基于大数据反电信诈骗管理系统是一个高级的Python项目，旨在通过分析海量通信数据来识别和预防电信诈骗活动。该系统结合了大数据分析、自然语言处理（NLP）、机器学习等技术，以提高检测诈骗电话和短信的准确性。
主要功能可能包括：
1. **实时监控与分析**：系统能够实时收集并分析通话记录和短信内容，使用预定义的规则和模式识别潜在的诈骗行为。
2. **智能报告系统**：生成关于可疑通信行为的报告，包括时间、频率、通信双方等信息，供进一步分析和调查。
3. **用户反馈机制**：允许用户标记和报告诈骗电话或短信，系统据此更新诈骗数据库和检测规则。
4. **风险评估模型**：构建风险评估模型，根据历史数据和行为模式预测单个电话号码或短信的诈骗概率。
5. **教育和预防措施**：提供教育用户的模块，普及如何识别和防范电信诈骗的知识。
6. **接口友好的管理平台**：提供一个易于使用的Web界面，让管理人员可以轻松地查看分析结果、管理报告和调整系统设置。
技术栈通常涉及：
- Python编程语言：作为主要的后端逻辑和数据处理工具。
- 数据库技术：如MySQL、PostgreSQL或MongoDB，用于存储通信日志和诈骗数据库。
- 前端技术：HTML, CSS, JavaScript以及框架（如React或Vue.js），用于构建用户界面。
- 机器学习库：如scikit-learn或TensorFlow，用于构建和训练诈骗检测模型。
- NLP工具：如NLTK或Spacy，用于分析短信内容和识别诈骗语言模式。
部署方式可能包括：
- 本地部署：在内部网络中配置环境运行系统，确保数据安全性。
- 云服务部署：利用云服务提供商的可扩展性和高可用性优势进行托管。
该系统对于提高公众对电信诈骗的防范意识、减少诈骗成功率具有重要作用。同时，它为电信运营商、安全机构和金融机构提供了一个强有力的工具来保护其客户不受诈骗活动的侵害。通过大数据分析和机器学习，系统能够不断学习和适应新的诈骗手段，从而持续提升防护能力。
2024-04-28 21:11:15
46.24MB
分文标签和数据两类，其中标签为1的是垃圾短信，标签为0的是正常短信
伪基站电信诈骗中文短信数据集
伪基站（Fake-base-station，FBS）是一种高科技仪器，一般由主机和笔记本电脑组成，通过短信群发器、短信发信机等相关设备能够搜取以其为中心、一定半径范围内的手机卡信息，通过伪装成运营商的基站，任意冒用他人手机号码强行向用户手机发送诈骗、广告推销等短信。
本数据集包含了来自国内真实伪基站发送的 14,000 条垃圾/诈骗短信，研究人员手动将其分为 14 个类别。出于隐私考虑，消息中的所有联系人都是匿名的。通过对 FBS 垃圾信息生态系统中主题策略的大规模理解和探索，可以完善垃圾邮件的防御机制。 作者：跨象乘云 https://www.bilibili.com/read/cv17389821/ 出处：bilibili
2024-04-08 17:29:36
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设计并实现了诈骗短信预警系统。介绍了实时流处理技术以及该技术在诈骗短信预警系统中的应用。该系统以旁路监听的方式分流出到达短信中心的短信,并将其置于flume监听文件夹下面,kafka缓存从flume端收集上来的信息,然后 storm 读取这些信息,并对这其进行过滤,统计分组,最后得到诈骗短信名单及可疑短信名单,并对诈骗短信的接收者发送预警信息。
2022-07-25 15:21:20
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多种机器学习模型(XGBoost、逻辑回归、支持向量机等)
参数调整(网格搜索+贝叶斯)
模型评价(ROC曲线，F1,presion等)
模型选择(学习曲线)
2022-07-22 15:22:46
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Credit card fraud 数据集包含了 2013 年九月欧洲的信用卡持有者的交易记录。交易次数共有 284807 次，其中的 492 次为诈骗交易。该数据集多用于金融领域
2022-07-13 16:05:47
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2022-06-05 19:07:51
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