骚扰电话识别与监控技术研究及实施方案

该论文研究的是一种骚扰电话识别与监控技术，由张莲龙和李炜两位作者在北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室开展。随着移动通信服务的普及，滥用服务进行广告推销、传播不良信息甚至实施欺诈的行为日益增多，引发了用户的强烈不满和社会广泛关注。骚扰电话的问题尤为突出，其特征包括短时间内拨打频繁、通话时长短暂、主叫通常挂断、被叫号码呈现特定模式（如异地、同一号段或连号），并可能使用高科技手段逃避追踪。 文章首先阐述了骚扰电话识别与监控的必要性，由于其对用户通信自由和个人隐私的侵犯，已经成为运营商亟待解决的问题。骚扰电话识别的关键在于从海量通话记录中筛选出具有上述特性的号码，然后根据用户所在的省份进行分类，将疑似骚扰用户上报至BOSS系统、汇接局和关口局，以便进一步确认和拦截。同时，系统需要具备黑名单和白名单管理功能，对已确认的骚扰和正常用户分别进行过滤，以减少后续分析的工作量。 为了实现这些功能，作者提出了一种针对性的骚扰电话监控平台设计。该平台的核心是信令检测模块，通过实时监控移动通信网络中的信号变化，捕捉异常的拨打行为。平台还会整合数据分析算法，运用机器学习技术对历史数据进行深度挖掘，从而提高识别准确性和效率。此外，平台还需要提供查询和统计分析功能，以便对骚扰电话的分布、频率等进行深入研究，为制定更有效的反骚扰策略提供依据。 论文的重点在于详细描述了骚扰电话识别与监控的系统架构、关键技术选择以及实施步骤，旨在为运营商提供一个可行的解决方案，以应对日益严重的骚扰电话问题。通过建立这样的监控平台，可以有效减少骚扰，提升用户体验，维护通信市场的健康秩序。