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，电信诈骗呈现持续高发态势，引起社会各界高度关注。随着5G技术的发展，连接设备和传感器数量的激增，导致数据源更丰富，产生的数据量呈指数上升，同时也显著提高了识别和防止诈骗的数据处理的复杂程度。因而对于运营商而言，传统防欺诈技术将不再适用，必须能够在短时间内处理海量数据，以防止欺诈。为了解决上述问题并更好的保护深度受害用户，本文提出一种治理通信信息诈骗的方法，可实现5G时代下从信令中提取疑似码号的通信特征，利用机器学习方法快速研判和处置。经本地验证，该方法的准确性可达85%。

作者：林宇俊，许鑫伶，何洋，鲁银冰

近年来，通信信息诈骗造成的损失逐年递增，且诈骗形式和剧本层出不穷。通信信息诈骗已形成了一条非常完整的犯罪产业链。根据有关机构测算，通信信息诈骗从业者达上百万人，年产业规模已经高达千亿元。目前通信信息诈骗案例集中呈现出了一些新的特征。

一是诈骗模式事件链化、精准化。犯罪分子往往利用社会工程学设置诈骗场景脚本，利用不断升级的诈骗手法、运营商的业务规则和流程漏洞，通过诈骗事件链设置将受害人一步步引入圈套，让人防不胜防。

二是诈骗渠道和手段多样化、专业化，随着科技手段的进步，作案手段已从Z原始的发短信、打电话等发展到扫描恶意二维码植入木马病毒、钓鱼诈骗等恶意网站等多种渠道联合作案的新型犯罪手段。

随着5G技术的发展，通信将变得更加便捷，数据源变得更多样化，数据量也会呈现激增的趋势。采用传统的社会治理手段和识别规则难以适应，相关部门和企业防范打击经验不足，防不胜防。

1 研究目的

随着互联网和5G的发展，运营商采集的数据源更丰富，产生的数据量呈指数上升。电信诈骗作案方式也层出不穷，从冒充亲友类的“猜猜我是谁”的常见诈骗方式，到结合了匿名网站、钓鱼网站和垃圾邮件等多种黑产手段的新型诈骗方式。因此，通信信息诈骗案件更难检测和预防，也对通信信息诈骗治理工作提出了更高要求，即须能够利用大数据技术，在短时间内处理海量通信数据，并能利用机器学习方法建模，及时对诈骗案件进行研判和处置。

目前业界主要的骚扰诈骗电话识别方案有以下几种。

（1）语音分析：分析陌生电话语音内容，使用自然语言处理提取行为特征，但造成侵犯用户通话隐私和影响用户感知等不良影响。

（2）阈值匹配：从主叫号码字段匹配及其呼叫频率阈值，再用投诉样本数据对其验证，易造成具有字段特征的普通用户号码被误判，亦难以识别出不具有号码字段特征的诈骗电话，且投诉样本数量少，只有少量诈骗电话被记录。