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論大數據反電信詐騙

2020-10-20 07:55:56莫建軍
科學與信息化 2020年17期
關鍵詞:大數據

莫建軍

摘 要 在當前電信詐騙罪犯活動猖狂的時代,開展電信詐騙治理工作迫在眉睫,且該類工作任務重而時間緊。需要打破原有的治理思維,以新興的大數據技術為突破口,通過革新技術和研究可行方案來實現對電信詐騙現象的有效打擊,并定下預先防范、實時攔截與后期有效止損的有效目標,從而保護人民群眾的生命財產安全。本文基于大數據反電信詐騙展開論述。

關鍵詞 大數據;反電信;詐騙

引言

大數據時代,公安機關不斷完善大數據戰略,打造便捷高效的互聯共享平臺。從政策分離到加強信息鏈接,從數據收集障礙到大數據增強,都對案件偵查做出了貢獻。支持全面的分析和判斷,公安情報水平不斷提高,數字公安系統正在建設之中。天算、天智等系統為超級計算和智能大規模數據解決方案提供了巨大的機遇。在犯罪形勢越來越嚴峻的背景下,以往的“現場”偵查模式已不能有效滿足偵查需要。

1電信詐騙的概念

當前,很多學者從不同的角度對電信詐騙做出了界定。電信詐騙指的是犯罪嫌疑人為了非法占有相關財物,利用電話、短信、網絡等方式向被害人進行虛假信息的發送,由此來對被害人實施誘導,使之主動給出財物的詐騙行為。電信詐騙涉及以下三個方面:一是以通信技術為基礎來實施詐騙。電信詐騙是傳統詐騙模式和通信技術的結合成果,其是以現代通信技術為基礎的,主要表現為手機、固定電話或者網絡等網絡通信設備和現代網銀技術。二是非接觸性。罪犯通過現代通信技術來開展詐騙行動,在此過程中,受害者通常不會和罪犯進行直接性的接觸和聯系。電信詐騙具有非接觸性和遠程操作的特點,整個犯罪過程都是利用通信網絡技術完成的,事實上,雙方既不見面,也不交流。三是被害人在犯罪過程中因認知誤差而主動處分自己的財物。我國刑法將詐騙罪定義為:以非法占有為目的,用虛構事實或者隱瞞真相的方法,騙取數額較大公私財物的行為。電信詐騙并不是刑法明文規定的罪名,而是在實踐中由專門研究這部分經濟犯罪形式的專家歸納和提煉出來的。認定電信詐騙成立與否的關鍵就是受害人是否基于先前的騙局處置了自己的財產[1]。

2基于大數據的全新治理技術有效建模

①對詐騙號碼進行有效建模。將常用的公安局報警電話、電子商務客服電話、商業銀行客服電話、證券商客服電話、經營者客戶服務號碼等設置為敏感號碼庫。在此基礎之上,相關部門會實現呼叫號碼與號碼庫之間的模糊匹配動作,目的是在第一時間發現一些敏感號碼的呼叫動作。在上述治理技術的基礎上,根據呼叫信令的基本數據(如每月呼叫次數、每次呼叫的比例、呼叫頻率等),利用隨機森林模型,建立可疑欺詐號碼的識別模型,它能準確識別詐騙號碼,為疑似受害人號碼的數據模型提供號碼線。②對可疑號碼進行有效建模。成立反詐騙建模小組,分析數百起一線詐騙案件,其中十分之一的是大案要案,涉及冒充公安法、公安機關等20多類案件。不法分子通過假扮領導層、冒充客服等,獲取了大量的詐騙規則和樣本[2]。

3AI大數據反電信欺詐方案

徹底消滅電信詐騙難度很大,特別是跨境犯罪,但是我們可以通過AI大數據預防群眾被騙,阻止群眾支付詐騙金額取的成績。通過大型互聯網公司客戶端數據收集,以及國家電信部門的數據收集,我們可以根據這些電話詐騙和短信詐騙的數據流動特征,進行數據采樣、數據分類,對普通用戶的電話撥打數據和短信發送接收收集打上標簽。根據以上互聯公司和國家電信相關部門提供的大量數據,以及被害人提供的數據,可以進行AI數據模型分類,訓練出可以預測出某個百姓即將受騙,及時通過114等服務通知用戶,您可能正在被詐騙,及時攔擊用戶支付詐騙金額,設置可以將預測結果同步給銀行部門,禁止該群眾當天或者短期內做大資金轉賬,防患于未然[3]。

短信詐騙:

詐騙短信一種是通過SIM卡群發短信詐騙的科技含量并不高,通過一個群發器、幾張短信卡、移動電話號碼段加上一臺電腦(有時電腦也不需要),就可以群發大量詐騙短信。其中最關鍵的部分就是短信卡,它外形與市面上公開出售的手機SIM卡并無區別,費者所熟悉的短信價格是0.1元或0.15元每條,包月卡更便宜。在發送短信時會在手機上顯示該卡的卡號,但僅能用于發短信而不能通話。另一種最難對付的就是流動的偽基站群發短信,流動的偽基站可以裝載在私家車里,流動各處群發短信,廣撒網,可以偽裝為10086等社會服務號碼發送給用戶,偽裝程度極高。因為偽基站的流動性,導致難以溯源和抓捕。詐騙短信AI模型訓練算法可以使用循環神經網絡(Recurrent Neural Net work,RNN)是一類以序列(sequence)數據為輸入,在序列的演進方向進行遞歸(recursion)且所有節點(循環單元)按鏈式連接的遞歸神經網絡(recursiveneuralnet work),該算法對文本語義分類有很好支持。可以通過該算法用正常短信和詐騙短信數據集進行分類,訓練出預測詐騙短信的AI模型,當用戶的手機收到該短信時,客戶端安全服務直接通過該模型判斷該短信是否是詐騙短信,如果是則手機安全提示用戶,或者在短信到達用戶手機之前直接在運營商側運用該模型對即將到來的短信進行預測,如果是詐騙短信,則114電話提醒用戶,或者短信提示用戶可能被騙[4]。

4結束語

近年來,隨著移動互聯網的快速發展和智能手機的高度普及,人們的工作、生活及社交方式都發生了巨大的變化。然而互聯網給公眾帶來便捷的同時,也開始被不法分子利用。他們利用通信技術和移動支付,在低成本、高效益的巨大誘惑下,不斷翻新手法、迭代技術、細化分工,更加隱蔽化和智能化地實施詐騙犯罪。近年來,電信網絡詐騙犯罪屢打不盡,犯罪數量依舊處于高位,嚴重影響公眾的財產安全和互聯網生態的清朗環境,甚至破壞社會秩序的和諧與穩定,危害性極大。面對總體高發的詐騙態勢,公安、檢察機關始終以維護人民群眾的財產安全為己任,協同配合,不斷更新理念、創新打法,嚴厲打擊和整治電信網絡詐騙犯罪活動,堅決遏制電信網絡詐騙的高發蔓延勢頭。

參考文獻

[1] 高蘊嶙.大數據背景下電信詐騙犯罪偵防對策實證研究——以重慶市立案情況為分析樣本[J].法治論壇,2019(3):305-317.

[2] 龐曉霞.從電信詐騙犯罪看銀行反洗錢客戶身份識別問題[J].河北金融,2019(7):52-55.

[3] 呂丙虎.大數據時代個人信息安全問題及對策研究[D].濟南:濟南大學,2019.

[4] 嚴謹.大數據時代電信詐騙的倫理審視[D].武漢:武漢理工大學,2018.

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