加强模式识别和机器学习技术在电信网络诈骗治理中的运用

近年来,电信网络诈骗活动猖獗,人工智能技术与电信网络诈骗相结合催生出黑灰产业体系,诈骗活动愈发精准化、制定化,且诈骗综合技术和人力成本下降,加剧电信网络治理难度.理论研究和实践表明,以模式识别和机器学习为代表的人工智能技术,是打击新形势下电信网络犯罪的有力武器.我国需从政策法规、技术合作攻关、跨部门跨地区合作等方面,加...     

人工智能在电信网络的发展趋势与应用挑战

现阶段,电信网络强度持续提升、电信网络设备数量持续增加,运行维护工作更为复杂,人工智能的应用可以让电信网络得到进一步发展,但同时也带来一些新的挑战。本文首先对人工智能在电信网络的发展趋势予以说明,然后结合实际情况,对人工智能在电信网络的应用挑战进行分析,希望可以对业内起到一定参考作用。     

跨境电信网络诈骗形势特点分析与治理路径研究

<正>近年来，随着我国信息网络技术快速发展，传统犯罪持续下降，以电信网络诈骗为代表的新型网络犯罪持续高发多发。为坚决遏制我国电信网络诈骗犯罪快速上升势头，各地区相关部门多措并举，“打防管控”齐发力，我国电信网络诈骗治理工作取得实效。据公安部统计，截至2022年11月底，     

基于时空知识图谱的反电信网络诈骗模型构建方法研究

对于运营商而言，如何防范和打击电信网络诈骗是一个重要的挑战。文中将时空维度引入知识图谱技术中，通过时空特性建模、时空数据处理、节点间关系构建等，构建了一种反电信网络诈骗模型，可有效地应用于诈骗电话检测、诈骗网址检测和高危用户预警等场景，以提高运营商的反电信网络诈骗能力。     

区块链助力电信网络反欺诈协同治理

电信网络欺诈案线索分布广、破坏跨度大、受害人群多,给案件侦破带来了难度。大数据、人工智能等技术推动了精准化侦办,但技术的不当使用也会带来个人隐私泄露、银行卡被盗刷盗用的风险。探索了基于区块链的电信网络反欺诈协同治理,进行了核心能力和反欺诈人群分析,利用区块链的智能合约和密码共识,保证了电信数据的不可篡改和安全共享,进行了反欺诈协同治理的逻辑设计,为基于区块链的电信网络反欺诈协同治理的进一步落地应用提供了思路。     

我国信息通信行业防范治理电信网络诈骗探讨与研究

近年来电信网络诈骗作为一种新型诈骗方式受到社会广泛关注,诈骗形式从电话、短信诈骗朝网络诈骗演进,呈现技术对抗强、骗术变化快、涉及产业链广、扩散范围大等特点。从通讯联络方式方式入手,在加强个人信息保护、落实电话实名登记、规范重点电信业务、提升技术管控能力方面进行综合防范与治理。     

中国信通院副院长魏亮 以技管网，开创行业反诈新格局

<正>随着我国信息网络技术快速发展，电信网络诈骗已成为当前社会面临的重大安全威胁之一。公安部发布的最新数据显示，2022年我国共破获电信网络诈骗案件46.4万起。电信网络诈骗的手段千变万化，包括虚假中奖信息、冒充公检法部门进行电话诈骗、冒充亲戚朋友求助等，这些诈骗行为通常以虚假名义骗取受害人的个人信息和财产，给个人和社会带来极大的损失。     

创新求变再出发 转型发展谱新篇——2019(第十八届)中国互联网大会在京召开

<正>以"创新求变再出发,优质发展谱新篇"为主题,由中国互联网协会主办的2019(第十八届)中国互联网大会7月9日～7月11日在北京召开。本届大会围绕5G、IPv6、人工智能、金融科技、互联网人才、互联网教育、互联网安全与治理、知识产权保护、防范治理电信网络诈骗、个人信息与数据保护、互联网站发展等热门议题密集推出了29场主题论坛。     

电信网络诈骗治理视角下的“秒拨”IP技术研究

当前,电信网络诈骗形势严峻,方法手段层出不穷,大量诈骗分子利用“秒拨”IP代理软件,借助动态IP切换技术,频繁变换社交平台、支付平台等的登录IP地址,隐藏真实物理位置,严重阻碍了诈骗案件的溯源与侦破。为破解“秒拨”IP诈骗难题,从信息通信行业视角对“秒拨”动态IP切换技术进行深入剖析,研究“秒拨”IP代理软件的技术原理,分析“秒拨”IP的治理难点,从技术手段、业务管理等方面提出应对建议,为行业治理提供借鉴。     

数字经济背景下电信运营商的技术与商业变革

数字经济正在催生新的市场扩张机会,电信运营商在新的浪潮下也面临巨大的变革挑战。文章从技术变革和商业变革两方面入手,详细论述了数字经济背景下电信运营商需要应对的新挑战。技术层面,运营商需要应对网络云化、5G、人工智能、网络安全带来的能力新要求;商业层面,运营商要准备好突破规模经济的增长范式,加快向范围经济转型,还要创新营销模式、盈利模式、体制机制。     

