一种基于社交结构演化的电信网络诈骗识别方法
价格 双方协商
地区: 北京市 市辖区 西城区
需求方: 中国***公司
行业领域
电子信息技术,信息安全技术
需求背景
传统静态行为模式分析方法可以挖掘丰富的电诈行为模式,有效区分电诈和正常用户行为模式的差别。但是,其模式特征的稳定性较差,需要根据最新的电信网络诈骗数据随时更新诈骗行为模式库,难以适应诈骗手法快速变化的影响。针对诈骗分子个体静态行为模式挖掘技术难以适应诈骗模式动态变化的问题,本课题通过研究电话社交结构随时间动态变化的行为模式,探究诈骗分子和正常用户社交结构随时间变化的模式差异,揭示用户电话社交结构演化模式与电信网络诈骗行为间的关联关系,从而提升诈骗行为辨识的精度。
需解决的主要技术难题
算法的precision和F1 score成绩超过目前国际上最前沿的FFD、GCN和FRAUDER算法。
期望实现的主要技术目标
基于用户电话社交结构演化的电信网络诈骗行为识别率达到国内领先和国际先进水平,
处理进度