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電銷卡哪里辦理?

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聚類計算:計算詐騙電話簇和主叫號碼簇相似度,并與已確認的詐騙電話特征指標值進行匹配,但易造成廣告營銷等電話與詐騙電話較為相似,從而誤判的情況。且通信信息詐騙形式多變,活躍期短,因而無法得到有效管控。

在5G背景下,由于數據流的數量和速度呈指數上升,識別和防止詐騙的數據處理的復雜程度也隨之增大。

在數據源方面:由于5G 將大規模地提供物聯網等微服務,因而數據庫引擎必須能夠從多個通道中提取信令數據,且支持多種數據格式。

在時效性方面:為了更及時有效地識別詐騙行為,需要在秒級別內自動應用數千個內置機器學習規則。

在準確性方面:為了阻止欺詐性交易和用戶,底層數據庫需要實時分析數千個屬性,以做到實時智能和復雜事件處理,例如用戶行為、地理位置、設備信息和交易類型等。使用內置機器學習算法,將這些屬性與正確的行為進行比較,并在事件中識別和阻斷、提醒。

基于上述問題,本文提出了一種治理通信信息詐騙的方法,可利用大數據中的Hadoop組件,實現5G時代下從信令中提取疑似碼號的通信特征,而后利用XGBoost算法,通過對海量黑白樣本的學習,建立一套詐騙案件識別模型,能夠對通訊信息詐騙進行快速研判和處置。

2 系統技術架構

整體系統技術架構如圖1所示。系統主要包含詐騙電話識別、受害程度判定規則及易感人群識別等三大模塊。利用信令數據中異常主叫行為及事件鏈來識別詐騙號碼,利用通話相似行為來識別通信信息詐騙受害人,并結合業務運營支撐系統(BOSS)數據中用戶歷史通話數據、身份數據和消費數據來對易感程度進行分級。

在詐騙電話識別算法中主要涉及到信令數據中的若干字段,提取用戶的通話異常行為,并篩選該通話異常行為前后的通話行為,對與該用戶有過通話的主叫號碼和被叫號碼進行標記,作為疑似詐騙電話集合。從信令數據、BOSS數據中提取疑似詐騙電話的全部通話特征,依據CART決策樹和異常點檢測識別規則對是否為詐騙電話進行判別。

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