤S211；

步骤S209、将主叫方及其信誉值存储于白名单中；

步骤S210、通话过滤装置转发与白名单匹配的主叫方的通话请求；

步骤S211、判断主叫方生成的当前信誉值是否小于阈值范围的下限，如是则执行步骤S212至步骤S213，如否则执行步骤S214至步骤S215；

步骤S212、将主叫及其信誉值存储于黑名单中；

步骤S213、通话过滤装置过滤或拦截与黑名单匹配的主叫方的通话请求；

步骤S214、将主叫方及其信誉值存储于灰名单中；

步骤S215、通话过滤装置转发与灰名单匹配的主叫方的通话请求。可选地，步骤S215还可以为：通话过滤装置先对与灰名单匹配的主叫方进行图灵测试(Turing Test)等其他处理，只有通过图灵测试等其他处理时，才转发主叫方的通话请求。

可选地，在本发明实施例2的其他应用中，也可以先判断主叫方生成的当前信誉值是否小于阈值范围的下限；可选地，也可以使阈值范围上限等于阈值范围下限，即只有一个信誉值阈值，大于此阈值的主叫方被存储于白名单中，反之则存储于黑名单中，此时灰名单不是必需的；实际应用中可以只确定黑名单或者只确定白名单，或者同时确定黑名单和白名单。当只确定一个名单时则根据该名单来对通话进行过滤。可选地，步骤S202也可以为判断主叫方在预设的通话次数内的异常通话行为是否在一个允许的容差或偏差范围内，如是则表示主叫方的通话行为正常，如否则表示主叫方的通话行为异常。

以下详细举例说明本发明实施例2的通话过滤方法的具体实现流程。主叫方在预设的通话次数内可能发生的异常通话行为模式包括但不仅限于：短时通话模式(如，被叫方主动挂断的短时通话模式)、短通话间隔模式、呼叫不存在的用户模式、主被叫关系失衡模式、第三方呼叫模式、短时响铃模式等。

以下将说明上述异常通话模式产生的机理及相应的垃圾电话概率计算规则。

1、短时通话模式。在短时通话模式中，由于垃圾电话传播的是用户并不需要的信息，因此当正常用户接听以后，在一个合理的时间范围内就能够判断出其是一个垃圾电话，然后将其挂断。当然也有例外，垃圾电话传播的信息对于某些用户来说是其所需要的，因而会在垃圾电话完成信息传递之前，不会主动挂机。在这种情况下，我们就将此次垃圾电话会话判定为一次正常的通话，因为它给被叫用户提供了所需的信息，并没有打扰被叫用户。另外一种情况是，正常用户之间的通信，由于某些原因，在很短时间内就结束了，这样就会出现误报的情况。但是正常用户发生这种短时通话的次数在其相当长一段时间内出现的次数应该有限。而对于一个真正的垃圾电话制造者来说，短时通话的次数在其所有通话次数的比例很高。因此可以设置一比例阈值，当短时通话的比例超过该比例阈值则判定主叫方处于异常通话模式中。

短时通话的垃圾电话概率可以根据以下公式计算：P(S|a)＝短时通话的次数/预设的通话次数。在被叫方主动挂断的短时通话模式中，主叫方为垃圾电话的概率为：P(S|b)＝被叫主动挂断的短时通话的次数/预设的通话次内的短时通话的次数。

2、短通话间隔模式。在短通话间隔模式中，垃圾电话制造者Spammer为了有效传播其信息，需要连续不断地进行通话，因此Spammer会在上一次通话结束之后的一个很短的时间间隔内向另外一个用户发起呼叫。发明人研究得出在短通话间隔模式中，由于通话时间间隔大小服从指数分布，所以可以设定一个阈值t0，如果两次通话间隔T小于t0，则判定此次通话为短通话间隔模式，该模式中，主叫方为垃圾电话的概率的计算规则为：P(S|c)＝P(T＜t0)或者P(S|c)＝短时间隔的通话次数/预设的通话次数。

