本公开涉及计算机，特别涉及一种异常号码识别方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
1、目前用户在使用终端设备进行通讯过程中，可能需要对通讯对方的身份进行识别和确认，以保证安全性，相关技术中，主要是通过采集手机流量，并且结合通话数据识别异常号码，但是该方法仅从手机流量角度考虑，覆盖面较低，可能会存在漏检的情况。
技术实现思路
1、本公开提供一种异常号码识别方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中异常号码检测覆盖面低而导致漏检的问题。
2、第一方面，本公开提供了一种异常号码识别方法，包括：
3、获取待识别号码；
4、获取所述待识别号码在预设时间段内的通话数据；
5、基于已训练的目标识别模型，对所述通话数据进行分析，获得所述待识别号码的目标异常识别结果，其中，所述目标识别模型是基于训练样本集，并以是否为异常号码和/或是否为被关停且未复机号码为训练目标进行训练后获得的，并且所述训练样本集是根据接入异常宽带账号的号码样本和所述号码样本的通话数据样本而获得的，所述异常宽带账号表征访问目标异常应用的宽带账号。
6、一种可能的实施例中，所述获取待识别号码，包括：
7、获取第一宽带行为数据；
8、根据所述第一宽带行为数据，筛选出访问目标异常应用的目标宽带账号；
9、获取接入所述目标宽带账号的号码，并根据获取到的接入所述目标宽带账号的号码，确定待识别号码。
10、一种可能的实施例中，所述目标识别模型包括第一识别模型和第二识别模型，则所述基于已训练的目标识别模型，对所述通话数据进行分析，获得所述待识别号码的目标异常识别结果，包括：
11、基于所述第一识别模型，对所述通话数据进行分析，获得所述待识别号码的第一异常识别结果，其中，所述第一识别模型是以是否为异常号码为训练目标进行训练后获得的；
12、基于所述第二识别模型，对所述通话数据进行分析，获得所述待识别号码的第二异常识别结果，其中，所述第二识别模型是以是否为异常号码或是否为被关停且未复机号码为训练目标进行训练后获得的；
13、根据所述第一异常识别结果和所述第二异常识别结果，确定所述待识别号码的目标异常识别结果。
14、一种可能的实施例中，所述根据所述第一异常识别结果和所述第二异常识别结果，确定所述待识别号码的目标异常识别结果，包括：
15、在所述第一异常识别结果和所述第二异常识别结果均表征所述待识别号码为异常号码的情况下，确定所述待识别号码为异常号码；或，
16、在所述第一异常识别结果或所述第二异常识别结果表征所述待识别号码为异常号码的情况下，确定所述待识别号码为异常号码。
17、一种可能的实施例中，所述目标识别模型的训练方式为：
18、获取训练样本集，其中，所述训练样本集中包括多个训练样本，每个训练样本包括号码样本的通话数据样本，以及所述号码样本是否为异常号码或是否为被关停且未复机号码的标记；
19、针对所述训练样本集，对所述训练样本集中通话数据样本进行特征提取，获得通话特征信息，并根据所述通话特征信息以及对应是否为异常号码或是否为被关停且未复机号码的标记，训练目标识别模型，获得训练后的所述目标识别模型。
20、一种可能的实施例中，所述方法还包括：
21、获取训练样本集，其中，所述训练样本集中包括多个训练样本，每个训练样本包括号码样本的通话数据样本，以及所述号码样本是否为异常号码或是否为被关停且未复机号码的标记；
22、基于所述训练样本集，对所述训练样本集中通话数据样本进行特征提取，获得第一通话特征信息，并根据所述第一通话特征信息以及对应是否为异常号码的标记，训练第一识别模型，获得训练后的第一识别模型；
23、基于所述训练样本集，对所述训练样本集中通话数据样本进行特征提取，获得第二通话特征信息，并根据所述第二通话特征信息以及对应是否为异常号码或是否为被关停且未复机号码的标记，训练第二识别模型，获得训练后的第二识别模型。
24、一种可能的实施例中，所述获取训练样本集，包括：
25、获取第二宽带行为数据；
26、根据所述第二宽带行为数据，筛选出访问目标异常应用的异常宽带账号；
27、获取第一时间段内接入所述异常宽带账号的号码样本，并获取所述号码样本在第二时间段内的通话数据样本，以及所述号码样本是否为异常号码或是否为被关停且未复机号码的标记。
28、第二方面，本公开提供了一种异常号码识别装置，包括：
29、第一获取模块，用于获取待识别号码；
30、第二获取模块，用于获取所述待识别号码在预设时间段内的通话数据；
31、识别模块，用于基于已训练的目标识别模型，对所述通话数据进行分析，获得所述待识别号码的目标异常识别结果，其中，所述目标识别模型是基于训练样本集，并以是否为异常号码和/或是否为被关停且未复机号码为训练目标进行训练后获得的，并且所述训练样本集是根据接入异常宽带账号的号码样本和所述号码样本的通话数据样本而获得的，所述异常宽带账号表征访问目标异常应用的宽带账号。
32、第三方面，本公开提供了一种电子设备，该电子设备包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的一个或多个计算机程序，一个或多个所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的异常号码识别方法。
33、第四方面，本公开提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述的异常号码识别方法。
34、第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，包括计算机可读代码，或者承载有计算机可读代码的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可读代码在电子设备的处理器中运行时，所述电子设备中的处理器执行上述的异常号码识别方法。
35、本公开实施例中，获取待识别号码；获取所述待识别号码在预设时间段内的通话数据；基于已训练的目标识别模型，对所述通话数据进行分析，获得所述待识别号码的目标异常识别结果，其中，所述目标识别模型是基于训练样本集，并以是否为异常号码和/或是否为被关停且未复机号码为训练目标进行训练后获得的，并且所述训练样本集是根据接入异常宽带账号的号码样本和所述号码样本的通话数据样本而获得的，所述异常宽带账号表征访问目标异常应用的宽带账号，这样，利于宽带相关信息获得训练样本集，并以不同训练目标进行训练，提高了目标识别模型的识别覆盖率和准确性，降低了漏检可能性。
36、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
1.一种异常号码识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别号码，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标识别模型包括第一识别模型和第二识别模型，则所述基于已训练的目标识别模型，对所述通话数据进行分析，获得所述待识别号码的目标异常识别结果，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一异常识别结果和所述第二异常识别结果，确定所述待识别号码的目标异常识别结果，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述目标识别模型的训练方式为：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取训练样本集，包括：
8.一种异常号码识别装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的异常号码识别方法。
