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能用的电销卡有哪些?

2020-09-18 20:32:55

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,电信诈骗呈现持续高发态势,引起社会各界高度关注。随着5G技术的发展,连接设备和传感器数量的激增,导致数据源更丰富,产生的数据量呈指数上升,同时也显著提高了识别和防止诈骗的数据处理的复杂程度。因而对于运营商而言,传统防欺诈技术将不再适用,必须能够在短时间内处理海量数据,以防止欺诈。为了解决上述问题并更好的保护深度受害用户,本文提出一种治理通信信息诈骗的方法,可实现5G时代下从信令中提取疑似码号的通信特征,利用机器学习方法快速研判和处置。经本地验证,该方法的准确性可达85%。

作者:林宇俊,许鑫伶,何洋,鲁银冰

近年来,通信信息诈骗造成的损失逐年递增,且诈骗形式和剧本层出不穷。通信信息诈骗已形成了一条非常完整的犯罪产业链。根据有关机构测算,通信信息诈骗从业者达上百万人,年产业规模已经高达千亿元。目前通信信息诈骗案例集中呈现出了一些新的特征。

一是诈骗模式事件链化、精准化。犯罪分子往往利用社会工程学设置诈骗场景脚本,利用不断升级的诈骗手法、运营商的业务规则和流程漏洞,通过诈骗事件链设置将受害人一步步引入圈套,让人防不胜防。

二是诈骗渠道和手段多样化、专业化,随着科技手段的进步,作案手段已从最原始的发短信、打电话等发展到扫描恶意二维码植入木马病毒、钓鱼诈骗等恶意网站等多种渠道联合作案的新型犯罪手段。

随着5G技术的发展,通信将变得更加便捷,数据源变得更多样化,数据量也会呈现激增的趋势。采用传统的社会治理手段和识别规则难以适应,相关部门和企业防范打击经验不足,防不胜防。

1 研究目的

随着互联网和5G的发展,运营商采集的数据源更丰富,产生的数据量呈指数上升。电信诈骗作案方式也层出不穷,从冒充亲友类的“猜猜我是谁”的常见诈骗方式,到结合了匿名网站、钓鱼网站和垃圾邮件等多种黑产手段的新型诈骗方式。因此,通信信息诈骗案件更难检测和预防,也对通信信息诈骗治理工作提出了更高要求,即须能够利用大数据技术,在短时间内处理海量通信数据,并能利用机器学习方法建模,及时对诈骗案件进行研判和处置。

目前业界主要的骚扰诈骗电话识别方案有以下几种。

(1)语音分析:分析陌生电话语音内容,使用自然语言处理提取行为特征,但造成侵犯用户通话隐私和影响用户感知等不良影响。

(2)阈值匹配:从主叫号码字段匹配及其呼叫频率阈值,再用投诉样本数据对其验证,易造成具有字段特征的普通用户号码被误判,亦难以识别出不具有号码字段特征的诈骗电话,且投诉样本数量少,只有少量诈骗电话被记录。




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