3、呼叫不存在的用户模式。在呼叫不存在的用户模式中，Spammer为了能够将其信息传播给更多的用户，就需要不断扩大其联系名单，通过各种手段收集用户的联系方式。但是这种方式需要花费很大时间和资金才能够收集到足够多的用户联系方式。因而一个Spammer可能会通过构造联系方式的办法，向某个客户群发出垃圾电话。如：在tel方式中某个区间内的用户，在sip中构造某个域内的用户。在这种情况下，Spammer会经常呼叫那些不存在的用户。基于上述分析，发明人得出在此模式下所述呼叫为垃圾呼叫的概率为P(S|d)＝呼叫不存在用户的次数/预设的通话次数。

4、主被叫关系失衡模式。在主被叫关系失衡模式中，因为任何两个正常用户之间的会话过程中，任意一方都有可能随机发起呼叫或随即挂机。我们可以把一次会话中，其中一方主动发起呼叫视为一次随机事件。且任何两次呼叫都是独立同分布的事件，因此可以对其应用隶莫佛一拉普拉斯中心极限定理，得出其呼叫事件的概率数学模型为一个标准正态分布模型。同理，挂机事件也服从标准正态分布。因此设定一个与其概率统计平均值合理的偏差范围。如果超出这个范围，则视其超出了正常的关系模型。假设其合理偏差值为D，当前检测出的偏差值为D0＞D，因此主叫方为垃圾电话的概率为P(S|e)＝P(|D0＞D)。

5、第三方呼叫模式。在第三方呼叫模式中，Spammer为了提高其信息传播效率而建立一个高性能多媒体服务器，该服务器能够同时完成对很多用户的多媒体通信。Spammer通过发起第三方呼叫正常用户，如果正常用户接听，则将正常用户的会话转移到多媒体服务器上，向正常用户传播信息。因此这种类型的垃圾电话在用户发出同意接听的200K SIP消息后，就会紧接着向被叫发出REFERENCE消息，将被叫的会话转移到多媒体服务器上。

因此在此异常通话模式中，主叫方为垃圾电话的概率为：P(S|f)＝主叫方主动发出呼叫并随后发出REFFERENCE请求的次数/主叫方在预设的通话次数内主动发出呼叫且对方应答的次数。

6、短时响铃模式。在该模式中，Spammer拨打用户的电话，在听到一声铃响后马上挂断电话。如果用户回拨，就会将正常用户的会话转移到多媒体服务器上，或者会有专门的推销人员向用户传播信息，有些情况下，此类回拨的电话有可能会造成用户巨额的话费损失。因此这种类型的垃圾电话会在收到用户发出响铃的180Ring消息后，紧接着向被叫发出Cancel消息取消会话。此通话模式中，主叫方为垃圾电话发起者的概率的计算规则为：P(S|g)＝短时响铃的次数/预设的通话次数。

当主叫方在预设的通话次数内发生了上述任意一种异常通话行为模式时，依据上述垃圾电话概率计算规则均能得出主叫方的异常通话行为概率。以下将举例说明如何将其异常通话行为概率转化为主叫方损失的信誉值。

例如：可选地，可以利用如下公式计算主叫方被降低的信誉值：C＝Ps*Ps(Hu-Hd)/2，其中C为主叫方在预设的通话次数内发送异常行为模式后被降低的信誉值，Ps为主叫方为垃圾电话的概率，Hu为阈值范围的上限值，Hd为信誉范围的下限值。对于不同的应用，也可以采用其他计算公式，例如C与Ps之间也可以满足一次函数关系，只需确保C随Ps的增大而增大即可。

之后，将主叫方原有的信誉值减去降低的信誉值生成主叫方当前的信誉值；将生成的信誉值和预设的阈值范围进行比较，当生成的信誉值大于所述阈值范围的上限时，将所述主叫方及其信誉值存储于白名单；当生成的信誉值小于所述阈值范围的下限时，将所述主叫方及其信誉值存储于黑名单；最后根据存储的黑白名单信息对通话进行过滤。

