为应对电信诈骗的隐蔽性和难防性，提出了一种基于运营商OSS域数据的反诈模型，目的是满足大众日益增长的电信诈骗防控需求。利用OSS域用户行为数据，结合电信网络诈骗行为特征，采用机器学习方法构建了一套网络诈骗洞察与防范软件，可实现对诈骗行为的有效识别。采用国内知名互联网信息安全平台数据进行交叉验证，结果表明该模型能够有效鉴别恶意用户，具有较高准确率，具有较强可操作性，为电信诈骗防范提供了有力支撑。
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