БОРЬБА С ТЕЛЕФОННЫМ МОШЕННИЧЕСТВОМ НА ОСНОВЕ РАСПОЗНАВАНИЯ ГОЛОСА С ПРИМЕНЕНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

摘要

Телефонное мошенничество на протяжении нескольких лет постоянно приводит к серьезным финансовым потерям для клиентов телекоммуникационных услуг. Традиционные подходы к обнаружению злоумышленников в сфере телекоммуникаций обычно основаны на создании черного списка мошеннических телефонных номеров. Однако они могут легко обходить такой вид обнаружения, достаточно изменить номера, для этого используется VoIP (Voice over IP). Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем обнаруживать телефонное мошенничество по содержанию звонка, а не просто по номеру телефона звонящего. Мы используем алгоритмы машинного обучения для анализа данных и выбора высококачественных описаний из информации, собранной ранее, для построения наборов данных. Звук звонка используется в качестве входных данных, транскрибируемый в текстовую форму, которая затем предварительно обрабатывается и подается в модель машинного обучения. Итоговая классификация диалогов осуществляется с помощью метода k-ближайших соседей, которая объединяет результаты двух модулей с выявлением подозрительных словосочетаний в диалоге. Точность данного метода составила порядка 92. Подробно проанализированы характеристики текста мошеннического разговора и обнаружены критерии, по которым можно эффективно отличить мошеннические разговоры.