当主叫方在预设的通话次数内未发生异常通话行为或发生了在允许范围内的少量异常通话行为时，可以认定主叫方的通话行为正常，因此应当增加主叫方的信誉值以资奖励，增加的信誉值可以为一常数T。可选地，如果在上一组预设的通话次数内主叫方具有异常通话行为，其减少的信誉值为C，而且在随后的预设通话次数内主叫方不具有异常通话行为，其增加的信誉值为T，则可设T/C＝1/5。这样就意味着垃圾电话制造者需要在随后的5组预设通话次数中都保持正常通话模式才能弥补其损失的信誉值，这样，就提高了垃圾电话制造者进行垃圾呼叫的成本，能更好的抑制或过滤垃圾电话。

本发明实施例2的通话过滤方法，由于是基于垃圾电话的异常行为模式分析结合信誉值量化，因此提高了垃圾电话检测的准确性和合理性、减少了漏报和误报的概率；同时由于对主叫方引入了信誉值评介体系，能够对主叫方的异常通话行为模式进行信誉值量化，更加有利于捕捉与定位垃圾电话制造者；由于引入于信誉值赏罚或增减机制，使主叫方的信誉值能随着其通话行为的正常化而逐渐地提高，从而使黑名单的主叫方有可能进入白名单中，并随着主叫方通话行为的恶化而被调整至黑名单中，这样就实现了黑白名单的自动更新，降低了黑白名单维护的复杂性；由于信誉值加减规则加大了对异常通话行为的信誉值扣除力度，因此大大提高了垃圾电话制者进行异常通话的成本；本发明实施例2的通活过滤方法不仅适用于VoIP网络，还可以应用于其他语音通信网络，例如PSTN、GSM、WCDMA、TD-SCDMA等。

实施例3：

本发明实施例3通过检测主叫方在预设的通话次数内同时发生的多种异常通话行为来计算多条件概率，再根据多条件概率计算主叫方降低的信誉值，以生成主叫方当前的信誉值，再匹配其与信誉值阈值范围以实现黑白名单的动态更新，最后根据黑白名单的信息进行通话过滤。

图5为本发明实施例3的通话过滤方法的具体实现流程图二。如图5所示，本发明实施例的通话过滤方法包括如下步骤：

步骤S301，对主叫方在预设的通话次数内出现的多种异常通话行为进行检测，生成每种异常通话行为的概率，并根据多种异常通话行为的概率生成异常通话行为的多条件概率；

步骤S302，根据所述多条件概率计算主叫方降低的信誉值，并将主叫方原有的信誉值减去降低的信誉值生成主叫方当前的信誉值；

步骤S303，将生成的信誉值和预设的阈值范围进行比较，当生成的信誉值大于所述阈值范围的上限时，将所述主叫方及其信誉值存储于白名单；当生成的信誉值小于所述阈值范围的下限时，将所述主叫方及其信誉值存储于黑名单；

步骤S304，根据存储的黑白名单信息对通话进行过滤。

可选地，本发明实施例的通话过滤方法还可以包括：

步骤S300、为主叫方设定初始信誉值；在本实施例中，当建立一个新的黑白名单或主叫方的呼叫第一次被本发明实施例的通话过滤装置过滤时，需要对主叫方设定一初始信誉值，可选地，可以设置此初始信誉值为阈值范围的中值；可选地，初始信誉值也可以设置为信誉值上限值与信誉值下限值之间的任何数值。本实施例在引入了设定初始信誉值步骤后，有利于快速有效地建立黑白名单数据库。

以下详细举例说明本发明实施例3的通话过滤方法的具体实现流程。例如主叫方在预设的通话次数内出现了3种异常通话行为：短通话间隔模式、主被叫关系失衡模式和第三方呼叫模式。

当主叫方在预设的通话次数中出现了上述三种行为模式时，设异常行为模式中任何一个发生的情况下，此呼叫为垃圾电话的概率为P(S|x)；其中x代表上述特征之一，如在a发生的情况下此次呼叫为垃圾电话的概率为P(S|a)，在预设的通话次数内发生的次数为a1。在多个异常行为模式都发生的情况下，可以根据一定算法，计算多条件概率。即设有n个事件x1，x2…………xn发生，并且在预设的通话次数内发生的次数分别为n1，n2…………nn，则此呼叫为垃圾电话的概率为Ps，且

