社會你AI哥，對付「套路」人狠話不多！

詐騙如戲，欺詐與反欺詐過程中的鬥智斗勇就如相愛相殺的虐心劇一般精彩。然而，道高一尺，魔高一丈！對付這般套路，人力治不了你，就用科技來治。

在人工智慧和大數據檢索麵前，再狡猾的詭計套路也讓你藏無可循。

黑產帝國，近乎千億的詐騙市場

移動互聯網時代，便捷的同時，也不斷被別有用心的投機產業消化侵蝕，以此謀求高額回報。這些獲得不法收益的產業，我們稱其為黑色產業鏈。

有資料顯示，當前互聯網黑灰產規模超1000億元，「從業」人員超過150萬人，已形成上下游分工明確的完整產業鏈。這些黑灰產業已成為無法忽視的社會問題，亟待社會各界聯合治理。

機器學習與黑產鏈相愛相殺

病毒製作、惡意網站、黑手機卡、改號線路、偽基站設備、簡訊群發平台、洗錢相關工作下的整條產業鏈，只靠運營商與公安已很難做到有效打擊。

利用機器學習的方法，基於大量的計算資源來檢測識別互聯網上的惡意數據成為打擊黑產勢力的唯一有效手段。

人工智慧狙擊網路黑產

通過運營商部署實時監測系統，通過監測，可以有效採集通話記錄里的實時話單，並進行加密演算法處理，從而監控通話記錄。

這樣做，對於機器學習系統來說，通過數據特徵，利用數據模型來判斷，分辨出詐騙行為類型，並把處理好的數據進行解密。

詐騙背後的套路，有哪些規律可循？

通過智能分析後，你會發現，這就像一樁刑事案件，可依據維度來篩選可疑範圍。同樣，詐騙電話我們也可參照維度篩選法進行分析。

如果一個號碼連續通話，很少撥入只有撥出，並呈現出分散式大規模撥打，就容易進入篩選的監測範圍。百度安全利用數據來判斷，從而精準區分詐騙的類型屬於「淺層詐騙」還是「深層詐騙」。最後，通過特殊演算法處理，幫助運營商及時源頭規避風險，提前預判，有效打擊黑產詐騙分子利用團所謂「一整套服務」來欺詐消費者。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！