贷款类诈骗网站识别方法研究  

作　　者：李高翔 叶宇中 黄福鸿 卓采标 潘国良 陈金林 陈德兴 吴雁琛 

机构地区：[1]国家计算机网络与应急技术处理协调中心广东分中心 [2]广州市刑事科学技术研究所 [3]广州市反诈中心

出　　处：《广东通信技术》2021年第6期72-76,共5页Guangdong Communication Technology

基　　金：广州市科技计划项目(2019030005)。

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。

关 键 词：网站分类 算法框架 机器学习 贷款诈骗 

分 类 号：TP393.092[自动化与计算机技术—计算机应用技术] D924.35[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]