摘要:人工智能技术快速发展为推进电信网络治理智能化、精准化提供了新机遇，同时也被分子恶意利用给治理工作带来新挑战。系统梳理人工智能技术在电信网络治理工作中的应用实践，剖析其不当使用为治理工作带来的风险挑战，在总结国内外治理措施基础上，研究提出思路建议。 微孔增氧关键词:人工智能;电信网络;治理
1引言
在电信网络治理领域，人工智能技术“双刃剑”效应明显，治理与技术对抗日趋激烈。一方面，人工智能技术不断促进治理能力提升。一些机构和企业积极利用大数据分析、机器学习等人工智能技术开展治理和风险防控工作，技术识别准确度更高、监测拦截实时性更强、防护覆盖面更大，有效降低了风险与危害。另一方面，人工智能技术被恶意利用带来风险隐患。分子积极利用人工智能技术精准筛选受骗者、精心设计脚本、伪造高仿真信息，使得呈现成本低、花样新、波及广等特点，隐蔽性、复杂性、迷惑性增加，引起社会的关注和担忧。
2人工智能给电信网络治理带来的机遇与挑战中美贸易额
2．1机遇大数据分析、机器学习、知识图谱等人工智能技术已被广泛应用于电信网络电话检测、恶意网址拦截等场景中，有效降低人力支出，快速发现疑似行为，极大地提高了治理工作的效率和质量［1-3］。鬼窝
2.1.1电话检测利用大数据分析、模式识别等技术进行全天候电话检测，对海量通信数据进行预处理、多维融合、分析研判、交叉比对和模式识别。例如，中国电信“天翼蓝盾”反诈平台，针对“手机黑卡”大规模大范围提前预警的难题，对网络前后端融合数据智能分析，实现预付费卡在重点区域漫游动态监测、数据分析并快速处置高危涉诈号码。
2.1.2恶意网址拦截基于数据样本库，利用机器学习算法和大数据平台对海量网址进行特征比对检测、页面相似度分析，发现拦截疑似涉诈网址。例如，腾讯安全云库建立实时更新的网址黑白样本库，根据不同的应用场景不断调整和适配算法，最终选取准确率高的机器学习模型，在保证及时性的同时，也能达到较好的识别准确率。
2.1.3信息审核通过对已知信息的不断学习，结合自然语言处理、计算机视觉和语
音识别等技术，可以实时分析并判断信息的可靠性，及早识别出涉诈或伪造内容。例如，360应龙综合反诈平台对疑似的文本、图片、账号等信息进行识别分类，在单省份一天能有效识别拦截虚假涉诈信息近70万条。
2.1.4受害者发现预警基于涉诈号码黑灰名单库等信息，人工智能模型算法能够对用户的异动情况进行快速分析处理，进而以自动外呼、发送预警短信、闪信等方式向疑似受害用户进行及时提示提醒。例如，阿里钱盾反诈公益平台不断更新迭代预警模型，形成自动化的行为和受害用户的及时发现预警能力。
2.1.5团伙研判分析基于知识图谱和分类聚类算法，团伙识别模型能够将离散的单点举报聚类成可疑团伙。例如，中国移动基于随机森林算法开发涉诈人精准识别系统，对高危用户、贩卡用户、异常终端、异常区域进行识别，形成涉诈人、手法、终端、区域、事件和拓展特征的精准画像识别，有效提高了重点地区的技术防范能力。
2．2挑战
苯酚丙酮电信网络活动包含精准信息获取、脚本设计、通信联络诱导、资金支付转移4个关
键环节。人工智能技术在4个环节均被分子恶意利用，加剧了电信网络向精准化、拟人化、自动化方向蔓延发展［3，4］。syn
aidma2.2.1在“精准信息获取”环节，人工智能加剧隐私泄露风险分子利用智能恶意软件等隐蔽窃取聊天记录、家庭关系等敏感信息。基于人工智能技术的热门应用增加了用户生物特征信息泄露风险，越来越多的语音交互产品让声纹更容易被收集。例如，换脸、换声应用软件需要用户在使用时提供面部特征等核心信息，一旦泄露或滥用将不可逆且带来极大风险。
2.2.2在“脚本设计”环节，人工智能被用于设计定制化脚本、精准选取受害人通过对特定人的行为特征的训练学习，人工智能系统可生产出千万个定制化的脚本。以俗称“杀猪盘”的交友赌博类为例，分子通过智能分析公众发布信息，根据骗术对人进行筛选，精准选取金融、社交等目标人，提高成功率。
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