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，電信詐騙呈現持續高發態勢，引起社會各界高度關注。隨著5G技術的發展，連接設備和傳感器數量的激增，導致數據源更豐富，產生的數據量呈指數上升，同時也顯著提高了識別和防止詐騙的數據處理的復雜程度。因而對于運營商而言，傳統防欺詐技術將不再適用，必須能夠在短時間內處理海量數據，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業鏈。根據有關機構測算，通信信息詐騙從業者達上百萬人，年產業規模已經高達千億元。目前通信信息詐騙案例集中呈現出了一些新的特征。

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置詐騙場景腳本，利用不斷升級的詐騙手法、運營商的業務規則和流程漏洞，通過詐騙事件鏈設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、專業化，隨著科技手段的進步，作案手段已從Z原始的發短信、打電話等發展到掃描惡意二維碼植入木馬病毒、釣魚詐騙等惡意網站等多種渠道聯合作案的新型犯罪手段。

隨著5G技術的發展，通信將變得更加便捷，數據源變得更多樣化，數據量也會呈現激增的趨勢。采用傳統的社會治理手段和識別規則難以適應，相關部門和企業防范打擊經驗不足，防不勝防。

1 研究目的

隨著互聯網和5G的發展，運營商采集的數據源更豐富，產生的數據量呈指數上升。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，到結合了匿名網站、釣魚網站和垃圾郵件等多種黑產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，即須能夠利用大數據技術，在短時間內處理海量通信數據，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，再用投訴樣本數據對其驗證，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，且投訴樣本數量少，只有少量詐騙電話被記錄。