CN1295753A - 基于事务处理的网络中的自动和选择性鉴别 - Google Patents

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Abstract

通过根据表示特定呼叫或以前打过分的呼叫组的欺诈似然性的欺诈评分自动地和选择性调用一个或多个鉴别措施可明显减少通信网络中的欺诈损失。以电信为例,根据所使用的具体鉴别方法,例如共享知识(如口令)、生物统计验证(如语音验证等)等,通过收集用户数据而在系统中注册用户。一旦注册,就激活该用户账户的鉴别功能并且对随后的呼叫在呼叫建立请求阶段进行欺诈似然性打分。该欺诈评分根据已查到的各用户的行为以及已查到的欺诈犯罪者的行为评估欺诈概率。若根据欺诈评分不怀疑欺诈,则在无需鉴别下继续常规呼叫处理。若根据欺诈评分怀疑欺诈,则系统则自动调用鉴别。若鉴别表示怀疑欺诈,例如语音印记不匹配,则可阻止该呼叫或求助于其它适当的预防措施,如由话务员监听。若鉴别不表明欺诈则继续常规呼叫处理。

Description

基于事务处理的网络中的自动和选择性鉴别
本申请要求于1998年4月3日递交的美国临时申请第60/080，006号的优先权。该申请在此作为参考。本申请还和与本申请同时递交的美国申请(Baulier 1-1-1-4)相关。
本发明一般地涉及基于事务处理的网络，并且更准确地说涉及一种基于使用自动分析的用来选择性调用基于事务处理网络中的进程的自动方法，例如基于使用分析来选择性调用自动鉴别机制以确定通信网络中的欺诈似然的方法。
通信网络的欺诈使用是一个大问题。例如在电信网络使用中，与欺诈相关的成本估计每年为几十亿美元，并且继续增加。由于该巨大的财务损失，电信业不断寻找各种减少出现欺诈的方法并同时使对合法用户服务的破坏为最小。
虽然存在许多形式的电信欺诈，但当今网络中最流行的欺诈类型中的二种是服务盗用欺诈和用户欺诈。例如，服务盗用欺诈可涉及非法使用呼叫卡、蜂窝电话或电话线路，而当一个从不想对服务付钱的犯罪者伪装成新用户时出现用户欺诈。由于在账单中无合法呼叫活动(否则可充当区分欺诈活动的基础)，用户欺诈一直特别难以检测和防止。在这二种情况下，由于这些类型的欺诈所造成的损失是一个重要问题。
许多公司自夸它们提供的产品中的超级欺诈检测功能；然而事实是尚不存在能解决服务提供商和顾客等的运行和经济考虑的综合欺诈管理系统。例如，许多系统的一个共同缺点是，在账单上已经发生明显的欺诈活动后才出现对欺诈的检测。此外，当今系统中实施的一些欺诈保护措施仅基于不准确检测机制，它对于合法用户可以是相当破坏性的。结果是，顾客“搅拌”可能使顾客更换服务提供商以寻找更安全的系统。
一般地说，在检测欺诈并做出响应所需要的时间量上，现有系统的缺点是很明显的。例如，基于顾客从每月账单的反馈和欺诈检测，对于服务提供商和顾客二方都是不能接收的方法。基于“阈值”的自动欺诈检测系统，在实时或近实时管理欺诈要求下也不是特别有用的。例如，阈值法典型地涉及到在时间上聚集业务(例如，数日、数周、数月)，建立用户型图(例如呼叫模式)并施加阈值以识别欺诈。这些系统并不看成是特别有效的，因为合法用户可以产生超过阈值的使用而且在检测到并阻止之前可能出现的欺诈量是高的(参见，例如美国专利5，706，338号“实时通信欺诈监视系统”和美国专利5，627，886号“利用实时网络监视来检测欺诈性网络使用模式的系统和方法”)。
