張鷙，王浩

（中國移動通信集團遼寧有限公司，沈陽 110179）

行業(yè)端口業(yè)務(wù)因能夠彌補互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)離線導致的通知不可達，受到移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)青睞，業(yè)務(wù)量連年遞增。當前對違規(guī)的行業(yè)端口管理以接到投訴后關(guān)停為主，治理環(huán)節(jié)滯后、粗暴，安全管理與業(yè)務(wù)發(fā)展無法有效平衡。本文基于運營商行業(yè)端口短信管理現(xiàn)狀，提出了一套行業(yè)端口垃圾短信主動防御體系。從短信炸彈監(jiān)控、快速模板匹配、業(yè)務(wù)量監(jiān)測預警及百萬投訴比顯性呈現(xiàn)等角度實現(xiàn)了化被動治理為主動研判，前置了風險預警及處置環(huán)節(jié)，有效提升行業(yè)端口業(yè)務(wù)質(zhì)量，降低端口業(yè)務(wù)投訴率。

1 運營商行業(yè)短信管理現(xiàn)狀分析

在工業(yè)和信息化部指導下，為切實履行企業(yè)社會責任，運營商逐漸規(guī)范行業(yè)短信運營管理。技術(shù)手段方面，建設(shè)了垃圾短信攔截系統(tǒng)、先審后發(fā)平臺等，通過關(guān)鍵字匹配+流量監(jiān)控+人工審核的模式實現(xiàn)了不良信息的發(fā)現(xiàn)及處置。管理方面，多從投訴及攔截數(shù)據(jù)入手，發(fā)現(xiàn)違法違規(guī)信息或投訴量異常增長則立即對端口進行關(guān)停。上述技管結(jié)合的手段在前期治理過程取得較好效果，抑制了大部分行業(yè)端口不良信息。但隨著行業(yè)端口業(yè)務(wù)運營的深入，傳統(tǒng)治理手段暴露出以下問題：一是難以應對新型多端口并發(fā)型短信炸彈攻擊，造成大量用戶被騷擾，產(chǎn)生投訴。二是基于關(guān)鍵字+人工審核的處置流程可能造成未超過攔截門限的部分短信已經(jīng)發(fā)送到客戶手機，即不良信息、轉(zhuǎn)租轉(zhuǎn)售、超范圍發(fā)送等違規(guī)行為的發(fā)現(xiàn)和違規(guī)端口處理存在滯后性。三是完全基于短信內(nèi)容的監(jiān)控無法及時應對變體短信發(fā)送。四是投訴關(guān)停未與業(yè)務(wù)屬性相結(jié)合，造成業(yè)務(wù)量大的短信端口因部分投訴被關(guān)停，對業(yè)務(wù)發(fā)展造成極大的負面影響。

2 行業(yè)短信主動防御平臺

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

2.1.1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計

行業(yè)端口短信發(fā)送流程如圖1所示，由集團客戶管理員將發(fā)送內(nèi)容提交至本省行業(yè)網(wǎng)關(guān)。行業(yè)網(wǎng)關(guān)根據(jù)行業(yè)端口在網(wǎng)狀態(tài)、黑白名單、端口服務(wù)范圍、速率等參數(shù)對信息發(fā)送行為進行鑒權(quán)，拒絕不合規(guī)的發(fā)送明細。隨后，根據(jù)目的號碼歸屬地分揀至接收號碼短信中心并發(fā)送至客戶手機?？梢钥闯?，本省行業(yè)網(wǎng)關(guān)是行業(yè)短信的鑒權(quán)、轉(zhuǎn)發(fā)、匯接的核心節(jié)點。故我們將行業(yè)短信主動防御系統(tǒng)設(shè)計串接至客戶側(cè)短信發(fā)送平臺與省內(nèi)行業(yè)網(wǎng)關(guān)之間。此網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)可實現(xiàn)對全量行業(yè)短信的監(jiān)控，監(jiān)測對象包括了省內(nèi)、省外的端口及用戶，確保了不良信息或異常業(yè)務(wù)的零死角實時阻斷。

