基于多源数据融合的电信网络诈骗防控策略研究

摘要：随着大数据和人工智能技术的发展，多源数据融合为电信网络诈骗防控提供了新的技术路径。通信数据、金融交易数据、社交网络数据、设备行为数据等不同维度的信息，能够相互印证、互为补充，构建更加全面的诈骗行为画像。然而，多源数据融合在实践应用中仍面临数据异构性、隐私保护、模型可解释性等诸多挑战。本文旨在系统研究基于多源数据融合的电信网络诈骗防控策略，通过技术创新和机制优化，提升诈骗防控的精准性和时效性。

关键词：多源数据；电信网络诈骗；防控策略

引言：2019年，党中央国务院决定成立由政法委牵头，组织公安部、最高人民检察院、最高人民法院、民政部、国家卫健委、地方金融监管等部门联合行动，在全国范围内开展“全民反诈”打击网络诈骗犯罪的集中行动。2023年习近平总书记对打击治理电信网络诈骗犯罪工作作出重要指示，强调要坚持以人民为中心，统筹发展和安全，强化系统观念、法治思维，注重源头治理、综合治理，坚持齐抓共管、群防群治，坚决遏制此类犯罪多发高发态势。随着社会信息化进程的发展，传统犯罪加快向互联网蔓延变异。电信网络诈骗犯罪持续多发高发，犯罪形势严峻复杂，呈现跨境化、链条化、暴力化新特点，衍生偷越国（边）境、非法拘禁等一系列犯罪活动，诈骗手段不断翻新，传统的防控手段主要依赖单一数据源分析和人工经验判断，存在识别精度低、响应速度慢、防控范围有限等突出问题。基于此，构建多源数据融合的防控体系成为破解当前治理困境的关键路径，其核心在于突破数据孤岛壁垒，实现风险识别从“事后追溯”向“事前预警”的本质转变。

一、电信网络诈骗的主要特征分析

（一）技术特征：犯罪手段技术化

诈骗集团利用区块链、虚拟货币、AI智能、远程操控、共享屏幕等新技术新业态，不断更新升级犯罪工具，与公安机关在通讯网络和转账洗钱等方面的攻防对抗不断加剧。诈骗分子普遍利用VoIP网络电话、伪基站、改号软件等技术工具，实现主叫号码伪装和网络身份伪造。根据中国信通院《2024 年虚拟通信技术白皮书》显示，我国虚拟号码市场规模已突破 870 亿元，覆盖企业用户超 2300 万家，个人用户渗透率达 68%，其中合法应用场景占比达 76%。据长沙移动最新数据显示，2025年1月至4月期间，公司已协助公安机关累计打掉43个涉诈窝点，缴获GOIP、VOIP等作案设备五十余台，刑事拘留嫌疑人49名。在技术手段上呈现三个特点：一是技术门槛降低，黑产链提供“一站式”诈骗工具包；二是技术更新快速，平均每3个月就会出现新型技术变种；三是技术对抗性强，采用动态IP、多层代理等方式规避检测。随着AI 不断的发展，生成式人工智能技术的滥用正在催生新型诈骗方式，如语音克隆、深度伪造等，使得诈骗更具迷惑性。

（二）组织特征：犯罪组织体系化

现代电信网络诈骗已形成专业化、团伙化的犯罪组织体系。从公安机关破获案件来看，诈骗团伙通常呈现"金字塔"结构：顶层是金主和技术支撑，中层负责话术开发和人员管理，底层是具体实施诈骗的"话务员"。这种组织结构具有三个显著特点：一是分工明确，形成完整产业链，包括信息获取、技术支撑、资金转移等环节；二是跨区域作案，诈骗窝点多设在境外，资金流转涉及多个国家和地区；三是人员流动快，采用“传销式”发展下线，成员之间多单线联系。