尽管可以通过使用诸如神经网络、统计分析、基于记忆的推理、遗传算法的技术以及其它数据挖掘技术，可改进检测欺诈的速度，但是只改进欺诈检测并不能完全解决问题。尤其是，即使带有这些技术的系统为试图检测欺诈而可在近实时下接收和处理各次呼叫，这些系统仍不能在实时下或近实时下响应检测出的欺诈。在一种例子中，一种系统可以向欺诈调查员、网络监视或操作中心发出报警。然而报警变成调查队列的一部分并且通常不会立即被检查或采取行动，从而造成对检测到的欺诈做出响应的明显等待时间。由于这些系统在响应检测出欺诈时的反应特性，在发生报警后服务提供商和顾客仍遭受大量的财政损失。另外，基于不准确检测的自动制止会造成破坏对合法用户的服务。
已提出各种形式的基于鉴别的系统以在和欺诈的斗争中使用。语音验证是一种这样的鉴别技术，在其中呼叫人的语音采样和先前存储的语音印记比较。虽然语音验证能满足服务提供商对减少欺诈的部分要求，但实现这种类型的鉴别技术的现有技术在破坏合法用户服务上造成明显缺点。尤其，在进行语音验证的呼叫形成期间干扰每次呼叫对于合法用户是讨厌的，并且不必要地浪费呼叫处理及欺诈防止资源。另外，这种类型的鉴别方式可导致大量成本并造成网络中处理呼叫的不必要延迟。
在美国专利5，623，539中说明一种采用语音验证的欺诈防止系统的一个具体例子。在该例子，不停地对用户透明地监视一条线路，并采用语音信号分析以确定电话通话中的至少一个参与者是合法的。更准确地说，利用语音信号分析分离出双方的话音信息，并把该信息和存储的语音印记信息比较。除了上述各缺点之外，该系统还在法律和社会性方面(例如侵犯隐私)以及技术和操作问题上(例如，所有时间都激活、呼叫必须已经进行、等等)是很不实用的。
基于鉴别的系统的另一个例子是无线网络中的漫游用户验证复原(RVR)特性。某些RVR在呼叫人试图利用其本地呼叫区之外的服务时实现使用语音验证。尽管该验证技术和前面的例子相比不那么打扰，但RVR不能有效地解决本地区域内对系统的欺诈性使用，因为它基于初始启动条件(例如本地区域之外)而不是某种形式的欺诈评分。
依据本发明的原理通过按呼叫的欺诈似然性评分的函数自动地和选择性地对每个具体呼叫调用一个或多个鉴别措施，通信网络中的欺诈损失明显减少。通过选择性地只对怀疑是或确认是欺诈性的那些呼叫调用鉴别，可以用减少欺诈损失、减小成本和对合法用户的破坏为最小的方式达到欺诈防止。此外，基于欺诈评分的选择或鉴别造成有效地使用呼叫处理及欺诈管理资源。
在一种用于减少电信欺诈的示例性实施例中，根据某系统中采用的具体鉴别方法收集某用户的数据以把该用户注册到该系统中。例如，对共享知识型鉴别收集的数据可以是口令，而对语音验证型鉴别可收集语音印记。一旦注册后，必须激活用于该用户的账单的鉴别函数。仅作为例子，可根据来自集成欺诈管理系统的输入来激活鉴别，其中该欺诈管理系统根据对可疑欺诈情况的分析和/或呼叫详细信息建议进行鉴别，或者，可以根据网络内的防备功能来激活鉴别。接着在呼叫建立请求阶段期间对相继的呼叫进行欺诈似然性评分。通常，欺诈评分根据学习到的各用户的行为以及学习到的欺诈犯罪者的行为对每个呼叫评估欺诈概率。若根据分析以及得到的欺诈评分不指示使用欺诈，则可在不必鉴别下继续常规呼叫处理。若根据欺诈评分怀疑欺诈，则系统自动调用鉴别。若鉴别表明欺诈怀疑，例如语音印记不匹配，则可阻止该呼叫或者求助于其它适当的预防措施，例如由操作员或用户业务代表监听。若鉴别不表明欺诈，则可继续常规呼叫处理。
概言之，可以以每次呼叫为基础或者以每张账单为基础，即根据当前的呼叫评分或者根据由一个集成欺诈管理系统管理的以前的欺诈例案，调用依据本发明的原理的选择性鉴别。
在连带着附图研究本发明的下述详细说明中可对本发明得到更完整的理解，附图中相似的部件用相似的参照号参照，在附图中：
图1是依据本发明的示范性实施例的方法的简化流程图；
图2是一个简化框图，表示依据本发明的一种实施例如何实现呼叫评分；