圖1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計圖

2.1.2 業(yè)務(wù)流程設(shè)計

基于上述網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，我們設(shè)計了系統(tǒng)核心交互流程，如圖2所示。所有提交至行業(yè)網(wǎng)關(guān)的短信消息首先提交至PROXY（通信代理子系統(tǒng)），再經(jīng)KERNEL（核心處理子系統(tǒng)）進行監(jiān)控。核心處理子系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計及匯總后，根據(jù)預先配置的監(jiān)控規(guī)則組進行風險行為的預判。預判違規(guī)規(guī)則包括是否符合短信炸彈發(fā)送模型、發(fā)送內(nèi)容與該端口的短信模板是否完整匹配或模糊匹配。數(shù)據(jù)統(tǒng)計規(guī)則包括本時段產(chǎn)生的業(yè)務(wù)量較根據(jù)歷史情況預測的業(yè)務(wù)量是否存在異常增長、是否產(chǎn)生較高的投訴比。此兩數(shù)據(jù)不作為直接關(guān)停端口或為用戶屏蔽短信的依據(jù)，僅用以異常事件預警提示。

2.2 新型短信炸彈防護功能

根據(jù)用戶投訴數(shù)據(jù)分析，目前出現(xiàn)新型垃圾短信轟炸形式。有別于傳統(tǒng)利用存在管理漏洞的某一個端口頻繁向用戶發(fā)送短信，新型轟炸形式是在短時間內(nèi)利用多個端口向同一用戶發(fā)送短信。由于端口本身未發(fā)送任何違規(guī)信息，也未出現(xiàn)短時間內(nèi)頻繁發(fā)送短信的行為，傳統(tǒng)的單一端口流量限制的治理手段已無法應對新型短信炸彈攻擊。

為解決上述問題，本平臺短信炸彈防護功能設(shè)計以用戶感知為導向，通過對用戶單位時間內(nèi)收到的行業(yè)短信數(shù)量（包括省內(nèi)、省外行業(yè)短信）進行累加，統(tǒng)計用戶接收短信數(shù)量。當用戶接收短信數(shù)量超出閾值時，系統(tǒng)判定為該用戶遭受短信炸彈騷擾。解決方案是暫時將其手機號納入行業(yè)網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)黑名單中，暫停行業(yè)端口向其發(fā)送短信。

該功能支持靈活的參數(shù)配置，可根據(jù)實際需要對時間窗口和短信數(shù)量進行動態(tài)調(diào)整，如30s內(nèi)10條或1min內(nèi)25條等。為便于后續(xù)處置，系統(tǒng)對監(jiān)控判定的異常轟炸情況進行短信預警，提醒管理人員對預警明細盡快確認，如涉及違規(guī)端口即刻開展處置，并可根據(jù)用戶需求和實際情況選擇對被叫用戶是否取消屏蔽或繼續(xù)屏蔽。

2.3 模板化過濾，全自動高效審核

在行業(yè)端口業(yè)務(wù)運營過程中發(fā)現(xiàn)大量行業(yè)端口發(fā)送非簽約內(nèi)容，甚至違法違規(guī)信息。為解決此問題，針對高危風險或業(yè)務(wù)質(zhì)量較差的端口建立了模板過濾機制。納入過濾機制的行業(yè)端口只允許發(fā)送指定內(nèi)容或部分變量短信，系統(tǒng)對模板范圍以外的短信內(nèi)容予以拒絕。根據(jù)業(yè)務(wù)需要，每個行業(yè)端口可能設(shè)置很多個子端口，每個子端口對應不同的業(yè)務(wù)，每個業(yè)務(wù)都需要使用模板判定。為提高多發(fā)并行的模板匹配效率，本系統(tǒng)提出了一種利用線性滑動抽取算法，提取每個模板的獨有特征信息，快速定位到待鑒權(quán)消息對應的模板，減少匹配次數(shù)，提高模板審核效率。算法的主要原理如下。

圖2 業(yè)務(wù)流程圖

使用兩個指針left和right在源模板串中提取最長漢字串，二者組成一個線性滑動窗口，窗口大小由模板串中連續(xù)漢字串的長度決定。首先，定義一個全局變量max以保存該模板中最長漢字串長度。該值初始值為零，并不斷更新；再定義一個全局變量pos保存漢字串首位置。初值也為零，隨max一起更新。初始狀態(tài)時，兩指針均指向模板的串首字符。隨著指針的動向決策，分為以下幾種情況。

