1、“.....同个手机号码声称自己的姓名不致，甚至出现数十个不同的名字，也属于身份属性自相矛盾。结合身份属性与熟人关系圈发现诈骗号码。当手机号码的通信行为同时影，整个电信诈骗流程可分为数据源选择无关数据过滤诈骗脚本粗筛身份属性挖掘身份属性检查和诈骗分析识别几个阶段。数据源选择反诈的第步是要选择好数据源。数据源包含内部数据源和外部数据源。其中内部数据源可以有很多种，比如垃圾短信数据垃圾彩信数据骚扰电话数据和电话话单等。外部数据源包括外部公司或组织共享的投诉举报数据号码标记数据和外部提供的其它安全服务能力等。运营商反电信诈骗技术手段的研制和探索电信技术论文。借助外部安全服务针对号码类属性信息，运营商可以利用自身和外部提供的垃圾信息举报平台和反诈平台获取用户举报数据，帮助发现诈骗分子的手机号。但更多的身份属性信息主要来自于文本信息。图片和语音也需先转为文本后再进行提取。实际上......”。

2、“.....语音中的声纹信息样体现了身份信息。随着深度伪造的发展，这些身份信息有可能被伪造滥用，成为诈骗分子实施诈骗的新利器。未来工作有必要针对深度伪造技术背景下的反诈技术进行研究。参考文献刘冠军新技术条件下电信网络诈骗治理研究山东农业工程学院学报，黎宏电信诈骗中的若干难点问题解析法学，胡向阳，刘祥伟，彭魏电信诈骗犯罪防控对策研究中国人民公安大学学报社会科学版，刘宏成电信诈骗的分析与防范法制与社会，杜刚，朱艳云，张晨，杜雪涛运营商反电信诈骗技术手段运营商反电信诈骗技术手段的研制和探索电信技术论文身份属性自相矛盾的情况。比如在相同诈骗脚本中，同个手机号码给多个不同的手机号发送冒充子女类短信，明显不符合逻辑。又比如在相同诈骗脚本中，同个手机号码声称自己的姓名不致，甚至出现数十个不同的名字，也属于身份属性自相矛盾。结合身份属性与熟人关系圈发现诈骗号码......”。

3、“.....且这些熟人关系圈在之前彼此没有交集时，则这个手机号码很可能是诈骗号码。结合行为分析与外部服务发现诈骗号码。单纯依靠行为分析很难确定号码是否是诈骗号码。可以用安全公司提供的标记信息从疑似诈骗号码中踢除非诈骗电话号码快递和网约车等，从而大幅提传递的信息从语义上很难辨识真伪。但运营商具有受害者所没有的全网视角，可以全面分析诈骗号码与不同受害者的通信行为，这是运营商反诈的有力条件。借助外部安全服务针对号码类属性信息，运营商可以利用自身和外部提供的垃圾信息举报平台和反诈平台获取用户举报数据，帮助发现诈骗分子的手机号。但更多情况下，用户更喜欢使用终端安全软件来标记接收到的诈骗电话或举报垃圾信息，因此可以考虑与终端安全厂商进行合作，共享号码标记数据，从而提高反诈的治理精准度。针对网址类属性信息，运营商可以考虑使用安全厂商提供的钓鱼网站检测功能......”。

4、“.....从而发现诈骗相关技术手段和算法。最后，本文介绍了如何结合多种技术手段发现网络中的诈骗事件。关键词反电信诈骗数据挖掘机器学习电信技术电信诈骗电信诈骗极大损害用户利益，给运营商带来了声誉损失。运营商如何利用技术手段进行反诈直以来都是研究重点。起初电信诈骗特征并不复杂，通过些简单的行为分析与内容检测就可以达到不错的反诈效果。随着诈骗分子与反诈人员技术对抗不断升级，电信诈骗在网络侧的行踪已经越来越隐蔽。具体表现在诈骗分子开始进行精准诈骗，针对不同用户群量身定制诈骗脚本诈骗分子同时用多个号码实施诈骗，避免反诈行为分析诈骗分子采用多种渠道实施诈骗，运营商无法获对于些遵循特定格式要求的命名实体如手机号网址和邮箱等可以使用正则表达式实现精确提取。对于其它命名实体，需要使用命名实体识别算法进行抽取。命名实体识别算法有很多，比较著名的是模型和深度神经网络模型......”。

