基于多方安全计算的电信欺诈识别系统研究  

作　　者：刘静 赵东明[1] 田雷[1] 刘帅 崔建军 

机构地区：[1]中国移动通信集团天津有限公司人工智能实验室,天津300020

出　　处：《通讯世界》2022年第1期52-54,共3页Telecom World

摘　　要：本文基于“联邦学习+区块链”技术,设计了一种基于多方安全计算的电信欺诈识别系统。实现电信行业欺诈识别和风险防控功能。该系统以联邦学习技术为基础实现电信、金融、公安等跨行业的数据隐私共享,并以联盟链实现去中心化的可信网络,将人工智能模型关键参数上链,在保证原数据不出域、数据隐私不泄露的基础上完成联邦模型的建立与预测。该系统成功打通企业间数据壁垒,实现在跨运营商、公安行业的合作共赢,实现精准欺诈识别、受害人通知、手机断卡冻结,成为数据融合赋能的引擎、智脑。

关 键 词：隐私保护 电信欺诈 联邦学习 多方安全计算 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]