（1）如果right指針指向的字符為漢字字符， left指針保持原位置，right指針向右滑動。

（2）如果right指針指向的字符不是漢字字符，計算right left并與max值比較，若left right＞max，則將right left賦給max，并將left的賦值給pos，最后將right賦值給left。

（3）當right滑動到模板串的最后一個字符時，整個算法過程結(jié)束。

max保存最長漢字串的長度，pos保存最長漢字串的起始位置?？赏瓿梢淮慰截愋缘淖铋L漢字串拷貝。

圖3 線性滑動抽取算法圖例

抽取過程中，指針均不會回退，當right指針指向模板串的尾字符時，抽取的過程結(jié)束。算法的時間復雜度為O(NM)，其中，NM為模板串長度，只需對模板串遍歷一次便可抽取出該模板的特征信息，與傳統(tǒng)提取算法相比提升了一個量級。經(jīng)測試，長度為135 byte的模板提取耗時由0.054 s縮短至0.000 57 s。

2.4 業(yè)務(wù)異常流量分析預警端口被盜風險

垃圾短信攔截系統(tǒng)的工作原理是對短信發(fā)送內(nèi)容中的關(guān)鍵字和短信發(fā)送量進行監(jiān)控和判斷，對符合判定規(guī)則的短信判定為垃圾短信。但在日常治理過程中，違規(guī)分子為了逃避系統(tǒng)攔截，會對短信文本進行加工變體再配合特殊字符，例如“微信”變體為“薇?信）?！睘榻鉀Q變體不良信息難以監(jiān)控及攔截的問題，我們提出了基于業(yè)務(wù)異常流量進行不良信息行為分析研判的思路。行業(yè)用戶短信發(fā)送行為遵循一定的周期性規(guī)律，例如僅在工作日的上午10：00-12：00發(fā)送或每周三下午4：00等。如果端口被盜用以發(fā)送不良信息，一般會出現(xiàn)在非常規(guī)時段且會產(chǎn)生業(yè)務(wù)量的激增。根據(jù)上述模型，我們設(shè)計了行業(yè)短信日發(fā)送量畫像功能，基于歷史發(fā)送情況對行業(yè)端口每天的業(yè)務(wù)量進行預測，并根據(jù)這個預測值監(jiān)控行業(yè)端口流量的異常變化。當流量超過設(shè)定值的冗余比例時，觸發(fā)預警功能，及時提醒業(yè)務(wù)管理員對事件進行確認。

本文所述系統(tǒng)使用“多元線性回歸算法+浮動修正”的方式對日發(fā)送量策略進行自適應調(diào)整，預測指定時段發(fā)送量值，從而進行端口被盜風險管理的態(tài)勢分析。算法主要原理如下：

多元線性回歸算法的數(shù)學模型為

其中：θ0、θ1、θ2、…θi、…θn為待求解參數(shù)；y為真實值，為預測值。

利用最小二乘法定義損失函數(shù)為：

其中： θ為待求解參數(shù)向量， yi(θ)為預測值，yi為實際值；損失函數(shù)越小，表明算法的效果越佳。

利用隨機梯度下降算法，最小化損失函數(shù)：

對上式求駐點得到解析式：

我們可以設(shè)置每天的3個時段為特征，其中兩個時段作為普通端口的發(fā)送時段特征，另外一個作為被盜端口的發(fā)送時段特征，若端口未被盜，則這個時段內(nèi)的發(fā)送量幾乎為零，也就不會影響該端口整體的日發(fā)送量。每個時段每分鐘發(fā)送的消息量作為待訓練參數(shù)，作為預測日發(fā)送量值的參數(shù)，即θ=(θ1，θ2，θ3)T，其中：θ1為時段1每分鐘的發(fā)送量，θ2為時段2每分鐘的發(fā)送量，θ3為時段3每分鐘的發(fā)送量；利用上述算法，基于樣本數(shù)據(jù)，能夠順利的訓練出這些參數(shù)；我們便可以根據(jù)多元線性回歸數(shù)學模型預測出日發(fā)送量。