图3是一种依据本发明的一个示范性实施例的系统的简化方块图；以及
图4和5是简化方块图，表示可使用本发明的原理的示例性网络配置。
尽管本文中说明的示例性实施例特别适用于管理电话网络中的欺诈，并且将在这种示例环境下说明，但本领域内普通技术人员会从本文的原理理解到也可在其它非电信的基于事务处理的网络中使用本发明的原则。例如，本发明的原理可应用于支持联机信用卡事务处理、基于互联网的事务处理等等的网络。从而电信例子中涉及的“呼叫”和“通信明细记录”可分别等同于非电信例子中的“事务处理”和“事务处理记录”，并类推。此外，虽然在电信网络中的欺诈预防系统的环境下说明本发明原理，其中根据用来确定欺诈似然性的使用分析选择性地调用自动鉴别机制，但本发明的原理可应用于任何类型的用于根据使用的自动分析选择性地调用基于事务处理的网络中的进程的自动方法。从而，本文中示出并说明的各实施例仅仅意味着是说明性的而不是限制性的。
图1表示依据本发明的一种实施例的一种用于在通信网络中防止欺诈的示范性方法。通常，注册步骤101涉及收集为支持该系统中所使用的具体鉴别方法所需的数据。如前面所说明，具体的鉴别技术可以是共享知识类(例如口令)或生物统计验证型(例如，说话人验证，视网膜扫描、指纹等)。从而，注册步骤101应涉及收集适当的数据，例如为鉴别而采用说明人验证时的语音印记，若采用共享知识类时的口令或通行码，等等。另外，注册步骤101中收集的数据可能对单个用户是唯一的或者可能支持和账单相关的多个合法用户。
可和本发明的原理一起使用的一些示例鉴别技术的更详细说明，请参见，例如，美国专利5，502，759、美国专利5，675，704、美国专利4，363，102和美国专利5，677，989，其中的每份在整体上充当本文的参考资料。但是，应注意，这些示例鉴别技术在各方面上仅意味着是说明性的而不是限制性的。从而，许多其它适用于和本发明一起使用的鉴别技术和系统对于本领域内普通技术人员是显而易见的并为本文的原则所预料。
作为例子，可作为由外部处理所监视建立一个新账户的结果或者改变账户的结果调用注册步骤101。另外，例如作为某用户拨打和鉴别服务器或平台连接的注册号码的结果可收集鉴别所需要的数据。在该情况下，应由鉴别服务器或平台进行注册处理(步骤101)。替代地，可通过外部系统收集鉴别所需要的数据，在该情况下，网络中的预防功能应调用注册处理(步骤101)并提供所需数据。
在完成步骤101中的注册后，鉴别功能进入已注册状态102，从而可在该用户账户上使用。一旦进入已注册状态102，则必须激活该账户上的鉴别功能，如步骤104中所示。通常可从二处，例如欺诈管理系统或网络中的预防功能，发出激活触发103。在第一种例子中，诸如本文开始所述相关美国专利申请(Baulier 1-1-1-4)中公开的欺诈管理系统(该申请的内容整体作为本文的参考)可用来触发本选择性鉴别功能的激活。简言之，该欺诈管理系统分析可疑欺诈活动的案例并自动生成用来响应可疑欺诈的建议。这样，推荐的响应中的一种可能是对相继的呼叫被允许处理之前先对这些呼叫调用鉴别。这样根据本发明的原理可把来自某欺诈管理系统的这种类型的输出用作为激活触发103。应注意，上述专利申请中所说明的示例系统在各方面都只是说明性的而不是限制性的。从而，由其它欺诈管理系统提供的输出也可用作激活触发103。重要的是要注意该鉴别方式的准确性(例如选择性)是该欺诈管理系统的准确性的函数。从而，一个精准的欺诈管理系统应造成在高命中方式下调用鉴别。
网络中的预防功能也可提供激活触发103以激励依据本发明的原理的鉴别功能。更准确地说，可以对某特定账户，响应网络中对该账户实施的预防请求，激活鉴别功能。预防请求可基于或可不基于与欺诈相关的判定。例如，服务提供商可能决定，应基于账户中的未支付状态激活鉴别功能。网络，例如电信网络，中的各种用于预防业务和功能的技术对于本领域内普通技术人员是周知的。
