林華生，錢嶺，周瑩，楊希，李婧

1. 中國移動(dòng)通信集團(tuán)公司信息安全管理與運(yùn)行中心，北京　1000312. 中移（蘇州）軟件技術(shù)有限公司，江蘇　蘇州　215163

1　引言

手機(jī)用戶的不斷增加，特別是智能手機(jī)使用量的增長，使得人們獲得信息的效率大大提高。但是手機(jī)滲透率的快速增長卻伴隨著垃圾短信的快速擴(kuò)散，不僅對(duì)人們的日常工作和生活產(chǎn)生影響，而且存在著極大的安全隱患（利用短信進(jìn)行詐騙、勒索等犯罪活動(dòng)）。治理垃圾短信不僅需要工業(yè)和信息化部的監(jiān)督和手機(jī)安全廠商的屏蔽，更需要運(yùn)營商主動(dòng)出擊，利用先進(jìn)的技術(shù)從源頭上拒絕垃圾短信的發(fā)送。

2　面臨的挑戰(zhàn)

2.1　垃圾短信發(fā)送成本低，社會(huì)影響大

中獎(jiǎng)詐騙類、政治違法類、涉黃涉黑類、病毒誘導(dǎo)類、商業(yè)廣告類等違規(guī)短信層出不窮，垃圾短信數(shù)量居高不下，中國移動(dòng)通信集團(tuán)有限公司（以下簡稱中國移動(dòng)）年均處理疑似垃圾短信高達(dá)3億余條。

垃圾短信不僅給手機(jī)用戶造成了不可避免的騷擾，更對(duì)社會(huì)造成了不良的影響，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

● 利用短信進(jìn)行勒索、詐騙的違法犯罪活動(dòng)日漸猖獗（如以中獎(jiǎng)、敲詐等方式出現(xiàn)）。

● 少數(shù)不法分子利用短信傳播黃色信息，毒化社會(huì)風(fēng)氣。

● 短信營銷泛濫，某些商家企圖通過短信傳銷商品，給用戶帶來一定的騷擾。

● 不法分子通過短信中嵌入的惡意鏈接，誘導(dǎo)用戶點(diǎn)擊，遠(yuǎn)程操控用戶手機(jī)，竊取用戶隱私。

2.2　現(xiàn)有治理平臺(tái)識(shí)別效率不足

2012年以來，中國移動(dòng)持續(xù)開展不良信息集中治理工作，依托不良信息集中管控平臺(tái)，對(duì)監(jiān)測發(fā)現(xiàn)的不良信息進(jìn)行處理。但是監(jiān)測策略準(zhǔn)確率存在瓶頸，導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)的有效識(shí)別率仍然存在不足。另外，傳統(tǒng)的分類模式不能及時(shí)、準(zhǔn)確地對(duì)垃圾短信進(jìn)行分類，影響后續(xù)關(guān)鍵詞的生產(chǎn)以及策略的精細(xì)化管理工作。隨著垃圾短信的日益增長，管控平臺(tái)存在較長的處理時(shí)延。

要解決上述問題，就必須考慮在現(xiàn)有平臺(tái)中接入新的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，對(duì)管控平臺(tái)監(jiān)測發(fā)現(xiàn)的疑似垃圾短信進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，提高垃圾短信治理效率。同時(shí)不斷訓(xùn)練擴(kuò)充新的關(guān)鍵詞庫，提高識(shí)別的有效性。

3　存在的問題及解決思路

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)的日趨成熟，短文本識(shí)別技術(shù)在機(jī)器翻譯、網(wǎng)頁查重等方面均有廣泛的應(yīng)用。一些互聯(lián)網(wǎng)安全公司也開發(fā)了“手機(jī)安全衛(wèi)士”等產(chǎn)品，應(yīng)用貝葉斯學(xué)習(xí)（Bayesian learning）、支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）)[1,2]等機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別垃圾短信，并在用戶終端側(cè)進(jìn)行攔截和提醒。此外，Google公司提出的指紋算法①[3]將長文本轉(zhuǎn)化為64位的散列碼進(jìn)行計(jì)算、比對(duì)。但由于短信的特殊性，仍存在以下問題。

● 表示稀疏問題：單條短信內(nèi)容短小，傳統(tǒng)的詞袋（bag of words，BOW）模型[4]無法獲取足夠的特征信息用來區(qū)分垃圾短信和非垃圾短信。