5、“.....需要对提取出的身份属性信息进行检查，以确定身份属性是否是已知具有诈骗性质的属性。比如号码是否为已知诈骗号码，网址是否是钓鱼网站。属性检查方法可以利用内部数据自行检查，也可借助外部安全服务进行检查。在利用内部数据的检查手段中，针对手机号码检查，本文介绍两种检查方法，种是检查号码通信双方是否为熟人关系，另种是通技术论文。随着大量深度学习预训练模型的涌现，将任意类型的信息特征化为特征向量变得容易实现。如和等模型可将任意词语或短消息转为特征向量和等模型可将任意图片转为特征向量和可将任意语音转为特征向量。将信息向量化后就可以方便地使用等聚类算法对信息进行聚类。在数据聚类完成后，就可以以聚类为单位，按聚类的大小降序分析每个聚类中的信息内容，挖掘聚类中的身份属性信息。身份属性挖掘伪造身份信息是诈骗脚本的核心，所有的诈骗套路都是围绕伪造身份展开的......”。

6、“.....将信息向量化后就可以方便地使用等聚类算法对信息进行聚类。在数据聚类完成后，就可以以聚类为单位，按聚类的大小降序分析每个聚类中的信息内容，挖掘聚类中的身份属性信息。身份属性挖掘伪造身份信息是诈骗脚本的核心，所有的诈骗套路都是围绕伪造身份展开的。诈骗分子会使用各种伪造身份取信于受害者。同时，诈骗分子通常会准确地说出受害者的姓名和身份证号等隐私信息来强化自身身份。因此，身份属性信息在诈骗消息中是无法避开的内容。可以通过分析聚类中是否包含身份属性信息来进难辨识真伪。但运营商具有受害者所没有的全网视角，可以全面分析诈骗号码与不同受害者的通信行为，这是运营商反诈的有力条件。对于些遵循特定格式要求的命名实体如手机号网址和邮箱等可以使用正则表达式实现精确提取。对于其它命名实体，需要使用命名实体识别算法进行抽取......”。

7、“.....比较著名的是模型和深度神经网络模型。身份属性检查在提取出身份属性信息后，需要对提取出的身份属性信息进行检查，以确定身份属性是否是已知具有诈骗性质的属性。比如号码是否为已知诈骗号码，网址是否是钓鱼网站。属性检查方法可以利用内部数据自行检查，也可借助外部安全服务进行后，本文介绍了如何结合多种技术手段发现网络中的诈骗事件。关键词反电信诈骗数据挖掘机器学习电信技术电信诈骗电信诈骗极大损害用户利益，给运营商带来了声誉损失。运营商如何利用技术手段进行反诈直以来都是研究重点。起初电信诈骗特征并不复杂，通过些简单的行为分析与内容检测就可以达到不错的反诈效果。随着诈骗分子与反诈人员技术对抗不断升级，电信诈骗在网络侧的行踪已经越来越隐蔽。具体表现在诈骗分子开始进行精准诈骗，针对不同用户群量身定制诈骗脚本诈骗分子同时用多个号码实施诈骗......”。

8、“.....运营商无法获得完整诈骗剧本。在新的运营商反电信诈骗技术手段的研制和探索电信技术论文取信于受害者。同时，诈骗分子通常会准确地说出受害者的姓名和身份证号等隐私信息来强化自身身份。因此，身份属性信息在诈骗消息中是无法避开的内容。可以通过分析聚类中是否包含身份属性信息来进步定位潜在的诈骗信息聚类。最常见身份属性信息就是姓名地名组织机构名手机和微信号等。所有这些信息在自然语言处理领域统称为命名实体。从自然语言中提取出这些信息的任务称为命名实体识别。目前命名实体识别技术仅适用于文本类数据。针对语音类信息，可以首先将语音转化为文本后再进行处理。针对包含文字较多的图片类信息，可以考虑使用光学字符识别功能将图片转文本后进行处合其它手段进行更精确的识别。钓鱼网站识别技术运营商可以使用技术手段对提取的网站类身份属性信息进行钓鱼网站检测。如图所示......”。

9、“.....从域名角度检测是检查网站域名是否和知名网站域名相似。比如诈骗分子通常会使用等与类似的域名作为模仿中国移动官网的钓鱼网站。域名比较方法可以使用编辑距离或最长公共子序列等。为了规避域名分析，诈骗分子通常使用短链接服务隐藏域名。直接对短链接域名进行分析没有意义。需要将短链接还原后再进行钓鱼域名检测。从图中可看出，网页内容角度检测可从个方面入手。运营商反电信诈骗技术手段的研制和探索电。针对号码类属性，可以使用行为分析技术或熟人关系圈进行诈骗号码判别。结合使用外部号码标记数据能够大幅提高查准率。针对网址类属性，可以使用钓鱼网站识别技术或外部安全服务来实现诈骗脚本的锁定。针对其它类别的属性可以通过发现相同诈骗脚本中的身份矛盾来锁定诈骗脚本。本文提到的身份属性信息主要来自于文本信息。图片和语音也需先转为文本后再进行提取。实际上，图片中的人脸信息......”。