$\mathrm{Ps}=\frac{\mathrm{\Σ}(P\left(S\right|\mathrm{xi})*\mathrm{ni})}{\mathrm{\Σni}}$

本领域技术人员应当理解，上述计算方法并不是唯一的，仅作为举例以说明本实施例而已。

在利用上述多条件概率计算公式得出主叫方为垃圾电话的概率后，再根据实施例2中的被降低的信誉值计公式：C＝Ps*Ps(Hu-Hd)/2计算出主叫方降低的信誉值，并将主叫方原有的信誉值减去降低的信誉值生成主叫方当前的信誉值，之后的处理步骤前述实施例相同，在此不赘述。

以下作为一个举例，但并非用于限定本发明实施例的范围。例如：预设的通话次数为10次，在每10次样本试验中，如果主叫方的发生正常通话模式2次、短时通话模式4次、短通话间隔模式2次、呼叫不存在的用户模式2次，则在上述不同的异常通话模式中，主叫方为垃圾电话的概率分别为：

P(s|x1)＝4/10＝0.4；P(s|x2)＝2/10＝0.2；P(s|x3)＝2/10＝0.2；n1＝4；n2＝2；n3＝2；

再根据公式可以计算出主叫方为垃圾电话的多条件概率为：

$\mathrm{Ps}=\frac{0.4\×4+0.2\×2+0.2\×2}{4+2+2}=0.3$

以下设定并非用于限定本发明实施例，例如可以设定信誉值阈值范围上限Hu＝0.9，设定信誉值阈值范围下限Hd＝0.1，则根据上述被降低的信誉值计算公式可得出主叫方应当降低的信誉值为：

C＝0.3×0.3×(0.9-0.1)/2＝0.036

在本实施例中，由于采用了基于多种垃圾电话通话行为模式的多规则信誉值算法，能够基于信誉值动态调整黑白名单，实现黑白名单的自动更新，解决了自动更新和维护困难两大难题，同时也提高对垃圾电话检测的准确性与合理性，减少漏报和误报的概率。

实施例4：

本发明实施例4的通话过滤方法及装置还可以接收用户的举报信息以生成和更新黑白名单。

图6为本发明实施例4的通话过滤方法的具体实现流程图三。如图6所示，本发明实施例的通话过滤方法还可以为包括以下步骤：

步骤S401，接收用户的举报信息生成主叫方在预设的通话次数内出现的异常通话行为的概率；

步骤S402，根据主叫方的通话行为模式生成主叫方当前的信誉值；

步骤S403，将生成的信誉值和预设的阈值范围进行比较，当生成的信誉值大于所述阈值范围的上限时，将所述主叫方及其信誉值存储于白名单；当生成的信誉值小于所述阈值范围的下限时，将所述主叫方及其信誉值存储于黑名单；

步骤S404，根据存储的黑白名单信息对通话进行过滤。

本发明实施例的通话过滤装置还可以接收用户的垃圾电话举报。当被叫方举报主叫方时，主叫方为垃圾电话的概率为P(S|g)＝举报主叫方的用户数/主叫方主动联系的用户总数。然后执行步骤S402、S403、S404，根据C＝Ps*Ps(Hu-Hd)/2计算主叫方降低的信誉值，用主叫方原来的信誉值减去降低的信誉值得到主叫方当前的信誉值，根据主叫方当前的信誉值更新黑白名单，最后根据存储的黑白名单的信息对通话进行过滤。

在本实施例中，因为引入了基于信誉值计算规则的人工举报机制，从而能有效地增加了人工恶意举报的实施难度，而且既使发生误判，也可以通过调整信誉值的方法进行弥补，提高了黑白名单维护的灵活性，在原来***自动维护黑白名单的基础上辅助以人工维护机制，能更加有效地实现黑白名单的维护和垃圾电话的过滤。

