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摘要
近年来电信网络诈骗案件数持续攀升,严重威胁人民群众的财产安全。贷款类诈骗是一种典型的电信网络诈骗,犯罪团伙通常将诈骗网站伪装为正规借贷平台网站欺骗用户。贷款类诈骗网站可通过各类网站模板和小众域名进行快速搭建部署,这给公安、运营商等部门的防范打击工作带来了重大挑战。为了解决此问题,提出了一种贷款类诈骗网站识别框架,该框架通过白名单过滤和三类关键特征实现了基于规则和基于机器学习的识别方法的有效结合。通过基于真实数据的多种分类算法对比实验验证了提出算法的有效性。
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近年来电信网络诈骗案件数持续攀升,严重威胁人民群众的财产安全。贷款类诈骗是一种典型的电信网络诈骗,犯罪团伙通常将诈骗网站伪装为正规借贷平台网站欺骗用户。贷款类诈骗网站可通过各类网站模板和小众域名进行快速搭建部署,这给公安、运营商等部门的防范打击工作带来了重大挑战。为了解决此问题,提出了一种贷款类诈骗网站识别框架,该框架通过白名单过滤和三类关键特征实现了基于规则和基于机器学习的识别方法的有效结合。通过基于真实数据的多种分类算法对比实验验证了提出算法的有效性。