数字经济时代人工智能伦理风险及治理体系研究

随着人工智能学习算法的革新、海量数据的积累、计算能力的提升,全球迎来新一轮人工智能发展浪潮。人工智能在为人类生产生活带来诸多便利的同时,也引发了一系列社会伦理风险,为社会治理带来全新挑战。梳理分析全球重点国家人工智能治理进展及特点,提出从治理模式、治理手段、治理评价三方面构建完备的人工智能治理体系,并针对我国人工智能治理体系的构建提出相关发展建议。     

人工智能在军事通信网络中的应用:基于“零信任”方法

军事团体对Artificial Intelligence(AI)技术、网络安全及遭遇威胁时的弹性作业能力的关注以应对敌方的全新网络攻击,以AI驱动的自动武器系统将面临更加严格的基于“零信任”方法的审查,以迎接全新挑战并开创智能武器的新局面。应用存在的安全隐患,并提出了相应的安全防护措施,以期为计算机网络信息系统的正常使用提供一定的参考意见。     

人工智能技术视角下节目主持人的职能升级

人工智能技术加快了全领域的产业升级,传媒行业作为信息技术的前沿地带,不断革新虚拟影像技术和智能语音技术。AI主播的出现构建了新的主持空间,对真人主持人的有声语言创作模式带来挑战,倒逼主持人职能升级。在新的主持传播空间,主持人要拥抱新技术,强化AI主持人对自己的辅助作用,在内容创作中强化情感传播和人际互动,打造更具艺术性、创新性、情感性的内容产品。     

An Intelligent IN

The Intelligent Network [IN] is a network concept to ease the introduction of new services based on more flexibility and new capabilities. This paper describes an evolution towards a more intelligent structure provided by Advanced Information Processing techniques with emphasis on a Distributed Artificial Intelligence concept.     

中国电信BSS中台架构的研究与设计

分析了电信运营商在5G、云网融合时代的通信技术变革所带来的通信业的新业态、新生态圈合作挑战与机遇,结合中国电信信息化建设现状,提出了构建适应于中国电信的企业中台建设方案。以“轻门户、变应用、稳中台”的构建思路,重点介绍业务中台的构建方案。通过引入应用层、构建业务中台,实现对前端业务与市场的快捷精确响应,并通过案例介绍,验证方案的优越性与可行性。     

人工智能时代职业院校计算机专业人才培养方案研究

得益于大数据、云计算、互联网的巨大进步,人工智能在社会各个领域获得蓬勃发展。以人为本理念型人才、智能化人才以及复合型人才成为职业院校人才培养的新方向。立足人工智能时代,文章对职业院校人才培养方案进行了深入研究,从“顶层设计,做好人工智能发展规划”“全面变革,深化人工智能教育融合”“校企联动,拓宽人才培养实施路径”“强化保障,提升人工智能师资质量”4个方面优化职业院校人才培养方案。     

广西电信承载网络的设计建议

该文针对广西电信业务网络的实际情况，对目前先进的计算机网络技术进行分析，并提供了实现广西电信承载网的设计思路和全套解决方案。     

中国电信软交换试商用实验工程

软交换技术的突飞猛进促进了软交换网络的实际商用,中国电信作为业界对该项技术研究的先驱者之一,从2001年就开始软交换技术的基础研究、测试和现网实验等工作,对下一代网络体系的完善和成熟起到了非常重要的推动作用,"中国电信软交换试商用实验工程"就是其中的重要项目之一.本文是对该项目的简单介绍,包括项目的背景、研究思路、主要工作、技术创新等.     

人工智能技术在邮运调度专家系统中的应用

随着Intranet技术和通信技术的迅猛发展,人工智能技术对邮政系统的科技发展将会产生重大的推动作用。阐述了人工智能技术在邮政运输调度系统中的应用,介绍了全国邮政干线网邮运调度专家系统的研究目标、控制方案、知识组织与分布及系统的控制结构。     

Machine Learning and Deep Learning powered satellite communications: Enabling technologies,applications, open challenges,and future research directions

The recent wave of creating an interconnected world through satellites has renewed interest in satellite communications. Private and government-funded space agencies are making advancements in the creation of satellite constellations, and the introduction of 5G has brought a new focus to a fully connected world. Satellites are the proposed solutions for establishing high throughput and low latency links to remote, hard-to-reach areas. This has caused the injection of many satellites in Earth's orbit, which has caused many discrepancies. There is a need to establish highly adaptive and flexible satellite systems to overcome this. Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) have gained much popularity when it comes to communication systems. This review extensively provides insight into ML and DL's utilization in satellite communications. This review covers how satellite communication subsystems and other satellite system applications can be implemented through Artificial Intelligence (AI) and the ongoing open challenges and future directions.