本发明虽以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明的范围，任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可做些许的更动与润饰，因此本发明的保护范围以权利要求书所界定为准。

Claims (12)

1、一种通话过滤装置，其特征在于，所述装置包括：

通话检测单元，用于检测主叫方的通话行为模式；

信誉值计算单元，用于根据主叫方的通话行为模式生成主叫方当前的信誉值；

黑白名单确定单元，用于当生成的信誉值大于一阈值时，将所述主叫方记录于白名单；或当生成的信誉值小于一阈值时，将所述主叫方记录于黑名单；

通话过滤单元，用于根据所述黑白名单确定单元确定的黑名单或白名单信息对通话进行过滤。

2、根据权利要求1所述的装置，其特征在于，

所述通话检测单元，在检测主叫方的通话行为模式时检测主叫方在预设的通话次数内出现异常通话行为的概率；

所述信誉值计算单元，根据所述主叫方的异常通话行为概率计算主叫方降低的信誉值，并将主叫方原有的信誉值减去降低的信誉值生成主叫方当前的信誉值。

3、根据权利要求2所述的装置，其特征在于，

所述信誉值计算单元，进一步用于当在预设的通话次数内未出现异常通话行为时，将所述主叫方的信誉值增加一个常数，并将主叫方原有的信誉值加上增加的信誉值生成主叫方当前的信誉值。

4、根据权利要求2所述的装置，其特征在于，

所述通话检测单元，检测主叫方在预设的通话次数内出现异常通话行为的概率的过程为对主叫方在预设的通话次数内出现的至少两种异常通话行为进行检测，生成每种异常通话行为的概率，并根据每种异常通话行为的概率综合生成异常通话行为的多条件概率；

所述信誉值计算单元，用于根据所述多条件概率计算主叫方降低的信誉值，并将主叫方原有的信誉值减去降低的信誉值生成主叫方当前的信誉值。

5、根据权利要求2所述的装置，其特征在于，

所述通话检测单元，用于接收用户的举报信息生成主叫方在预设的通话次数内出现异常通话行为的概率。

6、根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

初始信誉值设定单元，用于为主叫方设定初始信誉值；

存储单元，用于存储所述黑名单或所述白名单。

7、一种通话过滤方法，其特征在于，所述方法包括：

检测主叫方的通话行为模式；

根据主叫方的通话行为模式生成主叫方当前的信誉值；

当生成的信誉值大于一阈值时，将所述主叫方及其信誉值记录于白名单；或当生成的信誉值小于一阈值时，将所述主叫方记录于黑名单；

根据所述黑名单或白名单信息对通话进行过滤。

8、根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述检测主叫方的通话行为模式，根据主叫方的通话行为模式生成主叫方当前的信誉值包括：

检测主叫方在预设的通话次数内出现异常通话行为的概率；

根据所述主叫方的异常通话行为概率计算主叫方降低的信誉值，并将主叫方已有的信誉值减去降低的信誉值生成主叫方当前的信誉值。

9、根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述检测主叫方的通话行为模式，根据主叫方的通话行为模式生成主叫方当前的信誉值还包括：

当在预设的通话次数内未出现异常通话行为时，将所述主叫方的信誉值增加一个常数，并将主叫方原有的信誉值加上增加的信誉值生成主叫方当前的信誉值。

10、根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述检测主叫方的通话行为模式，根据主叫方的通话行为模式生成主叫方当前的信誉值还包括：

对主叫方在预设的通话次数内出现的至少两种异常通话行为进行检测，生成每种异常通话行为的概率，并根据每种异常通话行为的概率综合生成异常通话行为的多条件概率；

根据所述多条件概率计算主叫方降低的信誉值，并将主叫方原有的信誉值减去降低的信誉值生成主叫方当前的信誉值。

11、根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述检测主叫方的通话行为模式，还包括：

接收用户的举报信息生成主叫方在预设的通话次数内出现异常通话行为的概率。

12、根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

为主叫方设定初始信誉值。

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