基于时空知识图谱的反电信网络诈骗模型构建方法研究.pdf
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1、2 0 2 3年8期1 6 3 2 0 2 3年第4 5卷第8期基于时空知识图谱的反电信网络诈骗模型构建方法研究邓云佳收稿时间:2 0 2 3-0 6-1 6(中国联合网络通信有限公司湖南省分公司 长沙4 1 0 0 0 0)摘 要 对于运营商而言,如何防范和打击电信网络诈骗是一个重要的挑战。文中将时空维度引入知识图谱技术中,通过时空特性建模、时空数据处理、节点间关系构建等,构建了一种反电信网络诈骗模型,可有效地应用于诈骗电话检测、诈骗网址检测和高危用户预警等场景,以提高运营商的反电信网络诈骗能力。关键词:反电信网络诈骗;时空知识图谱;运营商中图法分类号 T P 3 9 3R e s e a
2、r c ho nt h eC o n s t r u c t i o nM e t h o do fA n t i-T e l e c o mN e t w o r kF r a u dM o d e lB a s e do nS p a t i o t e m p o r a lK n o w l e d g eG r a p hD E N GY u n j i a(H u n a nB r a n c ho fC h i n aU n i t e dN e t w o r kC o mm u n i c a t i o n sC o.,L t d.,C h a n g s h a4 1 0
3、 0 0 0,C h i n a)A b s t r a c t F o ro p e r a t o r s,h o wt op r e v e n t a n dc o m b a t t e l e c o mn e t w o r k f r a u d i s a n i m p o r t a n t c h a l l e n g e.I n t h i sp a p e r,t h es p a t i o t e m p o r a l d i m e n s i o ni si n t r o d u c e di n t oK n o w l e d g eG r a p
4、 ht e c h n o l o g y.T h r o u g hs p a t i o t e m p o r a lc h a r a c t e r i s t i cm o d e-l i n g,s p a t i o t e m p o r a l d a t ap r o c e s s i n g,r e l a t i o n s h i pc o n s t r u c t i o nb e t w e e nn o d e s,e t c.,a na n t i-t e l e c o mn e t w o r k f r a u dm o d e li sc o n
5、 s t r u c t e d,w h i c hc a nb ee f f e c t i v e l ya p p l i e d t os c e n a r i o s s u c ha s f r a u d u l e n t p h o n ed e t e c t i o n,f r a u d u l e n tw e b s i t ed e t e c-t i o na n dh i g h-r i s ku s e re a r l yw a r n i n g,e t c.,t o i m p r o v eo p e r a t o r sa n t i-t e
6、l e c o mn e t w o r kf r a u dc a p a b i l i t i e s.K e y w o r d s A n t i-t e l e c o mn e t w o r kf r a u d,S p a t i o t e m p o r a l k n o w l e d g eg r a p h,T e l e c o mo p e r a t o r0 引言随着互联网和通信技术的发展,电信网络诈骗的种类和形式逐渐多样化,其应用的手段也在不断升级,给运营商的治理工作带来了新的挑战。为更好地应对电信网络诈骗问题,运营商需要开发更高效、可靠的发现和预测模型
7、,以准确识别和预防具有欺诈倾向的用户。本文提出了一种基于时空知识图谱的反电信网络诈骗模型构建方法。该方法可通过分析和处理多源时空数据,并对历史行为数据进行挖掘、分析,构建一个内涵广泛的知识图谱,从而评判用户的欺诈风险。1 相关研究和实践目前,在相关法律的约束下,针对电信网络诈骗问题的研究在通信、金融、公安等领域取得了很大的进展,其中许多研究都致力于建立预测模型来识别存在欺诈行为的用户。早期的研究主要使用传统的数据挖掘技术来处理用户的历史行为数据,并通过设置阈值来判断用户是否存在欺诈行为1。根据分析手机电话用户行为特征形成分类算法,将各个号码用户进行标签化处理,再将其作为正负样本训练模型。然而,
8、这种方法的准确率较低,无法有效地应对电信网络诈骗的复杂性,有时还会将正常号码误判为诈骗电话,严重影响了正常用户的使用。越来越多的研究和实践开始使用深度学习2、知识图谱3等在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域已经取得重要进展的技术,来处理和分析用户的行为数据,并建立更准确的预测模型,其在实际反欺诈系统中,在误报率、漏报率等指标上都取得了显著的效果4。但随着移动支付和各种金融软件的快速普及,借助于智能手机、即时通信、聊天软件等通信工具和现代网银技术,电信网络诈骗的方法也日新月异。为了规避传统的静态知识图谱模型,诈骗行为会尽量伪装成一些合法的集中拨打业务,如快递、外卖等,导致诈骗电话的拨打行为与
9、正常拨打行为非常相似。部分企业还通过补贴电话费的模式要求员工携号入职,有意将员工私人通话和诈骗引流通话混在一起,这给反电信网络诈骗工作造成了极大的困扰。2 时空知识图谱的引入时空知识图谱5不仅是对静态知识图谱的加强,还需1 6 4 2 0 2 3年8期要结合业务场景和领域知识,对时空知识的特点、概念、实体和关系进行语义化和时空化拓展。除了描述语义关系外,还需要考虑空间关系和时间关系的描述。此时,如何建立时空关系和语义关系的映射,就成了关键问题。在现有的反电信网络诈骗工作中,使用的知识图谱是静态的,事件不会随着时间和空间的变化而变化,如根据用户电话账单生成较为客观的用户关系图。然而,在现实生活中
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