● 數(shù)據(jù)噪音問題：存在大量的非正規(guī)語言的使用現(xiàn)象，傳統(tǒng)的基于詞匯的文檔表示模型無法處理該問題。

● 動(dòng)態(tài)演化問題：短信內(nèi)容和語言使用隨時(shí)間高速演化，固定的特征集合和分類模型無法應(yīng)對(duì)該問題。

針對(duì)算法識(shí)別的問題，中國移動(dòng)創(chuàng)新提出“指紋+語義”交叉融合算法模型。Simhash算法是一種經(jīng)典的模糊匹配算法，通過匹配指紋編碼實(shí)現(xiàn)分類，適合識(shí)別常見的群發(fā)類垃圾短信，精準(zhǔn)性強(qiáng)；語義識(shí)別算法通過學(xué)習(xí)語料特征，能夠“舉一反三”，適合發(fā)現(xiàn)、識(shí)別新的樣本，擴(kuò)展性強(qiáng)。兩種大數(shù)據(jù)識(shí)別技術(shù)互補(bǔ)，交叉融合可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別率的提升，具體如下。

（1）準(zhǔn)確率的提升

引入大數(shù)據(jù)技術(shù)后，需實(shí)時(shí)對(duì)違規(guī)號(hào)碼進(jìn)行關(guān)停，這對(duì)大數(shù)據(jù)識(shí)別算法來說，準(zhǔn)確率要求極高。通過對(duì)指紋庫進(jìn)行多庫分解、引入動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫等機(jī)制，識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)99.8%，實(shí)現(xiàn)技術(shù)應(yīng)用。

（2）大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理

由于大數(shù)據(jù)識(shí)別算法需要存儲(chǔ)大量的歷史知識(shí)，為實(shí)現(xiàn)對(duì)疑似垃圾短信的實(shí)時(shí)處理，系統(tǒng)采用分布式多機(jī)多核系統(tǒng)架構(gòu)，通過Kafka技術(shù)，有效打破了固有指紋算法的性能瓶頸。

4　系統(tǒng)解決方案

4.1　整體架構(gòu)

基于Simhash算法，結(jié)合應(yīng)用場景和線上持續(xù)運(yùn)營要求，完善系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)，滿足以指紋識(shí)別算法為核心算法的線上識(shí)別功能和運(yùn)營功能。系統(tǒng)整體架構(gòu)如圖1所示。

圖1　系統(tǒng)整體架構(gòu)

該系統(tǒng)具有以下幾個(gè)特點(diǎn)。

● 應(yīng)用創(chuàng)新指紋算法對(duì)待識(shí)別短信進(jìn)行處理；核心算法可擴(kuò)展，支持引入新算法交叉融合識(shí)別。

● 在基礎(chǔ)運(yùn)營功能的基礎(chǔ)上，打造稽核質(zhì)檢、投訴回溯核查等針對(duì)指紋算法特點(diǎn)研發(fā)出的持續(xù)運(yùn)營功能。

● 采用金庫管理模式，對(duì)數(shù)據(jù)安全進(jìn)行雙重保障。

● 采用分布式多機(jī)多核系統(tǒng)架構(gòu)，通過Kafka實(shí)現(xiàn)內(nèi)部服務(wù)之間的通信，有效保障了現(xiàn)網(wǎng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行需求。

系統(tǒng)架構(gòu)主要采用分布式多機(jī)多核的方案，通過將系統(tǒng)模塊服務(wù)化，完成系統(tǒng)模塊間的解耦，進(jìn)一步提高了系統(tǒng)算法的擴(kuò)展能力。分布式多機(jī)多核具有速率高、性能穩(wěn)定的優(yōu)點(diǎn)。

4.2　工作流程

在垃圾短信集中管控平臺(tái)中，引入垃圾短信大數(shù)據(jù)自動(dòng)化識(shí)別系統(tǒng)，用以提升垃圾短信識(shí)別率。具體的垃圾短信大數(shù)據(jù)識(shí)別應(yīng)用方案如圖2所示。

圖2　垃圾短信大數(shù)據(jù)識(shí)別應(yīng)用方案

大數(shù)據(jù)自動(dòng)化識(shí)別系統(tǒng)工作流程如下。

● 建立垃圾短信大數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，利用前期積累的海量短信樣本對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行初始化。

