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基于人工智能的诈骗电话号码识别技术

创作时间:
作者:
@小白创作中心

基于人工智能的诈骗电话号码识别技术

引用
CSDN
1.
https://blog.csdn.net/weixin_43156294/article/details/139030457

电信诈骗电话是指犯罪分子通过电话、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,诱使受害人打款或转账的犯罪行为。随着科技的发展,诈骗分子利用先进技术如人工智能进行诈骗,使得诈骗行为更加隐蔽,增加了识别难度。本文将探讨基于人工智能的诈骗电话号码识别技术及其应用。

一、诈骗电话号码识别中的难点

  1. 诈骗手段的多样性:诈骗分子会采用多种手段进行诈骗,如冒充银行工作人员、虚假中奖信息、虚假投资机会等,这些诈骗手段的不断变化使得识别工作变得更加复杂。

  2. 技术不断更新:随着科技的发展,诈骗分子利用先进技术如人工智能进行诈骗,使得诈骗行为更加隐蔽,增加了识别难度。

  3. 数据量大:在大数据时代背景下,产生的数据量呈指数上升,电信诈骗作案方式层出不穷,需要在短时间内处理海量通信数据,并进行有效识别。

  4. 个人信息泄露:个人信息的泄露是精准诈骗的根源,诈骗分子通过非法手段获取个人信息,使得诈骗更加精准,识别工作更具挑战性。

  5. 诈骗电话的伪装:诈骗分子会利用各种技术手段隐藏真实身份和电话号码,使得受害者难以辨别真假,增加了识别的难度。

  6. 跨区域、跨国诈骗:诈骗分子可能分布在不同地区,甚至不同国家,相互勾连配合实施诈骗,这给诈骗电话的识别和追踪带来了额外的难度。

  7. 法律和监管的滞后:随着诈骗手段的不断更新,相关的法律和监管措施可能存在滞后,难以及时应对新型诈骗行为。

  8. 用户防范意识不足:部分用户对诈骗电话的识别能力不足,容易上当受骗,这也增加了诈骗电话识别的难度。

  9. 技术平台和策略应对能力不足:现有的技术平台和策略在对电信网络诈骗实现事前有效防范和事中事后精准溯源等方面还需深入探索,应对能力尚显不足。

  10. 宣传教育不足:面向大众的反诈宣传提醒以较为传统的电信网络诈骗手法为主,基于人工智能的诈骗的方式方法和应对策略等相关宣传内容较少,造成社会普通民众尤其是学生、老人等重点人群对此类诈骗的特点认知和防范意识不足。

这些难点的存在,要求我们在诈骗电话号码识别技术上不断创新,同时加强法律法规建设,提高公众的防范意识,形成全社会共同防范诈骗电话的局面。

二、人工智能(AI)技术应用

  1. 大数据分析:AI系统可以对海量的通信数据进行分析,通过模式识别技术,识别出与已知诈骗电话号码相似的特征,从而检测出潜在的诈骗电话。

  2. 模式识别:AI技术通过分析归纳已知诈骗行为的样本数据特征,形成涉诈资源模板库,对目标电话号码进行相似度交叉比对分析,以判定其涉诈风险。

  3. 语音识别技术:AI系统通过语音识别技术,对疑似诈骗电话进行匹配识别,提高检索识别效率,并有效避免误判,增加识别准确率。

  4. 实时预警拦截:利用AI技术对电信网、互联网、金融支付等各方数据的实时分析和深度计算,提升诈骗信息预警拦截的效率和及时性。

  5. 黑名单库共享:AI系统可以结合黑名单库,通过模型算法分析处理用户的异动情况,形成自动化的诈骗行为和受害用户的发现预警的能力。

  6. 诈骗团伙识别:AI技术的应用可以提高诈骗团伙的识别能力,通过聚类分析将离散的单点举报聚类成可疑诈骗团伙,输出相关线索,提高防范治理工作效率。

  7. 智能识别系统:例如“钱盾反诈机器人”,它能够智能识别电信网络诈骗,并开展预警劝阻。

这些技术的应用不仅提高了诈骗电话号码识别的准确度,还增强了实时监测和预警的能力,有效降低了电信网络诈骗带来的风险与危害。

三、YD/T 4679-2024:基于人工智能的诈骗电话号码识别技术要求

YD/T 4679-2024是一项由中国通信标准化协会2024年3月29日发布的行业标准,旨在规范和指导基于人工智能技术的诈骗电话号码识别系统的开发与应用。随着电信诈骗案件的日益增多,此标准的出台对于加强通信网络安全、保护用户免受诈骗侵害具有重要意义。本标准详细阐述了技术要求、测试方法以及性能评估指标,确保相关技术能够高效、准确地识别并阻止诈骗电话,维护良好的通信环境。

主要内容概览:

  1. 总体技术架构:
    ○ 描述了基于AI的诈骗电话识别系统的整体框架,包括数据采集、处理、分析到决策响应的全过程。
    ○ 强调了系统应具备的模块化设计,以便于升级和维护,并保证系统的灵活性和扩展性。

  2. 数据采集要求:
    ○ 明确了用于训练和验证诈骗识别模型所需的数据类型、格式、来源及其合法性要求。
    ○ 包括通话记录、用户举报数据、已知诈骗号码库等,确保数据的全面性和时效性。

  3. 疑似号码分析:
    ○ 规定了利用人工智能算法对疑似诈骗号码进行深度分析的准则,包括行为模式识别、语音特征分析等。
    ○ 强调了动态学习机制,以适应诈骗手段的变化,提高识别准确率。

  4. 诈骗电话验证:
    ○ 细化了验证疑似诈骗电话的流程,包括但不限于多维度交叉验证、历史行为比对等方法。
    ○ 要求建立快速响应机制,确保可疑号码能够被迅速标记并进一步确认。

  5. 诈骗呼叫拦截:
    ○ 制定了拦截诈骗呼叫的技术措施和执行策略,如实时拦截、延迟拦截及用户警告机制。
    ○ 强调保护用户隐私的同时,要确保合法通信的畅通无阻。

  6. 性能评估与测试:
    ○ 设立了系统的性能评估指标,包括识别率、误报率、响应时间等,以检验系统效能。
    ○ 规定了测试环境搭建、测试用例设计及评估方法,确保各环节符合标准要求。

  7. 安全与隐私保护:
    ○ 强调在整个识别和拦截过程中对用户数据的严格保护,遵守相关法律法规,确保数据处理合规性。

四、结语

YD/T 4679-2024标准的实施,标志着我国在利用先进的人工智能技术打击电信诈骗方面迈出了坚实的一步。它不仅为电信运营商、安全服务提供商提供了具体的操作指南,也为广大的电信用户构建了一道更加坚固的安全防线。随着技术的不断进步和标准的持续优化,期待未来能更有效地遏制电信诈骗活动,保障社会公众的信息安全与财产安全。

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