三大通讯公司2025年反诈新规：技术赋能与社会共治

2025年12月30日 互联网

一、新规背景：通信反诈进入技术驱动新阶段

2025年8月1日起，国内三大通讯公司正式实施《通信网络可疑行为举报管理办法》，明确要求运营商、虚拟运营商及通信服务提供商在发现疑似诈骗电话、异常短信、非法流量等行为时，需在2小时内通过公安部反诈专线96110提交线索。这一规定标志着通信反诈从“被动响应”转向“主动防控”，其核心在于通过技术手段实现风险识别与快速处置的闭环。

1.1 政策驱动：技术合规的刚性要求

新规的出台与《网络安全法》《数据安全法》及《反电信网络诈骗法》形成政策联动。例如，某法规条款明确要求“网络运营者需建立异常通信监测机制”，而此次新规进一步细化了技术标准：运营商需部署AI驱动的异常行为检测系统，对高频呼叫、境外号码伪装、短信内容关键词触发等场景进行实时分析。

1.2 技术痛点：传统反诈的局限性

传统反诈依赖人工审核与用户举报，存在两大缺陷：一是滞后性，诈骗行为往往在用户受损后才被发现；二是覆盖不足，仅依赖关键词过滤难以应对语音合成、AI换脸等新型诈骗手段。新规要求的技术升级需解决三大问题：如何降低误报率？如何提升实时性？如何兼容不同运营商的网络架构？

二、技术实现：AI与大数据构建反诈中台

新规的技术落地需依托“数据采集-特征分析-风险评分-处置反馈”的全流程体系。以下从关键技术模块展开分析。

2.1 数据采集层：多源异构数据融合

运营商需整合通话记录、短信内容、流量日志、设备指纹等数据。例如，某系统架构中，数据采集模块需支持：

  • 实时流处理：通过Kafka或Pulsar实现每秒百万级通话记录的实时摄入；
  • 数据清洗：去除无效字段（如重复呼叫记录），统一时间戳格式；
  • 设备关联：将IMSI、IMEI、IP地址等标识符映射至用户身份，构建行为画像。
  1. # 示例：基于PySpark的通话记录清洗
  2. from pyspark.sql import SparkSession
  3. spark = SparkSession.builder.appName("CallLogCleaning").getOrCreate()
  5. # 加载原始数据
  6. raw_data = spark.read.csv("call_logs.csv", header=True)
  8. # 清洗逻辑：过滤空值、标准化时间格式
  9. cleaned_data = raw_data.filter(
  10.     (raw_data["caller_number"].isNotNull()) & 
  11.     (raw_data["timestamp"].isNotNull())
  12. ).withColumn("timestamp", 
  13.     functions.to_utc_timestamp(
  14.         functions.from_unixtime(functions.col("timestamp").cast("long")), 
  15.         "UTC"
  16.     )
  17. )

2.2 特征分析层：异常行为建模

通过机器学习识别可疑模式，典型特征包括：

  • 时间特征：凌晨高频呼叫、节假日异常流量；
  • 空间特征：号码归属地与通话地跨省/跨国；
  • 内容特征：短信包含“转账”“验证码”等关键词，或语音中检测到AI合成痕迹。

某模型采用XGBoost算法，输入特征涵盖200+维度，输出风险评分（0-1）。训练数据需覆盖正常用户行为与历史诈骗案例，例如：

  1. # 特征工程示例
  2. import pandas as pd
  3. from sklearn.preprocessing import StandardScaler
  5. # 加载数据
  6. data = pd.read_csv("labeled_data.csv")
  8. # 特征提取
  9. features = data[["call_duration", "call_frequency", "geo_distance", "keyword_count"]]
  10. scaler = StandardScaler()
  11. scaled_features = scaler.fit_transform(features)
  13. # 训练模型（伪代码）
  14. from xgboost import XGBClassifier
  15. model = XGBClassifier(n_estimators=100, max_depth=5)
  16. model.fit(scaled_features, data["is_fraud"])

2.3 处置反馈层：自动化与人工协同

系统需支持分级处置策略：

  • 低风险：标记号码并推送用户警示短信；
  • 中风险：限制呼叫频率，要求二次身份验证；
  • 高风险：自动阻断通信，并通过96110接口提交线索。

某接口设计示例：

  1. {
  2.   "report_id": "FRAUD_20250801_001",
  3.   "caller_number": "+86138****1234",
  4.   "risk_score": 0.92,
  5.   "evidence": [
  6.     {"type": "geo_mismatch", "value": "号码归属地:北京 vs 通话地:缅甸"},
  7.     {"type": "keyword_trigger", "value": "短信包含'安全账户'"}
  8.   ],
  9.   "timestamp": "2025-08-01T14:30:00Z"
  10. }

三、企业合规：技术升级与流程优化

新规对企业提出双重挑战：技术能力达标与运营流程合规。以下为关键实施路径。

3.1 技术架构升级

  • 混合云部署：将核心检测模型部署于私有云，保障数据隐私；利用公有云弹性计算资源应对流量高峰。
  • API网关设计：通过RESTful API与公安系统对接，支持高并发请求（如某企业要求QPS≥500）。
  • 灰度发布机制：新模型上线前在测试环境验证，避免误伤正常用户。

3.2 运营流程重构

  • 建立反诈专班：技术、法务、客服团队联合办公，实现“检测-处置-复盘”闭环。
  • 用户教育体系：通过APP推送、IVR语音提示等方式普及反诈知识，降低举报门槛。
  • 合规审计：定期生成检测日志与处置报告，满足监管部门审查要求。

四、未来展望：技术与社会共治

新规的实施需平衡技术效率与社会成本。例如，某研究显示，AI检测的准确率每提升1%，可减少3%的误报，但需增加15%的计算资源。未来，反诈体系将向“联邦学习+隐私计算”方向发展，实现跨运营商数据共享而不泄露用户隐私。

企业可参考以下最佳实践：

  1. 分层防御：结合规则引擎（如正则表达式过滤）与机器学习模型，覆盖已知与未知威胁；
  2. 动态阈值：根据历史数据调整风险评分阈值，适应不同时段、地区的诈骗特征变化；
  3. 社会协作：与银行、支付机构建立联合反诈机制，实现“通信阻断-资金拦截”的联动处置。

2025年新规的落地，标志着通信反诈进入“技术主导、社会共治”的新阶段。企业需以技术为基石，以合规为准则，构建可持续的反诈生态，共同守护数字社会的安全底线。

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