电信诈骗语义模式抽取系统的设计与实现

发布时间：2020-06-19 12:39

【摘要】：近年来,电信诈骗案件越来越频繁,犯罪分子的作案手段越来越高明,电信诈骗的通信内容越来越复杂多变,导致人民财产蒙受巨大损失。但由于电信诈骗在海量通信记录中仍属于小概率事件,导致诈骗内容占比低、样本少。再加上诈骗分子刻意在通信内容中使用近义词、相关词、非正常语序等手段,规避电信诈骗筛查,进一步加大了使用传统手段进行电信诈骗内容训练和识别的难度。在充分考虑电信诈骗特点的基础上,本论文提出了一种电信诈骗语义模式模型,该模型根据电信诈骗的场景和目标构建语义模式,并通过电信诈骗语义模式抽取原始通信内容的关键信息,从而去除冗余信息,提炼关键内容,解决电信诈骗内容的复杂多变问题。同时,考虑到电信诈骗内容的小概率性,论文建立了疑似诈骗粗筛选模型,通过对原始通信内容进行初步筛选,降低正常通信内容对电信诈骗语义模式识别的干扰,同时应对诈骗内容占比低带来的全量内容信息处理的低效率问题。本论文提出的语义模式模型为后续的电信诈骗识别语义分类提供了高效的判别依据。论文首先阐述了文本分类与序列标注等电信诈骗语义模式抽取相关技术,随后对电信诈骗语义模式抽取系统进行详细的需求分析,并按照需求分析结果确定系统中各个功能模块,对疑似诈骗粗筛算法和语义模式抽取算法进行了详细设计。接下来,论文对系统进行了详细设计与实现,包括系统的数据结构设计、接口设计、交互流程设计、各模块类定义,并详细阐述了各模块的关键实现流程。最后,论文通过系统测试用例以及测试结果分析,验证了电信诈骗语义模式抽取系统的可行性,且系统的设计与实现符合功能需求。
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：D924.3;TP391.1
【图文】：

序列,拦截系统,电信,语义模式

第二章语义模式抽取系统相关技术第二章语义模式抽取系统相关技术逡逑随着电信诈骗案件越来越频繁，给人民群众造成的财产损失越来越严重，诈骗自动识别和自动拦截技术的研究越来越迫在眉睫。本章主要简单介绍电骗拦截系统的整体架构，详细阐述语义模式抽取系统需要使用的词性标注、依存等自然语言处理技术，以及文本分类、序列标注相关的算法。逡逑．１电信诈骗拦截系统简介逡逑电信诈骗拦截系统是实时监控通信内容，对通信欺诈内容进行实时拦截的。该系统会使用专家知识、知识图谱、机器学习和深度学习等人工智能方法信进行甄别，希望能够高效、准确地识别欺诈通信，减少电信诈骗对人民的损失。逡逑通信欺诈行为认知学习系统逦逦逦逦逡逑

词性标注,拦截控制,子系统,序列

逡逑图２－１是电信诈骗拦截系统的整体架构图，整个电信诈骗拦截系统可以划分逡逑为三大系统：实时智能拦截决策与拦截控制系统、通信欺诈行为智能检测系统和逡逑通信欺诈行为认知学习系统。逡逑１）实时智能拦截决策与拦截控制系统逡逑实时智能拦截决策与拦截控制系统主要负责对实时通信数据进行采集和初逡逑步预处理，根据系统对通信的判定结果实施智能拦截控制。如图２－１所示，在该逡逑系统中，主要包含了通信数据采集与预处理子系统、智能拦截控制子系统、疑似逡逑通信欺诈子系统和通信内容取证子系统。通信数据采集与预处理子系统负责实时逡逑通信相关数据的采集，并且对采集的相关数据进行初步的预处理；智能拦截控制逡逑子系统根据疑似通信欺诈子系统汇总的判定结果，实施具体的通信拦截；疑似通逡逑信欺诈子系统会结合基于通信行为的诈骗识别结果和基于通信内容的诈骗识别逡逑结果，以及子系统内部建立的疑似通信欺诈黑、灰名单，给出最终的判定结果，逡逑交给智能拦截控制子系统；通信内容取证子系统主要作用是疑似通信欺诈子系统逡逑在确定黑、灰名单时根据相关通信内容进行取证判定。逡逑２＞通信欺诈行为智能检测系统逡逑通信欺诈行为智能检测系统主要负责根据采集的通信数据判定是否存在通逡逑信欺诈。如图２－１所示，在该系统中，主要包含基于通信行为认知的诈骗识别子逡逑系统和基于通信内容的诈骗识别子系统。基于通信行为认知的诈骗识别子系统主逡逑要基于来电号码、号码位置等通信行为相关数据进行分析，而基于通信内容的诈逡逑骗识别子系统主要基于通信的具体内容进行分析。两个系统是从不同的角度进行逡逑通信诈骗的识别

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