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电信反欺诈相关技术研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
目录第7-9页
第一章 引言第9-12页
    1.1 课题来源及意义第9页
    1.2 研究现状第9-11页
        1.2.1 套拨欺诈第9-10页
        1.2.2 复制卡欺诈第10页
        1.2.3 骚扰电话欺诈第10页
        1.2.4 垃圾短信欺诈第10-11页
    1.3 本人在研究生阶段所做的工作第11页
    1.4 论文结构第11-12页
第二章 相关技术介绍第12-17页
    2.1 移动通信系统概述第12-14页
        2.1.1 UMTS系统网络构成第12-14页
    2.2 数据挖掘概述第14页
    2.3 选取的数据库系统及数据分析工具第14-16页
        2.3.1 Oracle数据库概述第14-15页
        2.3.2 SAS工具第15-16页
    2.4 小结第16-17页
第三章 防套拨方法研究及设备配置第17-33页
    3.1 总体说明第17-18页
    3.2 套拨场景第18-26页
        3.2.1 场景一:通过长途区号套拨第18-19页
        3.2.2 场景二:通过长途接入号或内部接续号套拨第19-22页
        3.2.3 场景三:预付费套拨第22-23页
        3.2.4 场景四:多方通话及呼叫保持恶意套拨第23页
        3.2.5 场景五:呼转至特殊号码套拨第23-24页
        3.2.6 场景六:无权用户盗打国际第24页
        3.2.7 场景七:通过拦截IMSI/TMSI盗打电话第24-25页
        3.2.8 场景八:通过使用特殊字符盗打电话第25页
        3.2.9 场景九:通过号码携带RN号码盗打电话第25-26页
    3.3 防套拨规则第26-29页
        3.3.1 端局防套拨规则研究第26-27页
        3.3.2 关口局防套拨规则第27-29页
    3.4 设备防套拨配置方法举例第29-32页
        3.4.1 号码分析流程图第29-31页
        3.4.2 限呼分析第31-32页
    3.5 小结第32-33页
第四章 复制卡技术研究第33-40页
    4.1 概述第33页
    4.2 复制卡产生原理第33-37页
    4.3 复制卡解决方案第37-39页
    4.4 小结第39-40页
第五章 骚扰电话检测技术研究第40-54页
    5.1 背景第40页
    5.2 现状第40-41页
    5.3 数据挖掘中的分类方法概述第41-42页
        5.3.1 决策树分类第41-42页
        5.3.2 贝叶斯分类第42页
        5.3.3 神经网络方法第42页
    5.4 基于贝叶斯的骚扰电话检测技术研究第42-53页
        5.4.1 贝叶斯分类器介绍第42-44页
        5.4.2 基于贝叶斯分类的骚扰电话检测技术分析流程第44-45页
        5.4.3 基于贝叶斯分类的骚扰电话检测技术分析过程第45-49页
        5.4.4 利用SAS系统实现骚扰电话样本预测第49-53页
    5.5 小结第53-54页
第六章 垃圾短信检测技术研究第54-64页
    6.1 背景第54页
    6.2 垃圾短信监控和过滤的技术框架第54-56页
        6.2.1 实时过滤机制第54-55页
        6.2.2 话单分析机制第55-56页
        6.2.3 协议监测机制第56页
    6.3 垃圾短信检测主要方法第56-58页
        6.3.1 黑白名单过滤方法第56-57页
        6.3.2 关键词过滤方法第57页
        6.3.3 频率过滤方法第57页
        6.3.4 文本分类过滤方法第57-58页
    6.4 垃圾短信监测模型第58-63页
        6.4.1 黑白名单模块第59-60页
        6.4.2 相似度判断模块第60页
        6.4.3 关键词匹配模块第60-61页
        6.4.4 文本分类过滤模块第61-63页
    6.5 小结第63-64页
第七章 总结第64-65页
参考文献第65-67页
致谢第67-68页
攻读学位期间发表的学术论文第68页

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