利用大数据挖掘构建语音诈骗防控体系

"数据挖掘在语音诈骗防控领域的创新应用，主要通过用户行为分析和大数据挖掘技术，构建语音诈骗防控体系，以解决电话诈骗频发、监控手段落后的问题，旨在精确识别虚假诈骗呼叫、快速定位呼叫来源，实现网络净化、提质增效和企业增收。案例由李文涛等人在中国电信广东分公司实施，涉及电话诈骗机制研究、网络安全模型构建、案件知识库模型建立以及大数据背景下的计算机信息处理技术应用，如逻辑回归分析等。" 在当前的信息化社会，电话诈骗已经成为一个严重的社会问题，对个人和国家经济造成巨大损失。针对这一问题，中国电信股份有限公司广东分公司采取了一种创新的解决方案——运用数据挖掘技术在语音诈骗防控领域进行实践。该防控体系基于对通信诈骗关键环节的深入研究，结合用户行为分析，通过大数据挖掘技术来识别和追踪可疑通话，以期建立一个更为精准的预警系统。 首先，电话诈骗识别的关键在于理解诈骗者的操作模式和行为特征。通过参考文献[1]，可以对电话诈骗的运作机制进行剖析，揭示其行为特征，并基于这些特征建立网络安全模型，提高核心网号码的安全防护能力。 其次，文献[2]提出了通过挖掘大量已有的诈骗案例，发现其中的规律，构建案件知识库模型。这种模型有助于预测和预防未来的诈骗行为，使得防范工作更加主动和有目标性。 此外，文献[3]讨论了大数据环境下的计算机信息处理技术，强调了分布式存储和数据挖掘技术的重要性。这些技术的应用可以高效处理大量数据，找出隐藏在其中的模式和趋势，对于识别诈骗行为尤其有效。 解决思路方面，逻辑回归分析是一个重要的工具。这是一种统计方法，用于探究自变量与因变量之间的关系，特别是在预测事件发生概率时。在语音诈骗防控中，逻辑回归可以用来分析不同因素如何影响一个电话是否可能是诈骗呼叫，从而帮助系统更准确地对异常通话进行标记和预警。 数据挖掘和用户行为分析的结合为电话诈骗防控提供了新的视角和手段，通过科学的方法和技术，可以有效地识别和阻止诈骗行为，保护用户权益，同时也减轻了企业的运营压力，促进了行业的健康发展。这种创新实践不仅对于通信行业，对于其他领域也有着重要的借鉴意义。