电信反欺诈信息解决方案

构建反电信网络欺诈的防范技术体系,有效管控反电信网络欺诈恶性案件

痛点及需求

电信网络诈骗案件屡禁不止,对国家安全、社会稳定带来恶劣影响。2016年8月,某手机卫士对电信诈骗做出了分析报告,统计显示,为全国用户拦截各类骚扰电话34.3亿次,其中拦截的诈骗电话4.45亿次,平均每天拦截诈骗电话1435万次。包括虚假金融理财、身份冒充诈骗、推销违法业务等在内的电信诈骗严重影响了公民的人身安全,对社会和谐发展造成不利因素。

因此,我司与某运营商合作积极探索基于“大数据”的技术手段,构建一套反电信网络欺诈的防范技术体系,并协助公安机关打击诈骗团伙,实现对反电信网络欺诈恶性案件有效管控,维护社会稳定与民生福祉。

系统结构

AFS系统分为前、后台两部分。通过数据挖掘以及大数据分析技术,结合用户的历史背景来分析用户的当前行为,进而比较准确的预测用户的未来行为,并于前台展示欺诈信息警告。

AFS系统层次结构

前台告警层是图形用户接口(GUI)部分,主要实现欺诈告警信息处理、浏览及参数配置等基本功能。

AFS系统告警层模块

核心技术

围绕反电信欺诈应用,采集和管理的大数据资产规模已超20PB。用户位置信息的时域覆盖率87%以上,即绝大部分异常号码的轨迹都可溯源,大大提高辅助甄别效率;位置信息准确率在90%以上、位置信息精度已可实现在300-500 米,重点区域50米,可准确定位欺诈源的活动区域。

强大数据资产规模确保
欺诈源甄别的高准确率

通过大数据和机器学习,革新传统建模手段。通过社交网络+随机森林算法、时间序列分析算法等,发现骚扰诈骗电话和正常用户的通话行为之间存在显著差异,如主被叫占比不均衡、呼叫频次高、呼叫具有单向性和被叫用户之间社交人脉重合度基本为0等;通过举报提供的伪基站的端口,发现短信欺诈源的号码变异规则等。

大数据算法提高
侦查手段的机动能力

选用了Storm以及Sparkstreaming等流处理技术,目前可实现每秒并行过滤和甄别2万次通话,每日甄别的疑似欺诈源通信信令数据达到10亿次;在2-10分钟可识别异常号码源、来源地、所在区域、受害人集中区域等,对于识别出来最高风险等级、影响最大的部分境外异常号码源,经公安机关授权执行通信强制掐断。

强大的数据处理能力
实现分钟级干预

优势分析

大数据计算平台

快速高效完成批量数据计算

实时处理平台

准确、实时完成大数据处理

模型算法优化

不断优化的骚扰、诈骗模型算法