
利用大数据分析,痛击通信网络诈骗
网络搜索可知,2009年公安部对河北丰宁县、湖北红安县和大悟县、湖南双峰县、广东电白县和海南儋州市等6个电信诈骗犯罪嫌疑人比较集中的原籍地进行了挂牌整治。其中,河北丰宁、湖南双峰、广东电白、海南儋州属于两次“上榜”。
简单搜索,就可以发现,这些地方的电话、短信、网络诈骗报道最早可追溯到2006年,甚至2003年,有的地方诈骗方式多年基本没有改变,有的地方已经过了多次变化。这些地方的公安部门也不是没有作为,地方政府的专项行动也打过数轮,甚至有的地方,年年打击诈骗都成绩卓著,但诈骗好像总是“春风吹又生”。多地的诈骗方式还被央视、中新社、新华社等“起底”曝光,但这并不影响那些名声在外的“诈骗县”、“诈骗村”一次次在报道中出现,甚至有的报道,让人觉得记者、办案的警察都有羡慕之意。男女老少,兄弟结尾,拿起手机、电脑等作案时就是骗子,放下又是生活美满的普通公民,上山打游击,进村需过安全岗,与警察捉迷藏。
诈骗暴利,可以不劳而获,肯定是一个重要原因;通信、互联网工具打破了时间、空间界限,信息流、资金流可以方便地流动,肯定也是一个重要原因,手机号未全部实名、网上平台注册信息未能严格实名,可能也会有一些作用。但当一个村、一个县,连续多年被加上了“诈骗”的标签,还能继续“诈骗”下去的时候,我们更应该反思的是我们的治理打击流程哪里出了问题?
第一,骗子居一地骗全国,我们为什么不能举全国之力,灭一地的诈骗?电信网络诈骗,大都情况下是如此,发送一条信息,上当的可能只有最多百分之一、二,甚至只有万分之几,大都只有千分之几,但只要有一个上当的,对诈骗者来说就已经是暴利了。而且可以今天骗山西的,明天骗河南的,银行卡、手机号经常换,人虽未动,同样是“打一枪换一个地方”。但这些在大数据面前,都是透明的,如图,相关企业、单位每家派一个人,远不如打通数据后台有效(别和我说信息安全,打通数据后台,在严格规范下,同样可以保证信息不泄露)。
第二,堵是成本高、收效小的手段。目前各种宣传从未间断,电信运营商、即时通讯软件提供商、网络安全公司、银行已建立了一级一级的防护手段,越来越多的诈骗行为被识别,被拦截,报道中的拦截金额也越来越高,但这也导致“堵”的成本越来越高但效果却在逐步降低。出于暴利,骗子们会想更种办法“绕”过堵截。
第三,打得远不够狠,不足以震慑诈骗者。每一轮打击都是声音很大、成绩卓著,但并未能有力地震慑诈骗者。这可能有几方面的原因,①查清的违法所得金额较少,②处罚附带的经济处罚额度过小,③对诈骗未遂的认定偏软。
我们已经进入了移动互联网时代,全国都在积极推进互联网+,现在对于通信及网络诈骗来说,骗子已经快速互联网化、移动化,而相应的执法还受到各种时间、空间的限制,并未能充分发掘海量信息的价值,如果不能突破这一点,很难真正遏制此类诈骗行为。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17