高危涉诈APP后台挖掘与关联扩线的研究与应用

叶家恒; 郑志安; 钟冠平; 李金生; 林昭耿

doi:10.13992/j.cnki.tetas.2025.12.005

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高危涉诈APP后台挖掘与关联扩线的研究与应用

中国移动网络与信息安全专题 | 更新时间：2026-04-20

- 高危涉诈APP后台挖掘与关联扩线的研究与应用
- 高危涉诈APP后台挖掘与关联扩线的研究与应用
- 电信工程技术与标准化 2025年38卷第12期页码：37-41
- 作者机构：
  
  中国移动通信集团广东有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13992/j.cnki.tetas.2025.12.005
  中图分类号： TP311.56;TP393.08
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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叶家恒, 郑志安, 钟冠平, 等. 高危涉诈APP后台挖掘与关联扩线的研究与应用[J]. 电信工程技术与标准化, 2025,38(12):37-41.

叶家恒, 郑志安, 钟冠平, et al. 高危涉诈APP后台挖掘与关联扩线的研究与应用[J]. 2025, 38(12): 37-41.
叶家恒, 郑志安, 钟冠平, 等. 高危涉诈APP后台挖掘与关联扩线的研究与应用[J]. 电信工程技术与标准化, 2025,38(12):37-41. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2025.12.005.

叶家恒, 郑志安, 钟冠平, et al. 高危涉诈APP后台挖掘与关联扩线的研究与应用[J]. 2025, 38(12): 37-41. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2025.12.005.

摘要

本文针对当前涉诈APP治理中后台地址识别不足、关联扩线能力有限的问题，提出一种基于情报中枢与深度学习大模型的高危涉诈APP后台挖掘与关联扩线技术。该技术以样本判黑、溯源对抗、情报扩线为核心，构建了融合动静态AI引擎、知识图谱与深度学习的全链条治理体系，通过广谱特征静态引擎、AI引擎、通联地址引擎的多引擎协同检测，结合IP逆向追溯、递归爬取构建同源涉诈APP家族网络，实现高精度关联扩线，为构建安全网络环境提供了关键技术支撑。

Abstract

关键词

Keywords

references

史晓苏,李欣.基于四种机器学习算法检测网络诈骗App的对比研究[J].信息技术与信息化,2024(04).

姚日煌,鹿洵,高海洋.基于网络流量检测的恶意应用程序检测技术研究[J].电子质量,2023(06).

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