基于攻击经济学的移动虚拟运营商诈骗检测

TP393; 受电信资源充分利用和激发良性市场竞争的双重驱动,移动虚拟运营商(虚商)近年来迅速流行,其依靠基础运营商的基础设施为用户提供更灵活优惠的服务.考虑到线下实体店维护成本较高,虚商基本上采取完全线上的服务方式,这给用户监管带来很大困难;很多不法分子利用在线身份认证漏洞,大量购买虚商电话卡拨打诈骗电话,严重损害了虚商及其用户声誉,成为目前虚商存续发展的瓶颈.为解决该难题,与拥有超两百万用户的主流虚商"小米移动"合作研究,发现相关工作普遍假设诈骗电话是随意的、零散的或隐蔽的,导致其检测方法对于虚商场景低效甚至无效.然而,通过人工分析发现,不同于传统假设,虚商场景中几乎所...

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Bibliographic Details

Published in:	计算机科学 Vol. 50; no. 8; pp. 260 - 270
Main Authors:	李洋, 李振华, 辛显龙
Format:	Journal Article
Language:	Chinese
Published:	清华大学软件学院 北京100084%小米科技有限公司 北京100085 2023
Subjects:	移动虚拟运营商 诈骗检测 Spatio-Temporal analysis 攻击经济学 机器学习 时空特征分析 Machine learning Attack economics Fraud detection MVNO
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