当在步骤104中的激活后接收呼叫时，按照图1中示出的示例性实施例可用二种方式中的一种实现选择鉴别。更准确地说，在步骤105中判定是否应和相继呼叫评分无关地自动调用鉴别。例如，上述欺诈管理系统可能根据示出可疑型欺诈似然性的案例分析，建议自动鉴别。如前面所说明，在建立一个新账户以便从一开始就用于欺诈性使用的情况下，出现可疑的欺诈。这样，区分欺诈使用和合法使用二者的能力由于新开户上的所有呼叫活动都是欺诈性的现象而复杂化。通过在该情况下自动鉴别随后的呼叫，来自某怀疑用户的欺诈犯罪人的语音印记会和先前存储的和以前知道的用户欺诈案例相关的语音印记匹配。还可采用其它技术更好地检测和防止用户型欺诈。另外，可能出于与用户欺诈情况不同的原因需要自动鉴别。从而，该自动鉴别特性对服务提供商赋予何时和如何在系统中调用鉴别的更多控制。
在步骤105中做出判定以进入自动地鉴别随后的呼叫以后，实行适当控制，使系统进入现用鉴别状态107。然后在步骤112中利用选择的鉴别方法鉴别随后的呼叫109。若根据步骤112鉴别的结果怀疑欺诈113，则可如步骤114中所示实施适当的预防措施，例如阻塞呼叫、对值机员的路由呼叫等。若根据鉴别结果不怀疑欺诈，则如步骤115中所示恢复常规呼叫处理。
若在步骤105中判定不需要自动鉴别，则实现适当控制使系统进入评分状态108。在该状态下，在步骤110对所有呼叫109就欺诈似然性评分。后面会更详细说明具体的评分技术。若根据欺诈打分怀疑欺诈，如步骤111中所示，则系统自动调用鉴别步骤112和相继的各步骤，如前面的描述。若根据欺诈评分不怀疑欺诈，则如步骤115中所示可继续常规呼叫处理。按照本发明的原理通过作为呼叫评分的函数选择性地和自动地调用鉴别，可以有效地检测、预防或在其它情况下管理可疑欺诈并同时使对合法用户的打扰和破坏为最小。此外，通过在呼叫处理期间按可疑欺诈评分的函数触发选择性的和有目标的鉴别，服务提供商可在出现欺诈时对它作出更有效的响应。
图2是一个简化框图，表示一种用于根据图1的步骤110对呼叫评分的示范实施例。通常，呼叫评分是基于仿形的，其中代表用户的呼叫模式的签名(202)和代表可疑呼叫模式的欺诈外形(211)被用于确定某具体呼叫的欺诈似然性。打过分的呼叫信息接着被存储(201)供以后检索，并用于迭代和持续更新处理和送到后面更详细说明的呼叫控制(220)上。
如所示，把呼叫详细记录从网络200提供到呼叫评分子例程210。本领域内普通技术人员周知电信网络中呼叫详细记录的生成。如框203中所示可利用来自尚未被确认或怀疑为欺诈的呼叫中的打过分的呼叫详细记录组，初始化用户签名。例如当某用户开始一次或多次呼叫时可出现初始化。如框203中进一步示出的那样，以后可以利用来自随后的未确认为或未怀疑为欺诈的呼叫的新打分的呼叫详细记录，更新来自框202的已存储的各用户签名。从而，用户的答名可适应用户的时间行为。
应注意，用户签名的初始化也可基于合法呼叫行为的预定属性，后者可由历史呼叫记录等定义。在该方式下，可以更容易地检测用户欺诈，因为即使在呼叫活动的相当早期阶段也可把合法用户的签名和合法呼叫人的期待(或预期)行为相关联起来。从而，例如，某个新账户上的立即式欺诈呼叫行为将不会成为初始化用户签名的唯一基础。