（三）行为特征：犯罪形式复合化

犯罪形式复合化，由于集团垄断化，导致集团犯罪链条进一步加长，犯罪形式相互交织。在电信网络诈骗及其关联犯罪滋生蔓延基础上，偷越国（边）境犯罪迅速上升，逐步形成一条完整产业链条。由诈骗犯罪衍生的人口贩卖、绑架、非法拘禁等危害严重，影响恶劣。同时，黑灰产犯罪境外化，黑灰产团伙或是将整个和部分犯罪链条逐步向境外转移，或是在境内大量使用境外通讯工具以及服务器设在境外的资金交易平台等，以逃避境内打击。

（四）目标特征：诈骗目标精准化

诈骗目标选择呈现精准化趋势。通过非法获取的公民个人信息，诈骗分子能够实施精准画像和分类诈骗。数据显示，不同年龄段人群面临的诈骗类型存在显著差异：老年人多受“保健品销售”、“冒充公检法”诈骗；中青年群体易遭遇“网络贷款”、“刷单兼职”诈骗；学生群体则多受“游戏装备交易”、“校园贷”诈骗侵害。从职业特征看，企事业单位财务人员是“冒充领导”诈骗的主要目标，网购群体易受“退款理赔”诈骗。值得注意的是，诈骗分子会根据社会热点快速调整目标策略，如疫情期间出现的“疫苗预约”诈骗，俄乌冲突期间的“外汇投资”诈骗等。

（五）演化特征：诈骗快速迭代演化

电信网络诈骗持续快速迭代演化。从发展历程看，呈现出“简单欺骗-心理操控-技术渗透”的升级路径。当前表现出三个演化趋势：一是复合化，将多种诈骗手法组合使用，如结合网络交友和投资理财的“杀猪盘”；二是场景化，深度嵌入各类生活场景，如共享单车退押金、ETC认证等新型诈骗；三是国际化，境外散落分布的诈骗团伙越来越少，取而代之的是超大规模的赌诈园区、工业园区。在一些东南亚国家，高峰时活跃的电诈园区多达几十甚至上百个。部分园区在管理控制成员过程中大肆实施故意伤害、非法拘禁、组织卖淫、强奸等犯罪行为，社会危害极其严重。诈骗剧本紧跟社会热点和新闻事件进行调整，大大增强了欺骗性。技术手段也从最初的简单改号发展到如今的深度伪造、AI换脸等高科技手段。

二、多源数据融合的电信网络诈骗防控面临的技术挑战

（一）数据异构性

数据异构性是实现多源数据融合的核心障碍之一。电信诈骗防控涉及的数据类型多样，包括通话记录、短信内容、用户行为日志、地理位置信息、金融交易数据以及社交媒体活动等。这些数据在结构、格式和语义上存在显著差异，例如结构化数据，数据库表格与非结构化数据，语音或文本的混合，导致传统的数据处理方法难以直接整合。此外，不同数据源的采集频率和粒度不一致，例如通话记录可能是秒级更新，而金融交易数据可能是分钟级或小时级更新，这种时间尺度上的不匹配进一步增加了数据融合的复杂度。解决这一问题需要发展高效的数据标准化与转换技术，同时设计灵活的中间件架构以支持动态数据源的接入与映射。

（二）数据实时性

实时性要求对多源数据融合的计算架构提出了严峻挑战。电信诈骗行为往往具有瞬时性，从诈骗发起至资金转移可能仅需几分钟，因此防控系统必须具备毫秒级或秒级的响应能力。然而，多源数据的融合与分析涉及复杂的计算过程，包括特征提取、关联分析、异常检测等，这些操作在传统批处理模式下难以满足实时性需求。尽管流式计算框架能够部分缓解这一问题，但在高并发场景下，如何保证低延迟和高吞吐量仍是一个技术难点。除此之外，实时数据融合还需要解决状态管理与容错机制的问题，以确保系统在节点故障或网络波动时仍能稳定运行。

（三）数据隐私保护与数据安全

隐私保护与数据安全同样是多源数据融合中的关键挑战。电信诈骗防控需要整合来自运营商、金融机构、第三方支付平台等多方的敏感数据，这些数据可能包含用户的个人身份信息、通信内容或财务记录，受《个人信息保护法》）的严格约束。如何在数据融合过程中实现隐私保护，避免信息泄露，成为技术设计的核心考量。现有的解决方案包括联邦学习、差分隐私和同态加密等，但这些技术往往面临计算开销大、实用性不足的问题。例如，联邦学习虽然允许数据在本地进行模型训练而不直接共享原始数据，但其通信成本和模型收敛速度可能影响防控系统的效率。因此，如何在隐私保护与数据效用之间取得平衡，仍需进一步研究。

