关键词： 电信诈骗   防诈骗教育   优化路径  

摘要： 随着信息技术的迅速发展,电信诈骗的手段更迭速度快,已经成为非常严重的社会问题。校园也成为电信诈骗发生的重灾区,威胁着高校师生的生命财产安全。通过分析常见诈骗类型,以及呈现的新特点,结合高校工作具体实践和经验,通过提升学生个体防诈意识、构建线上防诈骗阵地、推进防诈骗教育常态化、打造防诈教育新形式和发挥朋辈教育优势提升高校防诈骗教育的实效性。

关键词： 电信诈骗   营销电话   集成学习  

摘要： 传统的诈骗识别方法难以区分诈骗电话和营销电话,导致大量营销电话被误判为诈骗电话,降低了打击诈骗精准性。本文提出了一种基于集成学习的电信诈骗与营销呼叫行为识别方法。该方法通过对大量异常呼叫样本数据进行处理,提取出商业性营销呼叫和诈骗呼叫在不同场景下的呼叫特征参数,并利用集成学习技术对这些样本数据和特征参数进行训练和建模。实验结果表明,该方法能够快速、准确地判断出诈骗电话,从而实现对诈骗电话的限制和有效打击。

关键词： 侦破案件   电信诈骗   大数据   公安机关   有效遏制   统筹推进   打击效能  

摘要： 面对电信诈骗手法不断翻新、诈骗窝点多隐藏境外等问题,广西公安机关在公安部和自治区党委、政府的坚强领导下,坚持“四专两合力”总体思路,统筹推进“打、防、管、控、宣”各项工作,今年1至6月实现全区电诈警情、被骗损失双下降,侦破案件、打击人数双上升的工作目标,电信诈骗犯罪上升势头得到有效遏制。

关键词： 通信网络   大数据   电信诈骗   防诈模型   决策树   遗传算法  

摘要： 近年来,电信网络诈骗犯罪形势十分严峻,已成为发案最多、上升最快、涉及面最广、人民群众反映最强烈的犯罪类型。基于电信通信网络,通过对公安、工信部通报诈骗号码的大数据挖掘分析,提取相似特征,利用机器学习、大数据、神经网络、遗传算法等开发大数据防诈模型,从数据采集、中间处理、模型生成、用户匹配、用户停机等全流程,及时关停疑似诈骗分子的号码,避免更多人蒙受诈骗,遭受损失。

关键词： 电信诈骗   文本分类   Transformer   固定位置编码   注意力机制   多任务学习   模式识别   语义理解  

摘要： 针对现有电信诈骗信息识别模型中识别分类不充分、语义关联不全面,较少考虑诈骗语义信息及诈骗目的等情况,提出一种融合Transformer及多任务学习的电信网络诈骗识别模型。在模型构建时,通过文本分词及词嵌入实现文本信息的向量化,针对诈骗信息分类问题提出一种固定位置编码技术,通过典型的Transformer架构建立encode-only模型,将生成式文本模型转化为判别式模型,最后运用多任务学习模型,建立基于Transformer的文本理解及文本分类2种模态的多任务学习模型,通过将文本理解知识共享给文本分类模型,实现了多任务识别模型泛化能力的大幅提升。基于某通信企业收集的诈骗信息数据,构建电信网络诈骗识别模型。实验结果表明,相较于其他识别模型,上述模型能够较好地理解文本语义内容信息,实现诈骗信息的有效识别,诈骗语义识别准确率达到94%以上。

关键词： 电信网络诈骗   作案手法   电信诈骗   新型犯罪   诈骗手段   风险防控   信息技术   传播速度  

摘要： 作为一种新型犯罪手段,电信网络诈骗的作案手法隐蔽、传播速度快、影响范围广。随着信息技术的飞速发展,电信网络诈骗案件频发,严重威胁到人民群众的财产安全和社会稳定,已成为当前社会治理的一大难题。而运营商则面临着外部诈骗形势严峻、诈骗手段层出不穷,内部反诈模型及平台缺失等诸多问题。

关键词： 电信网络诈骗   专项立法   治理体制   法律适用  

摘要： 专项立法是完善电信网络诈骗治理体制的有力举措,整合各方资源形成预防性治理合力。从治理的现代化与科学性角度来看,《反电信网络诈骗法》体现了对社会变迁的维度与治理体系应变性的有机整合。从现代法治的角度来看,对本法的理解与适用既要注意防止国家权力的恣意扩张,认领本法的抽象性与有限作用力;又要确保充分施展其对电信网络诈骗活动的预防、打击功能。这意味着,摒弃将法律适用平移为管理技术的简单化逻辑,警惕《反电信网络诈骗法》在贯彻实施中的过界与异化,思辨《反电信网络诈骗法》在治理电信网络诈骗活动中的定位,是当前该专项立法实施后的重要命题。

关键词： 从轻处理   电信诈骗犯罪   缓刑考验期   80后   一名  

摘要： 还房贷、养孩子……在新冠疫情接近尾声时,山东一名“80后”送奶工为“快点来钱”走上了帮电信诈骗犯罪分子洗钱这条歪路。但获得从轻处理后,竟又在缓刑考验期间重操“旧业”。

关键词： 电信诈骗   机器学习   集成学习   强化学习  

摘要： 本文探讨了智能算法在电信诈骗防控中的应用与优化.针对传统反诈手段面临的困境,研究了基于监督学习、非监督学习以及集成学习的诈骗识别方法,并通过真实数据集验证了不同模型的性能优劣.在此基础上进一步引入强化学习理论,利用马尔可夫决策过程、Q-learning和策略梯度等方法对诈骗识别策略进行动态优化,使系统能够适应不断变化的诈骗环境.实验结果表明,融合多种机器学习范式并辅以在线学习机制,能显著提升电信诈骗防控的智能化水平和实时响应能力.

关键词： 青年大学生   教学成效   传播空间   思想政治教育   移动互联网   网络暴力   传播速度   电信诈骗  

摘要： 随着移动互联网、大数据、云计算和AI等技术的迅猛发展,新媒体的传播渠道、传播内容、传播空间和传播速度都有显著的变化,深刻影响了青年大学生的学习生活习惯,使高校的教学模式、教学资源、教学成效面临重大改变。然而,新媒体时代为青年大学生提供便捷信息的同时,也带来了诸多挑战,如信息不实、虚假宣传、网络暴力、电信诈骗等问题,这些负面效应给大学生的思想政治教育工作带来了新的困扰。青年大学生的思想政治教育是党和国家十分重视的一项工作。