应注意，用户签名可监视用户呼叫行为的许多方面，包括但不限于：呼叫率、周内的天定时、日内的小时定时、呼叫持续时间、支付方法、地理位置、等等。相应地，可以从通信明细记录中典型地包含的信息中得到签名，这些信息例如是；始发号码；终接号码；结算号码；开始时间和日期；始发位置；载波选择；呼叫等待指示；呼叫转送指示；三方呼叫/传送指示；话务员帮助请求；以及网络安全故障指示，这只是列出一些。用来建立和更新某用户签名的各具体要素可能取决于网络类型(例如，有线、无线、呼叫卡、非电信等等)、所使用的具体评分方法以及其它对本领域内普通技术人员来讲为显而易见的因素。
通常，根据呼叫和从框202检索的用户签名的比较情况以及它和从框211检索的欺诈外形的比较情况对每次呼叫打分。例如，可以利用来自确认的或怀疑的欺诈呼叫的已打分的通信明细记录，初始化和更新欺诈外形(框212)。在一个简化例子中，若通话明细表示出对已知行为的可疑偏离，则生成高欺诈评分，而若通信明细表示出所涉及的用户账户的高典型性行为，则生成低欺诈评分。除了提供总欺诈评分以作为呼叫评分子例程210的输出之外，出于案例分析用途，还应包括呼叫的不同要素对该欺诈评分的相对影响，这些相关的美国专利申请序号中得到更详细的说明。例如，可为以后的案例分析包括下述要素的影响：周内的日子；天内的时间；持续时间；相邻呼叫之间的时间；距离；呼叫等待的使用；呼叫转送的使用；三方呼叫的使用；话务员服务的使用；始发点；漫游业务的使用(仅对无线)；呼叫期间的越区切换(handoff)次数(仅对无线)；网络安全报警的出现；载波选择；以及国际接通业务的使用。再次，该列举只是说明性的并且在各方面都不是限制性的。
由于呼叫评分是在顾客专有的和逐个呼叫的基础上进行的，故可以得到更准确的欺诈评分并且它更好地表示欺诈似然性同时还降低假报警(即假判定)次数。此外，为了在逐次呼叫的基础上准确地进行呼叫评分，本领域内普通技术人员会意识到一种适当的实现应利用实时处理平台执行上面说明的各子例程。一种这样的示例性实时处理平台是朗讯技术的QTMTM实时事务处理平台，其在J.Baulier等人的“Sunrise：A Real Time Event-processing Framework”,Bell LabsTechnical Journal,November 24，1997，的文章中描述，该文作为本文的参考。
本领域内普通技术人员清楚，为实现上面说明的呼叫评分子例程的功能210，许多不同的呼叫评分技术是适用的。尤其，基于统计分析、概率评分、基于记忆的推理、数据挖掘、神经网络以及其它方法是周知的并预期和本文中所说明的各示范实施例一起使用。这些方法和技术的一些例子在Fawcett等人的“Adaptive Frand Detection”,Data Mining and Knowledge Discovery 1，291-316(1997)以及美国专利5，819，226“利用预测建模的欺诈检测”1998年10月6日公开，中描述，它们各作为本文的参考文献。
图3是一个简化方块图，表示一种依据本发明的原理用于控制典型电话网络中的欺诈的系统的示例实施例。如所示，系统300包括和呼叫打分功能210及鉴别功能225连接的呼叫控制功能220。系统300还和网络200连接，后者为一些用户如用户224服务。预防功能250和网络200、呼叫控制功能220、呼叫打分功能210和鉴别功能225中的每一个连接并与其通信。可以理解所说明的各种功能可以利用计算机硬件和编程成实现相关的子例程和操作的软件实现。
在操作中，电信网络200中用户224始发的呼叫会造成出现几个动作。首先，向呼叫控制220发出呼叫建立的请求。呼叫控制220响应呼叫建立请求进行几项操作。例如，呼叫控制220分析呼叫建立请求，有条件地调用呼叫计分210和/或有条件地调用鉴别225，并且可能接着完成呼叫和/或生成适当的通话明细记录。具体地，呼叫控制220和呼叫评分210及鉴别225一起运行以实现前面在图1的流程图中说明的各步骤。
