中国移动集团级在岗十佳成果推介 | 同轨迹车载用户欺诈号码智能识别模型

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中国移动集团公司持续开展集团级在岗技术革新十佳优秀成果的评选，并在每年科技创新工作会期间表彰颁奖。为促进优秀创新成果在全集团范围内推广应用，增强获奖科技人员的荣誉感和使命感，将对2022年「集团级在岗十佳成果」进行系列宣传报道，敬请持续关注！

欢迎前往中国移动科技创新奖励平台进一步了解在岗技术革新奖励政策、历年在岗技术革新获奖成果，查看更多奖项获奖情况等。（请在公司内网访问：http://award.hq.cmcc）

本期，为大家介绍来自浙江公司的获奖成果《同轨迹车载用户欺诈号码智能识别模型》，关于成果的创新灵感从何而来？如何克服研发过程中遇到的困难？成果的推广前景如何？一起来看看成果团队是怎么说的吧！

Q1

恭喜获得集团级在岗十佳成果荣誉，请问是在什么背景下有了创新这项成果的动机和灵感呢？

近年来，国务院为打击治理电信网络新型违法犯罪工作在全国范围内开展‘’断卡打猫‘’行动，电信诈骗团伙的技术更专业、手段更隐蔽，方式且反侦察能力也步步升级，如使用猫池、GOIP设备并使用车载不断移动，如何有效识别涉诈人和窝点，这是一个挑战；经过大量的案例数据分析，涉诈团伙会对持有的号卡不断更换使用，行动轨迹从原先的定点转变为移动状态；为此，我们从原有的养卡模型进行迭代更新，模型升级后，从只能识别电信诈骗号码，到可以识别对应的团伙信息、以及犯罪窝点，给公安抓捕犯罪分子提供更加有效的信息支撑。

基于以上的原因我们有了一些新的思路和想法，最终创新研究了该项成果——同轨迹车载用户欺诈号码智能识别模型。

Q2

这项成果的关键技术和创新点是什么？有效解决了哪些痛点问题？

这项成果使用了4种关键技术和创新方法：

1、 在原有猫池养卡识别模型的基础上使用聚类分析算法，针对号卡来源集中、主叫通话高频次高离散、被叫用户号段相似、号码IMEI1对N或N对1、用户同时同地开机等通信特征进行分析，解决了疑似GOIP设备的异常通信用户群不准不全的问题。

2、 采用流处理技术对信令数据进行处理，通过Kafka消息队列接入实时信令数据，解析成固定格式的轨迹数据，建立车载涉诈号码轨迹时序数据流；采用基于DTW的改进轨迹相似度算法，对轨迹时序数据流重采样处理，将时间杂乱的轨迹数据进行时空有序化处理，达到轨迹去噪、轨迹纠偏的目的，以实现用户间的轨迹比对。

3、 使用GeoHash和栅格算法对用户轨迹点位进行聚类分析，基于样本集分析确定同行指标规则和阈值。通过多维聚类分析，同行识别准确率提升至90%，解决了同行涉诈号码的识别问题。

4、 通过同时间段识别车载诈骗号码轨迹经过的重要点位，智能匹配同时间基站下出现的正常号码，精确识别同行司机，实时定位司机号码常住地、逗留地等信息，解决了打击涉诈人和窝点的精准认定问题。

最终通过以上一系列的技术和创新方法，我们能够精准研判移动型诈骗窝点，为相关机构提供办案线索。

Q3

成果研发过程中都遇到过哪些方面的困难，是如何战胜的？

在成果研发过程中，首先比较困难的是确认车载移动诈骗号码集群，这些号码使用时生命周期极短，比较难判断使用时长和移动路径，因此我们把判别的时间周期缩短为半小时内，通过短时间内进行特征归集来识别建模。

其次，在实际模型构建的过程中，我们发现号码信令数据存在漂移偏差，号卡会存在轨迹大幅偏移的情况，因此，我们使用了基于DTW的改进轨迹相似度算法，对轨迹时序数据流重采样处理，对用户轨迹优化从而进行用户轨迹纠偏。

最后一个困难是关于模型算法验证的，我们建模后识别的诈骗号卡和窝点数据是需要进行准确度验证，在这方面我们与公安机关进行配合，通过部分已确认的行诈号卡数据进行算法验证从而进一步完善提升了模型的准确度。

Q4

当前成果的应用情况和成效如何？跟大家分享一下吧

当前成果应用成效非常好，通过我们的创新模型识别猫池涉诈号卡4万余张，打击猫池等设备200余台，阻断诈骗源头，并与公安部门通力合作，成功破获多起猫池诈骗案件，收缴大量手机卡、银行卡和相关设备，遏制电信诈骗，为业务高质量发展保驾护航。

识别风险问题，提升业务效能：针对省内涉诈案例，通过识别模型同天即可识别犯罪窝点，识别问题渠道千家、处罚渠道酬金500万元，识别非实名放号8万户。

体现央企责任，协助警方行动：提供全天候的数据支持，与公安部门通力合作，主动打击猫池58台、打击GOIP设备89台，打击功能机66台，抓捕犯罪嫌疑人43人。

Q5

您对成果后续的推广转化有哪些想法或期待吗？

首先，这个成果可精准高效聚焦业务发展的风险，完善了系统化风险管控体系；其次，模型作为养卡模型的有效补充，完善了识别诈骗号码时不可判别同行动态号码的漏洞。因此，我们希望在成果后续的推广转化上，能够在全国领域接入实施推广断卡打猫行动的风险防控领域，当然如果能以能力上台的形式实现全网推广是最好的，在公司内部我们也希望与前端业务部门、地市分公司多部门联动实施诈骗号卡的联合风控。

团队名称

数智风控小分队

团队成员

周昕、孙新华、韩佳莉

团队心得

非常感谢集团评委评选我们的在岗革新小工具为22年集团级在岗十佳成果之一。我们觉得这个小工具是一个很好的AI、大数据实践应用案例，在小范围内使用了一些相应的分析工具和算法，能精准识别涉诈号码和窝点，体现央企担当。后续我们要更多地把AI、大数据技术运用到业务风控、防套利领域，更多地使用数智风控方法为业务安全性提供保障，筑牢业务安全底线，助力业务高质量发展。

周  昕

电话：[phone]

邮箱：[e-mail]

孙新华

电话：[phone]

邮箱：[e-mail]

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往期回顾

欢迎各单位转发宣传和引入优秀获奖成果，下期我们将推介来自辽宁公司成果《基于AI卫星图像识别的站址规划效果预测工具》，敬请期待！