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Image-Based Telecom Fraud Detection Method Using an Attention Convolutional Neural Network
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OA
AI
DOI：10.3390/e27101013.png)
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摘要
En 中文
近年来，电信诈骗在许多地区仍然普遍存在，严重影响了人们的日常生活并造成巨大的经济损失。然而，以往研究主要依赖专家知识进行特征工程，这在时效性和有效适应诈骗行为持续演变模式方面存在不足。此外，真实通信数据中诈骗金额的极端不平衡也阻碍了深度学习方法的开发。为应对此问题，我们提出了一种特征转换方法，以尽可能全面地表示用户的通信行为，并开发了一种结合Focal Loss函数的卷积神经网络（CNN），用于在高不平衡数据中识别罕见的诈骗活动。在真实数据集上的实验结果表明，在严重的类别不平衡条件下，所提出的方法在两个关键指标——召回率（0.7850）和AUC（0.8662）上显著优于现有方法。本研究为电信诈骗检测提供了一种新途径，能够有效识别诈骗号码。
Keyword:
telecommunication fraud detection
convolutional neural network
feature generation
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
2
论文数:
956
被引数:
2.4W
机构
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