基于用户通话行为的金融类电信网络诈骗建模分析方法

2021-09-09时镇军

江苏通信 2021年4期

时镇军

中国移动通信集团江苏有限公司

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近年来，电信网络诈骗案件高发多发。电信网络诈骗是指通过电话、网络和短信等方式，编造虚假信息，设置骗局，对受害人实施远程、非接触式诈骗，诱使受害人转账的犯罪行为，通常以冒充他人及仿冒、伪造各种合法外衣和形式的方式达到欺骗的目的。其中，贷款、代办信用卡等金融类电信网络诈骗案件在全部电信网络诈骗案件中占比较高，且呈现高发态势。本文提出一种对金融类诈骗案件涉案号码的用户通话行为特征提取分析和建模的方法。该方法利用大数据挖掘技术、AI机器学习/训练、大数据关联分析等技术，深度抽象行为特征和算法，构建基于大数据分析的模型，并最终通过模型实现对用户通话话单的自动化比对分析，及时将涉嫌进行金融类电信网络诈骗号码检出和迅速处置，对降低用户受到电信网络诈骗的侵害、减少案发率有显著效果。该模型结合专家经验和对数据的深度分析，对通话特征进行多维度采集，模型检出效果更准确，同时降低误判率。通过使用机器学习算法提升异常样本的适应性，模型生命周期更长，以应对诈骗分子手段多变的特性。