電信詐騙中通信網絡模型的構建及其特征分析

祝越野

隨著通訊技術的迅猛發展，電信詐騙行為也在與日俱增。目前，對電信詐騙的主要防范措施是建立預防詐騙管理系統。例如，國際知名公司NCR的Teradata數據庫就通過建立客戶行為模式檔案，以此篩查欺詐行為。愛立信公司的Fraud Office也建立了反欺詐規則庫，通過對比客戶行為與規則是否吻合或相似，從而預警詐騙行為。①G.Martin, J.P.Cunningharn, “Signs of Spring at the UK's Serious Fraud Office: Challenges, Changes, and the Impact on Global Anti-Corruption Compliance”, Financial Fraud Law Report, Vol.10, No.3, 2013, pp.1314-1319.在探索防范電信欺詐的模式方面，研究人員已取得了一定的成果，比如通過應用數據挖掘技術，基于聚類、基于SVM的分類器②吉涵之、馬宇宸、李爽、李靜林：《基于SVM的電信詐騙行為特征識別方法》，《軟件》2017年第12期。等方案，對用戶欺詐行為進行預測。此外，電商利用互聯網“眾標眾享”模式③劉娜：《電話詐騙百度手機衛士精準識別》，《計算機與網絡》2015年第6期。（即當客戶發現詐騙行為后就及時對詐騙號碼進行標記，再由系統自動將標記結果發送至云端共享，形成黑名單庫），也建立了一種群防群治的電信詐騙防范模式。

本文嘗試利用復雜網絡理論模型對詐騙通信網絡展開研究，通過結合真實網絡的相關特性，構建起電信詐騙的復雜網絡模型。在此基礎上，再進一步進行仿真實驗驗證、理論推導和網絡傳播動力研究，從而為發現電信詐騙犯罪規律以及開展有針對性的預防工作提供理論支持。

一、詐騙團伙通信網絡特征分析

本文所用的實驗數據，是經過脫敏的詐騙團伙真實通信話單數據，部分通信記錄如圖 1。Gephi是由各國工程師和科學家聯合研發的社交網絡分析工具，它適于處理動態大數據，具有可視化功能，動態分析能力強大?！?br>