关键词： 公安局   诈骗案   林业   风险抵押金   电信   侦破   证券投资   黑龙江省  

摘要： 2009年9月6日，黑龙江省山河屯林业地区新建委居民朱英存互联网上联系到一家上海金灵证券投资有限公司，该公司称能代其炒股，能获得高额回报，先后让朱英缴纳会员费、风险抵押金、炒股资金等方式，共诈骗朱英人民币39．48万元：在案件发生后，山河屯林业地区公安局领导高度重视此案，在公安局刑警大队的正确指挥和领导下，公安局伞体参战民警仅用49天，跨越4个省、2个直辖市，行程近3万公里，终于将该特大诈骗案成功告破。

关键词： 浙江省分行   客户   营业部   汇款   诈骗   电信   支行   骗局  

摘要： 差一点，就差那么一点点，胡菊红辛辛苦苦攒下的20多万元家当就要全部“送”给骗子了。幸亏见到她边打手机边要汇钱的工作人员和其他客户极力劝解，就差要摁住她那双手，钱才保住了。

关键词： 受害人   银行卡   短信   群发   电信   诈骗方式   账户   手机   手续费   银行帐户  

摘要： 您可能接过这样的电话:"我是你老朋友啊,猜猜我是谁……"您也可能收到过这样心惊肉跳的短信:"爸妈,我出车祸了,现在医院,赶紧给我打5000块钱过来……"或者,您还可能接到这样的通知:"恭喜您,您的号码被抽取为幸运数字……"如此等等。如果以上情况出现任何一种,您已成为电信诈骗的目标。那么,电信诈骗都有哪些常见招数?

关键词： VoIP   电信诈骗   资金   网络   银行卡  

摘要： "VoIP(Voice over IP)网络电话"正变革着人们日常的通讯方式,但少数不法分子利用VoIP的隐蔽性、难追踪性进行电话诈骗[1]。近来,出现了利用VoIP电话为作案工具,冒充电信局、邮局、公安局、检察院等,以保护受害人家庭资金和财产进行电话诈骗的新型网络电话诈骗案件,涉案金额巨大,社会危害度高、影响面广,涉及群众根本利益。公安部将此类VoIP电话诈骗统一命名为电信诈骗。本文从一起电信诈骗个案的侦破来剖析此类案件办理难点和思路。

关键词： 诈骗   电信   手机短信   犯罪活动   通信手段  

摘要： 近年来，利用手机短信、电话和网络等通信手段实施的电信诈骗犯罪活动十分突出。对此，警方提示，在工作生活中要注意做到“三不一要”：

关键词： 诈骗   电信   犯罪团伙   集团化管理   组长负责制   犯罪活动   中西部   公司化  

摘要： 当前电信诈骗犯罪活动呈现出四个新特点。一是诈骗窝点向中西部和境外转移。二是诈骗犯罪团伙呈现公司化、集团化管理。诈骗犯罪团伙组织严密，分工明确，话务组、办卡组、转账组、取款组，相互独立、相互分散；采取组长负责制，根据业绩分成。

关键词： 诈骗案件   日至   有奖调查   银行账户   监控录像   个人信息保护   资料登记   有罪证据   上当受骗   指定账户  

摘要： 2009年11月9日至19日,北京警方打击电信诈骗专项行动成功阻截1440起诈骗案件,挽回损失1380万元,但在同期,仍有280起案件发生。专项打击行动正在全国范围内进行。

关键词： 犯罪嫌疑人   公安机关   诈骗   电信   公安部   厦门市   福建省  

摘要： 据悉，自6月12日公安部部署全国公安机关开展打击电信诈骗犯罪专项行动以来，截至31日，各地公安机关共打掉电信诈骗犯罪团伙229个，抓获犯罪嫌疑人1415人，破获案件2944起，追回被骗资金1248万元。福建省厦门市公安机关经过连续120天的缜密侦查，一举重创盘踞越南、以“电话欠费”为由疯狂实施诈骗的林惠玲电信诈骗团伙，

关键词： 电信诈骗   高科技犯罪   作案技术  

摘要： 电信诈骗由于其诈骗手段多样化、作案手段隐蔽化、作案技术科技化使得其并未能得到有效抑制,案件时有发生,因此,如何防范、打击电信诈骗已成为政法机关的一个重点和难点课题。本文对电信诈骗的特点、防范与打击对策进行了分析。

关键词： Fraud detection   Telecommunications   User profiling   Supervised learning   Unsupervised learning  

摘要： This paper investigates the usefulness of applying different learning approaches to a problem of telecommunications fraud detection. Five different user models are compared by means of both supervised and unsupervised learning techniques, namely the multilayer perceptron and the hierarchical agglomerative clustering. One aim of the study is to identify the user model that best identifies fraud cases. The second task is to explore different views of the same problem and see what can be learned form the application of each different technique. All data come from real defrauded user accounts in a telecommunications network. The models are compared in terms of their performances. Each technique's outcome is evaluated with appropriate measures. (c) 2008 Elsevier B.V. All rights reserved.