诈骗网站智能识别技术与综合治理--聚文网

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内容简介

诈骗网站作为实施电信诈骗犯罪的主要载体，是诈骗案件中犯罪分子和被害人发生交互的主要媒介。开展针对诈骗网站进行精准识别，有助于准确揭示犯罪规律、控制犯罪影响范围，对打击防范电信网络诈骗犯罪具有重要意义。面对猖獗的电信网络诈骗形势，国家有关部门已集中展开多次诈骗网站整治专项行动，并针对电信网络诈骗案件的打击与防范问题开展了形式多样的分析研判工作，取得了一定的成效。但是，诈骗网站的识别和综合治理仍存在识别线索欠高效、研判欠精准等问题。因此，为进一步提升打击防范电信网络诈骗工作的效能，遏制电信网络诈骗犯罪的多发高发势态，本书运用基于大数据、机器学习等新兴领域的先进技术，开展针对诈骗网站的智能识别与综合治理研究。

引言第1章诈骗网站特征与漏洞分析 1.1 诈骗网站概述 1.2 诈骗网站特征 1.3 诈骗网站漏洞分析 1.4 本章小结第2章基于卷积神经网络的诈骗网站文本分类 2.1 概述 2.2 相关技术概述 2.3 模型实现 2.4 模型评估 2.5 本章小结第3章基于BERT迁移学习模型的诈骗网站文本识别方法研究 3.1 BERT文本分类模型概述 3.2 诈骗网站文本识别模型流程设计 3.3 实验及分析 3.4 本章小结第4章诈骗网站图像智能识别技术研究 4.1 相关技术概述 4.2 模型设计 4.3 实验与分析 4.4 本章小结第5章基于RoBERTa模型和Inception-ResNetV2决策融合的诈骗网站识别模型 5.1 模型概述 5.2 相关技术概述 5.3 模型实现 5.4 IRWD-RIRF评估 5.5 诈骗网站可视化识别系统 5.6 本章小结第6章基于相异模型集成的多模态诈骗网站识别方法研究 6.1 相关技术基础 6.2 诈骗网站特征分析方法 6.3 实验分析 6.4 本章小结第7章基于评分卡的诈骗网站量化分析 7.1 基本原理 7.2 模型构建 7.3 模型对比分析 7.4 本章小结第8章基于网络行为的诈骗网站识别预警 8.1 被害人网络行为定量分析 8.2 模型建立思路与数据预处理 8.3 数据挖掘与模型建立 8.4 本章小结第9章基于网络流量的诈骗网站识别 9.1 基础技术 9.2 问题定义 9.3 模型设计 9.4 实验分析 9.5 本章小结

诈骗网站智能识别技术与综合治理

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