電信詐騙案件呈高發(fā)態(tài)勢,防范機(jī)制需要進(jìn)一步增強(qiáng)。傳統(tǒng)的電信詐騙檢測機(jī)制多通過分析用戶通信行為特征、人工歸納規(guī)則來實現(xiàn),能夠解決部分規(guī)律性較強(qiáng)的詐騙場景,如群呼、錄音型詐騙等,但在應(yīng)對詐騙人行為變化響應(yīng)的及時性和有效性不足,更難以識別由人工發(fā)起的點對點詐騙。本文以犯罪嫌疑人自身特征、詐騙內(nèi)容維度為切入點,分析詐騙人聲紋特征及詐騙意圖,結(jié)合人工智能技術(shù)研究詐騙人電話詐騙有效檢測方法,并針對實際的業(yè)務(wù)場景提供可行的防范思路。

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【部分圖文】：

圖1聲紋識別流程示意圖

聲紋識別流程如圖1所示,通過積累目標(biāo)對象語音,構(gòu)建目標(biāo)對象聲紋庫,用于識別待檢測語音數(shù)據(jù)中是否存在目標(biāo)對象語音,從而達(dá)到發(fā)現(xiàn)目標(biāo)對象目的。聲紋識別主要由以下幾個模塊組成:

圖2基于聲紋識別電話詐騙檢測示意圖

通過對詐騙分子聲紋的研究,可以精準(zhǔn)定位海量電話數(shù)據(jù)場景下的詐騙通話,快速發(fā)現(xiàn)有害詐騙信息。具體過程如下:結(jié)合聲紋識別、聲紋聚類技術(shù),利用采集標(biāo)注的詐騙人有害話音集合,提取并存儲此類人員的聲紋特征,建立聲紋庫,新的通話接入時,經(jīng)過聲紋提取及聲紋比對,可以實現(xiàn)目標(biāo)通話中詐騙聲紋的檢出....

圖3智能語音識別技術(shù)框圖

表1聲紋識別近一個月預(yù)警效果日期預(yù)警量標(biāo)注量詐騙量正確率2019/8/241009100999698.71%2019/8/2598398397198.78%2019/8/2684084082498.10%2019/8/2714791....

圖4意圖A關(guān)鍵詞判別過程

最終根據(jù)正向匹配度和負(fù)向匹配度得分聯(lián)合進(jìn)行A意圖類別的歸屬判別決策。整個過程如圖4所示:3.2.2基于規(guī)則文法的文本意圖研究

本文編號：3915757