三、多源数据融合的电信网络诈骗防控框架构建

构建“三层四维”的数据融合框架，三层包括数据采集层、特征融合层和决策应用层。四维指通信、金融、社交和行为四个数据维度。该框架采用微服务架构，支持模块化扩展和灵活配置。

（一）数据采集层：多源异构数据的汇聚与标准化

数据采集层是整个框架的基础，负责整合来自通信、金融、社交和行为四个维度的原始数据。在通信维度，主要采集运营商提供的信令数据、通话记录、短信内容等；在金融维度，整合银行、第三方支付平台的交易流水、账户变动信息；在社交维度，聚合社交媒体平台的聊天记录、好友关系网络；在行为维度，则涵盖设备指纹、APP使用日志、地理位置等动态数据。多模态数据的统一接入，通过API接口、消息队列（如Kafka）、数据仓库（如Hadoop）等方式，实现结构化与非结构化数据的实时或批量采集。数据清洗与标准化，对缺失值、异常值进行修复，并采用统一的数据格式（如JSON Schema或Protocol Buffers）进行规范化存储。而不同数据源的时间戳可能不一致（如金融交易记录精确到毫秒，而社交数据可能延迟数秒），需通过时间序列插值或滑动窗口技术进行对齐。

（二）特征融合层：关键特征的提取与降维

特征融合层是数据智能化的核心环节，其目标是从海量原始数据中提取具有判别性的特征，以供后续建模使用。该层的主要任务包括：

特征选择上通过信息增益、卡方检验或基于模型的特征重要性评估，筛选出与诈骗行为相关性高的变量，例如“短时间内高频呼叫”“异常转账金额”等。特征降维针对高维稀疏数据，采用主成分分析进行降维，以减少计算开销并提升模型泛化能力。跨域特征关联将通信记录中的异常号码与金融交易中的收款账户关联，构建“通信-金融”联合特征，增强诈骗模式的识别能力。

在特征融合层，运用特征选择、降维等方法提取关键特征；在决策应用层，构建分类模型实现诈骗风险评分。多源数据融合的技术框架构建需要突破传统数据治理范式。基础数据层应整合通信网络信令数据、金融交易流水、互联网行为日志、设备指纹信息等异构数据源，其中需重点解决多模态数据的时空对齐问题。

（三）决策应用层：风险评分与动态防控

决策应用层是框架的输出端，基于特征融合层的结果构建分类模型，实现对用户行为的实时风险评估。该层的核心功能包括，诈骗风险评分，根据模型输出生成0-100的风险分值，并结合阈值判定（如高于80分触发预警）生成告警信号。动态防控策略，针对不同风险等级采取差异化措施，例如低风险交易仅记录日志，中风险交易触发二次验证，高风险交易直接拦截并通知反诈中心。反馈优化机制，通过在线学习技术，将误报和漏报案例反馈至模型，实现动态迭代优化。

（四）四维数据整合：通信、金融、社交与行为的协同分析

四维数据是框架的核心输入，其协同分析能够弥补单一数据源的局限性，通信维度揭示诈骗团伙的通联模式，如高频呼叫、短命号码等。金融维度通过识别异常资金流转，如分散转入集中转出、跨行快速转账等。社交维度通过关系图谱挖掘团伙拓扑结构，例如异常群组或密集子图。行为维度是基于设备指纹和操作习惯（如输入速度）识别账户盗用行为。

四、多源数据融合的电信网络诈骗防控策略

（一）数据预处理技术

数据预处理是确保模型效果的基础环节。针对通信数据，采用滑动窗口技术进行时序特征提取；对于金融交易数据，运用关联规则挖掘可疑资金网络；处理社交数据时，采用图嵌入技术将网络关系转化为向量表示；行为数据则通过设备指纹聚类识别异常终端。同时，采用生成对抗网络（GAN）进行数据增强，解决样本不平衡问题。技术防控策略的核心是建立“监测-预警-阻断-溯源”的全链条防控体系。在监测环节，部署分布式流处理平台，实现实时数据采集和分析；预警环节采用多级阈值机制，区分不同风险等级；阻断环节与通信运营商、支付机构建立API接口，实现快速处置；溯源环节运用知识图谱技术，挖掘诈骗团伙的组织结构。