2.5 投訴量與業(yè)務(wù)量關(guān)聯(lián)分析，科學可視化評價業(yè)務(wù)質(zhì)量

為更加科學合理地評價端口的業(yè)務(wù)質(zhì)量有助于支撐市場部門調(diào)整業(yè)務(wù)發(fā)展策略，篩選優(yōu)質(zhì)客戶，促進端口業(yè)務(wù)健康運營。結(jié)合上級單位考核要求和市場部門實際需要，我們以圖形化界面形式展示行業(yè)端口百萬投訴率（投訴量/業(yè)務(wù)量×1 000 000）。相比于前期只看投訴量，不考慮業(yè)務(wù)貢獻的統(tǒng)計和治理方式，該指標更客觀、更合理地呈現(xiàn)出業(yè)務(wù)質(zhì)量，實現(xiàn)了業(yè)務(wù)質(zhì)量的精細化管理，大幅降低了投訴量高就關(guān)停的粗暴管理方式對優(yōu)質(zhì)業(yè)務(wù)的負面影響。為了更全面客觀地展示業(yè)務(wù)健康度，我們分為按地市、時間及端口3個維度對行業(yè)端口投訴比進行統(tǒng)計和展示。3類數(shù)據(jù)的圖形化呈現(xiàn)有助于對各市分公司業(yè)務(wù)水平實現(xiàn)橫向?qū)Ρ?，對投訴率變化趨勢進行簡單預測，對某個端口的業(yè)務(wù)質(zhì)量也可清晰呈現(xiàn)，作為治理策略調(diào)整的有力依據(jù)。

2.6 行業(yè)短信治理效果

本文所述系統(tǒng)上線后，行業(yè)端口業(yè)務(wù)質(zhì)量顯著提升。一是快速響應短信炸彈攻擊事件，平臺上線后累計攔截短信炸彈300余次，變體短信攔截時長由1.5個工作日縮短至2 min以內(nèi)自動攔截。二是及時研判和拒絕非模板化短信700余萬條，提高行業(yè)短信內(nèi)容的規(guī)范性和安全性。三是通過異常流量分析成功預警端口在凌晨被盜發(fā)送非法信息事件2起。四是促進優(yōu)質(zhì)業(yè)務(wù)駐網(wǎng)，數(shù)據(jù)顯示，行業(yè)端口月均業(yè)務(wù)量提高14.76%（藍線趨勢），投訴比降低19.66%（紅線趨勢）如圖4所示。

3 結(jié)束語

圖4 業(yè)務(wù)量及投訴率變化情況

本文結(jié)合運營商行業(yè)端口業(yè)務(wù)運營經(jīng)驗，針對當前管控的各項短板提出了一套完整的行業(yè)短信主動防御方案。為解決最新出現(xiàn)的多端口并發(fā)式短信炸彈轟炸問題，以被叫用戶短信接收量為計數(shù)標準，實現(xiàn)了靈活可控的轟炸行為監(jiān)控功能。對行業(yè)短口管理實行模板化自動過濾，提高端口發(fā)送內(nèi)容的可控性。通過優(yōu)化算法實現(xiàn)了主端口下多模板并發(fā)的短信內(nèi)容快速校驗，有效支撐業(yè)務(wù)發(fā)展需要。使用“多元線性回歸算法+浮動修正”的方式根據(jù)歷史業(yè)務(wù)量精準預測當前個性化業(yè)務(wù)量，并對預測值進行了分時段統(tǒng)計，提高業(yè)務(wù)量預測精細化程度。根據(jù)行業(yè)端口業(yè)務(wù)特點提出了對投訴比測算方式。該指標的測算有助于真實體現(xiàn)業(yè)務(wù)質(zhì)量，對業(yè)務(wù)量大、投訴較小的業(yè)務(wù)進行篩選，重點進行資源傾斜和網(wǎng)絡(luò)保障，對業(yè)務(wù)質(zhì)量較差的及時進行關(guān)?；驑I(yè)務(wù)整改。系統(tǒng)上線后，公司行業(yè)端口業(yè)務(wù)運營質(zhì)量顯著提升，在業(yè)務(wù)量及業(yè)務(wù)收入增加的基礎(chǔ)上，違規(guī)事件數(shù)量及投訴率大幅降低。

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