概括之，呼叫评分功能210在被调用或被激活时根据呼叫控制功能220提供的通话明细记录对呼叫打分并且提供是否需要为具体呼叫调用鉴别的决策的基础。鉴别功能225或者直接通过呼叫控制220建立的连接或者间接地通过呼叫控制220提供的服务，接收上述或来自用户的数据。提供给鉴别功能225的数据的类型会随所使用的鉴别方法，例如语音印记分析、其它生物统计分析、口令等而改变。预防功能250根据呼叫控制220、呼叫评分210和鉴别功能225中任一生成的请求或者外部系统(未示出)的请求，改变呼叫控制220、呼叫评分210和鉴别功能225中的信息状态。另外，根据呼叫评分和鉴别处理，预防功能250可用于和网络220一起对某特定呼叫实施适当的行动。
图4和图5分别示出其中可使用本发明的原理的基于智能网络(IN)的体系结构和基于附加处理点的体系结构。应注意，本发明的原理可应用于许多不同类型的网络结构。从而，本文中示出并说明的示例网络结构只是说明性的并在各方面上不是限制性的。
参照图4，用户424可由任何类型的顾客屋内设备或移动发射机支持。在该示范实施例中，在智能网络(IN)结构中的三个节点，即业务交换点(SSP)421、信号传送点(STP)422和业务控制点(SCP)423，中实施呼叫控制420。业务交换点421提供呼叫建立请求的基本分析，路由呼叫，并且向业务控制点423发送用于业务处理指导的请求。业务控制点423做出业务决策，请求来自呼叫评分功能410的呼叫评分支持，并且指示业务交换点421在适当时把呼叫路由到鉴别功能425。业务交换点421、业务控制点423以及鉴别功能425(若需要)之间的通信由一个其中可通过一个或更多的信号传送点422路由报文的公用信道信令网络支持。呼叫评分功能410可在一个独立的操作系统中实现。从而，通过一个具有呼叫处理速度和可靠性能力的操作接口，呼叫评分功能410和呼叫控制420之间的接口是业务控制点423。鉴别功能425可支持在一个独立的服务节点例如所示出的鉴别服务器中或在业务控制点423内。预防在业务管理系统450中实现。
在图5中所示的一种可能的附加处理点实现中，所有呼叫控制是在交换部件510中实现的，而欺诈管理(例如评分)和鉴别服务是由公用附加处理点520支持的。交换部件510和附加处理点520之间的接口可以是任何支持呼叫建立信令、业务信令和语音中继的链接，例如综合业务数字网(ISDN)、基本速率接口(BRI)或一次群速率接口(PRI)。在该示例实施例中，交换部件510提供呼叫建立请求分析、做出业务决策、请求来自附加处理点520的呼叫评分，确定是否把呼叫路由到附加点520供鉴别并且路由这些呼叫。附加处理点520提供呼叫评分和鉴别。再次，在和所有部件连接的独立预防系统530中实现预防。
上面说明的基本流程可以应用于各种电信业务。一种示范性的但不是限制性的例子是呼叫卡。首先提供不存在进入呼叫欺诈保护时典型呼叫卡业务所执行的处理的简单描述，以便帮助理解如何可以再把本发明的原理应用到呼叫卡环境。
提供支持呼叫卡业务的许多可能的网络实现中的一种的图4可说明预防和呼叫处理二个方面，当新开一个账户时，从业务管理系统450把该账户上的信息装入SCP423。然后该业务的用户424可使用其卡。用户424拨打由SSP 421把此解释为需要更多服务的一次呼叫。这通常是基于该呼叫的拨号的，例如拨号0+前缀或者某和话务员服务相关的免费号码。通过与SSP 421的交互，用户明确所请求的呼叫卡业务并且输入卡号。SCP 423验证该卡号，指示SSP 421完成该呼叫，再次提示卡信息，把该呼叫路由到话务员，或者拒绝服务。