（二）特征融合算法与智能检测模型

在特征融合阶段，以注意力机制的动态加权融合方法，通过计算各数据源的特征重要性得分，实现自适应的特征权重分配。首先对各数据源分别进行特征提取，然后利用注意力网络学习特征间的关联关系，最后通过加权求和得到融合后的特征表示。实验表明，该方法较传统的拼接融合方式，在F1值上提升了7.3%。基于融合后的特征，构建了集成学习检测模型。模型采用Stacking策略，底层包括随机森林、XGBoost和深度神经网络三个基分类器，上层通过逻辑回归进行结果融合。针对新型诈骗模式识别，引入增量学习机制，使模型能够持续更新知识。在模型优化方面，采用贝叶斯优化方法自动调参，显著提升了模型性能。

（三）构建动态风险评估模型

动态风险评估模型的构建需要解决数据流实时处理与模型持续优化的双重挑战。基于Lambda架构搭建的混合计算平台，通过Kafka实现日均35亿条数据的实时摄入，运用Flink进行多源数据流的时间窗口聚合。在算法层面，采用深度森林（Deep Forest）集成XGBoost、LightGBM等异构基学习器，结合LSTM网络捕捉时序依赖关系，构建端到端的风险评估模型。通过融合通信、金融、物流等多维度数据，将转账劝阻拦截时点从资金转出后提前至通话建立阶段，使涉案资金拦截率稳步提升。模型持续学习机制方面，建立样本的动态知识库，采用在线学习算法实现模型参数的分钟级更新，确保对新型诈骗手法的快速适应。

（四）建立跨部门协同治理机制

跨部门协同治理机制是数据融合落地的制度保障。政府部门负责制定政策标准和协调资源，企业承担数据共享和技术创新责任，金融机构落实账户管理和资金拦截措施，公安机关强化侦查打击力度。通过建立联合指挥中心，实现情报共享和联动处置，形成防控合力。需要构建“政府主导-企业协同-公众参与”的三维治理架构，其中关键是通过立法明确数据共享的权责边界。通过区块链技术实现数据 “可用不可见”，在操作层面，建立涵盖风险预警、紧急止付、溯源打击的标准化处置流程。

（五）完善相关的法律保障

在法律层面，需要完善三个方面的工作：一是健全数据共享的法律依据，明确各方权责。在《个人信息保护法》《数据安全法》等现有法律框架下，细化电信诈骗防控场景下的数据共享规则，明确何种数据可在何种范围内共享，避免因法律模糊性导致的数据壁垒。权责划分与追责机制：规定数据提供方与数据使用方的权利义务，明确数据泄露或滥用时的责任主体，并建立相应的处罚措施，以提高数据共享的可信度。在确保反诈效率的前提下，优化用户授权模式，例如采用“默示同意+选择性退出”机制，平衡隐私保护与数据利用需求。二是制定统一的技术标准，规范数据处理流程。国家标准化管理委员会或行业监管机构牵头，制定电信诈骗防控相关的数据格式、数据接口协议及数据加密标准，确保不同机构的数据可无缝对接。三是建立跨境协作机制，应对跨国电信诈骗。与重点国家（如东南亚、非洲等诈骗高发地区）签订司法互助协议，建立跨境电子证据调取、数据实时共享的绿色通道。同时，要平衡好安全与发展的关系，在保护公民隐私的前提下开展反诈工作。

参考文献

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作者简介：任海龙，男，1987.10，吉林警察学院高级实验师，研究方向：软件工程，计算机，网络安全，大数据

基金项目：本文是2024年吉林警察学院科学技术研究项目《电信网络诈骗防控中的多源数据融合与智能识别技术研究》的成果。项目编号：jykyzd202503