大数据支持反诈骗进入全民时代
近年来国家对电信网络诈骗的打击力度越来越大。尤其是2015年开始,公安部、工信部、最高法等23个部门和单位,联合建立组成打击治理电信网络新型违法犯罪工作部际联席会议制度,开启了联合防治新阶段。
2016年以腾讯为代表的互联网企业发起“守护者计划”,集产业之力、结合技术手段对电信诈骗进行预防和打击;2017年《网络安全法》等法律法规开始实施,从立法角度加大对个人信息保护力度,并对诈骗分子的惩治提供了依据。
8月4日,腾讯“守护者计划”发布了《2017年第二季度电信网络诈骗大数据报告》(下称《报告》),数据显示,今年二季度,电信网络诈骗造成经济损失近50亿元,其中单笔案件最高金额达700万元。
这些只是针对报案数据的统计,据调研,被骗之后64%的人选择隐忍,所以实际损失金额要高于上面的数字。一个季度的时间,诈骗电话拨打近3亿次,收到诈骗短信人数达671万人,在这个社会性“毒瘤”面前,每个人都不能置身事外,即使我们没有被骗,我们的亲人和朋友呢?
更值得注意的是,《报告》结合2017年上半年八大典型案例,分析了电信网络诈骗的新趋势:一是团队化,成员之间分工协作,职能涵盖开发制作、运营推广、诈骗实施等不同环节。二是技术化,黑客攻击、AI破解、游戏辅助工具病毒勒索等,诈骗分子的作案手段越来越高超。三是潮流化,微信公众号、网络直播、《王者荣耀》游戏都成为诈骗分子的作案领域。
相对于传统诈骗,新趋势下,作案隐蔽更强、破坏更大、破案更难,需要公安机关联合运营商、互联网公司等联合治理,更需要基于AI、云计算、大数据等先进技术进行分析和判断,再进行全网打击。
基于大数据的全民反诈骗时代到来
《报告》还显示,“在诈骗电话、短信双双减少的情况下,第二季度诈骗电话标记次数1940万次,环比增加19.9%。可见,用户防电信网络诈骗意识正逐步增强。”
个人标注诈骗电话的简单动作,就能够反诈骗?实际上,无论是诈骗电话、短信还是通过钓鱼网址、外挂软件等,只要电信诈骗分子实施诈骗行为,必然会留下作案和痕迹,而这些都将成为大数据的一部分,将成为他们被抓捕的线索和有利证据。
数据越多,大数据分析技术越强,对于电信诈骗的预防、发现和打击越有利。这不仅要求公安机关、运营商、银行等联合起来,将大数据集中,形成合力。更需要越来越多的人对诈骗电话、短信、网址进行标记,以及对一些诈骗行为进行反馈,甚至针对诈骗问题的咨询,都可以成为反诈骗的大数据。
腾讯手机管家等安全软件允许用户标记诈骗电话号码,用户标记后的恶意电话号码会汇集到腾讯安全云库。当其他用户接听被标记的诈骗电话时,腾讯手机管家会提醒“XXXXXXX诈骗电话,已被XX人标记”,帮助用户精准识别,以免上当受骗。据了解,腾讯安全云库每天对8000万电话号码进行识别,每天拦截3000万次欺诈骚扰电话、4000万垃圾信息,实现行业领先的98%的骚扰拦截率。
当每个人都参与到其中,每一次行动的数据都是亿级的,这些数据将发挥更多的价值,对于反诈骗将会更有效。每个人的力量是弱小的,但是在大数据技术的加持下,千万上亿的个人力量,将成为对犯罪分子最大的威慑。
联合打击电信网络诈骗模式解决了诸多大案要案,能够治标;全民防诈骗意识提升,每个人随手反诈骗,才能够治本。“你一个随手的举动,可能就会拯救到无数人群,包括你的家人、朋友。”此前在8月2日举办的“2017守护者计划”线下活动中,一些行业人士现场发出呼呼。无论是出于对社会的责任之意,还是出于对家人的守护之心,我们每个人都需要做一个行动派,共同反电信网络诈骗。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21