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，電信詐騙呈現(xiàn)持續(xù)高發(fā)態(tài)勢，引起社會各界高度關(guān)注。隨著5G技術(shù)的發(fā)展，連接設(shè)備和傳感器數(shù)量的激增，導致數(shù)據(jù)源更豐富，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)上升，同時也顯著提高了識別和防止詐騙的數(shù)據(jù)處理的復雜程度。因而對于運營商而言，傳統(tǒng)防欺詐技術(shù)將不再適用，必須能夠在短時間內(nèi)處理海量數(shù)據(jù)，以防止欺詐。為了解決上述問題并更好的保護深度受害用戶，本文提出一種治理通信信息詐騙的方法，可實現(xiàn)5G時代下從信令中提取疑似碼號的通信特征，利用機器學習方法快速研判和處置。經(jīng)本地驗證，該方法的準確性可達85%。

作者：林宇俊，許鑫伶，何洋，魯銀冰

近年來，通信信息詐騙造成的損失逐年遞增，且詐騙形式和劇本層出不窮。通信信息詐騙已形成了一條非常完整的犯罪產(chǎn)業(yè)鏈。根據(jù)有關(guān)機構(gòu)測算，通信信息詐騙從業(yè)者達上百萬人，年產(chǎn)業(yè)規(guī)模已經(jīng)高達千億元。目前通信信息詐騙案例集中呈現(xiàn)出了一些新的特征。

一是詐騙模式事件鏈化、精準化。犯罪分子往往利用社會工程學設(shè)置詐騙場景腳本，利用不斷升級的詐騙手法、運營商的業(yè)務(wù)規(guī)則和流程漏洞，通過詐騙事件鏈設(shè)置將受害人一步步引入圈套，讓人防不勝防。

二是詐騙渠道和手段多樣化、專業(yè)化，隨著科技手段的進步，作案手段已從Z原始的發(fā)短信、打電話等發(fā)展到掃描惡意二維碼植入木馬病毒、釣魚詐騙等惡意網(wǎng)站等多種渠道聯(lián)合作案的新型犯罪手段。

隨著5G技術(shù)的發(fā)展，通信將變得更加便捷，數(shù)據(jù)源變得更多樣化，數(shù)據(jù)量也會呈現(xiàn)激增的趨勢。采用傳統(tǒng)的社會治理手段和識別規(guī)則難以適應(yīng)，相關(guān)部門和企業(yè)防范打擊經(jīng)驗不足，防不勝防。

1 研究目的

隨著互聯(lián)網(wǎng)和5G的發(fā)展，運營商采集的數(shù)據(jù)源更豐富，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)上升。電信詐騙作案方式也層出不窮，從冒充親友類的“猜猜我是誰”的常見詐騙方式，到結(jié)合了匿名網(wǎng)站、釣魚網(wǎng)站和垃圾郵件等多種黑產(chǎn)手段的新型詐騙方式。因此，通信信息詐騙案件更難檢測和預(yù)防，也對通信信息詐騙治理工作提出了更高要求，即須能夠利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，在短時間內(nèi)處理海量通信數(shù)據(jù)，并能利用機器學習方法建模，及時對詐騙案件進行研判和處置。

目前業(yè)界主要的騷擾詐騙電話識別方案有以下幾種。

（1）語音分析：分析陌生電話語音內(nèi)容，使用自然語言處理提取行為特征，但造成侵犯用戶通話隱私和影響用戶感知等不良影響。

（2）閾值匹配：從主叫號碼字段匹配及其呼叫頻率閾值，再用投訴樣本數(shù)據(jù)對其驗證，易造成具有字段特征的普通用戶號碼被誤判，亦難以識別出不具有號碼字段特征的詐騙電話，且投訴樣本數(shù)量少，只有少量詐騙電話被記錄。