可对该业务流施以进入呼叫保护。再次，作为一个说明性但非限制性的例子，考虑图4。当开通卡上的新业务时，通过外部系统收集鉴别信息或者由业务管理系统450装入到验证功能425中，或者由用户直接输入到鉴别功能425中。在后一种情况下，指示用户拨某特定号码，呼叫控制420把该号码解释为与鉴别系统425连接的请求。鉴别系统425把该呼叫识别为注册并从用户收集所需信息。一旦适当装载鉴别系统，业务管理系统就把账户信息装入SCP 423并且把该项业务准备好供使用。
在该账户历史的某点，评分410会根据通话明细记录确定应激活的鉴别。评分410将通过业务管理系统450发出请求以激励鉴别。在该例中，假定请求基于评分的鉴别。一旦激活后，按如下步骤处理随后的呼叫。用户424拨一个被SSP 421解释为要求附加业务的呼叫。这通常基于呼叫的拨号，例如拨打0+前缀或与话务员服务相关的免费号码。通过和SSP 421的交互，用户明确所请求的呼叫卡业务并输入卡号。把该卡号发送到SCP 423供验证，SCP 423还识别出该账户上已激活的评分和鉴别。在验证该卡的同时，SCP 423还对评分410发送一个评分请求，评分410将通过一条指令，对鉴别该呼叫、根据SCP验证(不带鉴别)处理该呼叫和把该呼叫路由到话务员、或完全拒绝该呼叫做出响应。若响应是鉴别，则SCP 423将向SSP 421发送一条指令以便把该呼叫路由到鉴别425。鉴别425将利用不论那种(些)采用的鉴别技术对用户424盘查。通过SSP 421向SCP 423回送鉴别结果(通过，不通过，不明)。接着SCP决定是否应许可、拒绝或路由到话务员，并相应地指示SSP 421。供选用地，SCP 423会向评分410提供鉴别信息以用于案例管理目的。
还请注意，为呼叫卡业务实现进入呼叫保护还可在利用多个平台进行。从而，根据具体业务(例如呼叫卡)和具体网络配置为实现本发明原理的细节的各种修改对于考察本文的原理的本领域内普通技术人员是显而易见的。
如本文中所说明，本发明可在这些方法和实施这些方法的设备的形式下体现。本发明还可在程序代码的形式下体现，其中程序代码收罗在有形介质中，例如软盘、CD-ROM、硬盘机或者任何其它机器可读的存储介质中，当该程序代码被装入到诸如计算机的机器中并被执行时，该机器变成实施本发明的设备。本发明还可在程序代码的形式下体现，例如不管是存储在存储介质中、装入和/或由机器执行还是在某种传输介质上，例如在电接线或电缆上、通过光纤或通过电磁辐射，传输，其中当该程序代码被装入到诸如计算机的机器中并被执行时，该机器皆变为实施本发明的设备。当在通用处理器上实施时，该程序代码段和该处理机组合以提供一种对专用逻辑电路模拟运行的专用部件。
还应注意，上面仅仅举例说明本发明的原理。从而可以理解，本领域内普通技术人员能够产生各种布局，它们尽管未在本文中显式地说明或示出，但它们体现本发明的原理并包含在本发明的精神和范围之内。另外，本文列举的所有例子以及限制措辞原则上是只出于教学目的表达的，旨在帮助读者理解本发明的原理以及发明人(小组)为推进技术而提出的概念，并且应认为不是限制在这些特定列举的例子和条件下的。而且，本文中所有列举出本发明的原理、方面及实施例的陈述以及它们的各具体例子都是用于包含其结构及功能二方面的各等同物的。此外，这样的等同物用于包括当前已知的等同物以及为未来开发的等同物，即任何开发的执行相同功能的而和其结构无关的等同物。
从而，例如，本领域内普通技术人员会理解本文中的各方块图表示体现本发明的原理的示例电路的概念性梗概。类似地，可以理解任一流程图、流图、状态跃迁图、伪代码等代表各种处理，这些处理实质上可呈现在计算机可读介质中并且从而由计算机或处理器执行，而与是否显式地示出这样的计算机或处理器无关。