● 將系統(tǒng)與現(xiàn)有垃圾短信治理模塊對(duì)接，接收監(jiān)測模塊發(fā)來的全量疑似垃圾短信，并進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。

● 得到識(shí)別結(jié)果的垃圾短信，直接送至處置模塊實(shí)時(shí)處置；未識(shí)別的短信按照原有流程進(jìn)行處理。

4.3　關(guān)鍵技術(shù)

結(jié)合技術(shù)應(yīng)用場景和短信文本短的特點(diǎn)，考慮到中國移動(dòng)線上治理的極高準(zhǔn)確性要求，團(tuán)隊(duì)研發(fā)出具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的指紋識(shí)別算法。

短信文本通過文本預(yù)處理完成噪聲的處理。文本預(yù)處理主要包括簡繁轉(zhuǎn)換、大小寫歸一化、半角全角歸一化以及拼音轉(zhuǎn)文本等；利用自研的分詞算法對(duì)文本進(jìn)行切分，然后使用CityHash算法實(shí)現(xiàn)分詞文本到指紋的轉(zhuǎn)換，最后再利用FNV-1算法對(duì)散列指紋進(jìn)行再散列，以減少指紋沖突。基于生成的指紋，創(chuàng)新提出針對(duì)指紋的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫、基于多指紋庫識(shí)別、漢明距離動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)等技術(shù)。

（1）動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫機(jī)制

如圖3所示，在入庫方面，為指紋算法設(shè)計(jì)二次入庫技術(shù)，降低訓(xùn)練數(shù)據(jù)中誤判造成的影響；在出庫方面，動(dòng)態(tài)剔除入庫早、不常使用的指紋，解決指紋庫膨脹的問題，保障指紋庫的容量可持續(xù)高效運(yùn)營，并進(jìn)一步提升算法識(shí)別準(zhǔn)確率。

圖3　指紋庫動(dòng)態(tài)維護(hù)機(jī)制

（2）多數(shù)據(jù)庫指紋存儲(chǔ)機(jī)制

系統(tǒng)搭建多指紋庫，根據(jù)處置方式不同，分為正常短信指紋庫、違法詐騙短信指紋庫、商業(yè)廣告指紋庫，并對(duì)后兩者采用更為嚴(yán)格的校驗(yàn)入庫機(jī)制和優(yōu)先級(jí)更高的識(shí)別反饋機(jī)制。同時(shí)，根據(jù)考察各指紋庫相互沖突的指紋，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)庫的進(jìn)一步去噪，降低算法誤識(shí)別比例。

（3）漢明距離動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)

作為算法的核心參數(shù)，漢明距離表征不同文本之間的相似程度，即漢明距離越大，文本相似程度越低；反之，該距離越小，文本內(nèi)容則越接近。算法前期通過調(diào)優(yōu)測試明確初始漢明距離，在后續(xù)持續(xù)運(yùn)營時(shí)，根據(jù)實(shí)時(shí)的自動(dòng)識(shí)別率和識(shí)別準(zhǔn)確率，動(dòng)態(tài)實(shí)現(xiàn)漢明距離的調(diào)優(yōu)。

5　應(yīng)用效果

垃圾短信大數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)于2017年1月在中國移動(dòng)全網(wǎng)上線，覆蓋31省。截至目前，累計(jì)接收垃圾短信系統(tǒng)全量疑似垃圾短信1.1億余條，自動(dòng)識(shí)別處理4300萬條，自動(dòng)識(shí)別率達(dá)40.1%，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)99.8%。系統(tǒng)處理速率達(dá)14000條/s，垃圾短信自動(dòng)判定平均處理時(shí)長僅為0.07 ms。上線以來，系統(tǒng)運(yùn)行情況良好。

由于垃圾短信自動(dòng)判定平均處理時(shí)長僅為0.07 ms，違規(guī)號(hào)碼的關(guān)停及時(shí)性大大提高，月均可減少不法分子發(fā)送的垃圾短信約8500萬條，有效地保障了廣大用戶的通信權(quán)益。

上線以來，垃圾短信治理效率大幅提升，通過系統(tǒng)的應(yīng)用，垃圾短信治理團(tuán)隊(duì)有效降低133人，每年可節(jié)約人力成本1452萬元。

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