虚假信息诈骗侦控对策研究

虚假信息诈骗是一个具有特定含义的词组，是对一系列利用虚假信息进行诈骗犯罪的总称，是指以非法占有他人财产为目的，利用“网络”平台，采取虚构事实或者隐瞒事实真相的方法，骗取他人财物的行为。虚假信息诈骗是近几年才出现的一种新型诈骗形式。中国的虚假信息诈骗犯罪起源于福建省泉州市安溪县、早期的虚假信息诈骗主要表现为手机虚假信息诈骗，犯罪分子大都采来自于泉州市安溪县。由于这种犯罪的低风险与高收益，这一两年以来，各地犯罪分子竞相效仿，有些境外的诈骗分子也加入其中，使虚假信息诈骗犯罪的队伍日益膨大，也使虚假信息诈骗成为一种必须切实加以重视的犯罪现象，就国外情况看，利用互联网实行诈骗的犯罪不少，但利用手机及其他平台传递虚假信息进行诈骗的情况并不多见。因此，国外也没人就这一犯罪现象进行过专门的研究，这是一个带有中国特色的犯罪现象，必须由中国人自己来研究。[编者按]     

法网恢恢 网骗难遁形

面对镜头,他为何低下了头?谈到父母,七尺男儿为何哭泣?正义与邪恶,他如何选择?友情与背叛,他会怎样抉择?本刊记者千里追踪网络骗子落网全过程。     

白话大数据

正我们所做的任何一件事都会(将会)留下一条可追踪的数字轨迹(或称数据),而这条轨迹能够被我们或他人利用和分析,这便是大数据存在的前提。坦白地讲,我并不喜欢"大数据(Big Data)"这个词,听起来太过技术化,又有些空洞,但大数据的威力却是我们无论如何都无法忽视的,并将深刻地影响我们每个人的生活。     

电信诈骗谨防“攻心术”

正最近,有人期待着与家乡的亲友见面,有人怀揣着临近放假的喜悦,心情往往比较放松。实施电信诈骗的不法分子正是抓住了这种态心,想着"趁虚而入敲上一笔,过个肥年。所以近来有关电信诈骗的案件频频见诸报端。因此,除了收到陌生电话和信息时多个心眼外,了解电信诈骗的手法和被骗者的心态,也是至关重要的。电信诈骗的起因与创新     

公安机关提醒 电话诈骗频发 市民注意防范

正今年以来,一些犯罪分子频繁利用手机、电话和互联网实施通讯诈骗犯罪,严重危害社会治安,给群众财产造成了重大损失。全市公安机关积极会同有关部门持续开展严打整治行动,有效遏制了诈骗案件的高发势头。但由于此类犯罪手段不断翻新,欺骗性和再生性极强,近期在我市部分地区又出现反弹。为切实提高全社会对通讯诈骗犯罪的识别和应对能力,特将该类型犯罪的常见手段揭露如下:     

当心3类网络诈骗

正春节临近,各类病毒及网络钓鱼也随之活跃。瑞星安全专家表示,近一周来,以下3类网络诈骗增多,网友上网或使用手机时应格外警惕。(1)代付车票款易泄隐私春运火车票开售以来,许多第三方交易平台都出现了网银代付www.12306.cn网购火车票等服务,称可为没有网银或不方便使用网银的市民     

基于行为特征识别的网络诈骗嫌疑人追踪系统

在互联网日益发展的今天,网络诈骗随时随处都在发生,犯罪嫌疑人的身份极难识别,给网络诈骗案件的侦破带来了困难。文章以即时聊天工具QQ为例,对网络诈骗嫌疑人身份识别及追踪给出一个完整的解决方案。文章的思路是通过行为特征来进行嫌疑人的身份识别,行为特征指不同人的击键特征,能够高精准地区分不同的人,而且键盘普及率很高,这给系统运行提供了硬件环境。在系统中,文章通过监听用户键盘击键进行击键特征提取,并且引入本地验证和服务器验证对用户进行身份识别,通过IP对疑犯进行定位,从而协助执法人员进行网络诈骗案件的侦查。     

“北京网络安全反诈骗联盟”在京正式启动

4月17日,由北京市公安局网络安全保卫总队与360公司联合发起的“北京网络安全反诈骗联盟”在京举行启动仪式,此举旨在发动和联合社会力量,群策群力,共同维护网络安全。公安部网络安全保卫局副巡视员邓宏敏,360公司总裁齐向东联合宣布联盟平台网站http：／／fanzhapian．360．cn正式启动运营。     

基于用户行为分析的诈骗电话识别

本文的研究目的是提高诈骗电话的识别率和识别准确性.基于大数据平台采集用户通话行为、上网行为等通信过程数据,结合用户基本属性、手机终端信息等进行综合分析,并采用合适的识别算法进行机器学习建立识别模型,能更好的发现诈骗电话与普通电话的内在差异,相比传统基于呼叫行为的分析,能有效提高骚扰诈骗电话识别的准确度和覆盖率,降低漏判、减少误判.经实际数据验证,对诈骗电话识别效果有明显提升,可作为诈骗电话识别的一种新的技术选择.     

网络犯罪的检测分析技术

随着信息技术的高速发展,越来越多的生产生活逐渐转移到网络空间进行,国民经济对网络空间的依赖也日益凸显.互联网带来便利的同时,越来越多的犯罪从传统线下转移到网络空间中进行,威胁人民群众的日常生活安全.因此,如何理解、评估、预防、打击网络犯罪,成为学术界、工业界和相关执法部门的关注重点.近年来,研究人员持续关注各种网络犯罪及对应的防范、评估、反制技术.但目前针对网络犯罪总体综述研究较少,亟需对网络犯罪产业链组成部分进行全面且详细的梳理.将以钓鱼(phishing)、诈骗(scam)、恶意挖矿(cryptojacking)等经典网络犯罪攻击方式为切入点,深入分析包括黑帽搜索引擎优化(Blackhat SEO)、误植域名(typosquatting)在内的相关支撑技术,详细揭露地下市场(underground market)、僵尸网络(Botnet)和洗钱渠道(money laundering)等网络犯罪基础设施,剖析网络犯罪产业链,最后讨论了网络犯罪研究中仍存在的挑战,并展望未来研究方向.