图中示出的各种部件的功能可以通过使用专用硬件和通过使用能执行带有适当软件的软件的硬件提供。当用处理器提供时，这些功能可由单个专用处理器、由单个共享处理器或由多个独立处理器(其中一些可共享)提供。此外，不应把“处理器”或“控制器”解释为排它地指定能执行软件的硬件，而是隐含地包括(非限制性地)数字信号处理器(DSP)硬件、用于存储软件的只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)以及非易失性存储器。还可包括其它通用的和/或定制的硬件。类似地，图中示出的任何交换机只是概念性的。它们的功能可通过程序逻辑的运行、通过专用逻辑、通过程序控制和专用逻辑的交互或者甚至通过手动来实现，实施人在更深入地了解上下文时，可选择具体技术。
从而在权利要求书中任何按用于执行某规定功能的装置表达的部件意味着包括任何完成该功能的方式，其中例如包括：a)完成该功能的电路元部件组合或者b)任何形式(其中包括固件、微代码等)的与适当执行电路组合从而实现该功能的软件。由这样的权利要求书定义的本发明归属于：各种列出的装置提供的功能性是相结合的并以权利要求书要求的方式相互联系。从而申请人把任何可提供这些功能性的装置视为本文所示出的装置的等同物。

Claims (14)

1．一种用于减少电信网络中的欺诈活动的方法，包括步骤：
在某特定呼叫的呼叫处理状态期间，作为呼叫的欺诈似然性评分的函数，自动地和选择性地调用至少一个鉴别措施，从而减少网络中的欺诈活动并且减少网络中对合法活动的破坏。
2．权利要求1的方法，其中至少一个鉴别措施是语音验证。
3．权利要求1的方法，其中至少一个鉴别措施是生物统计验证处理。
4．权利要求1的方法，其中至少一个鉴别措施是共享式基于知识的处理。
5．权利要求1的方法，其中利用实时事务处理处理平台在逐个呼叫的基础上进行评分。
6．权利要求1的方法，其中各次呼叫的欺诈打分是用根据包含着用户签名的用户的已查明行为以及包含着欺诈签名的欺诈呼叫活动的已查明行为的欺诈似然性表示的。
7．一种用于控制其中出现事务处理的网络的方法，包括步骤：
在特定事务处理期间根据对网络中使用的自动分析自动地和选择性地调用至少一个进程。
8．一种用于减少电信网络中的欺诈活动的方法，包括步骤：
通过收集有关用户的数据注册该用户，其中该数据对应于规定的鉴别措施；
对该用户的账户激活该规定的鉴别措施；
在呼叫建立请求阶段期间对呼叫的欺诈似然性评分；
若根据评分步骤不怀疑欺诈，则对该呼叫继续常规呼叫处理；以及
若根据评分步骤怀疑欺诈，则对该呼叫自动调用鉴别。
9．权利要求8的方法，还包括步骤：若鉴别指示欺诈怀疑，则启动一个或多个规定的呼叫处理措施。
10．权利要求9的方法，其中启动一个或多个规定的呼叫处理措施的步骤包括阻止该呼叫的步骤。
11．权利要求8的方法，其中规定的鉴别措施是语音验证，并且其中注册步骤包括对用户收集语音印记的步骤。
12．权利要求8的方法，其中激活步骤包括从根据可疑欺诈情况分析建议鉴别的外部欺诈管理系统，接收输入的步骤。
13．权利要求8的方法，其中各次呼叫的欺诈打分是用根据包含着用户签名的用户的已查明行为以及包含着欺诈签名的欺诈呼叫活动的已查明行为的欺诈似然性表示的。
14．一种用于防止网络中的欺诈的系统，包括：
用于对网络中的呼叫进行欺诈似然性评分的装置；以及
用于在某特定呼叫的呼叫处理状态期间，作为由评分的装置提供的输出的函数，自动地和选择性地调用至少一个鉴别措施的装置，
从而减少网络中的欺诈活动并且减少网络中对合法活动的破坏。
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