Центральноазиатский журнал академических исследований 4-jild 8-son (2026) · 30–37-betlar

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ И БЛОКИРОВКИ МОШЕННИЧЕСТВА В СФЕРЕ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ

Адилов, Рустам

DOI: 10.5281/zenodo.21872993 · Manbada o'qish → · PDF (manba serverida)

Annotatsiya

Статья посвящена анализу основных типов мошенничества, характерных для телекоммуникационной отрасли (IRSF, SIM-box, wangiri-звонки, подмена SIM-карты, CLI-спуфинг), и применению искусственного интеллекта и машинного обучения для их выявления и блокировки. Данные международных отраслевых организаций (CFCA, GLF) свидетельствуют, что в 2023 году глобальные потери операторов от мошенничества достигли 38,95 млрд долларов США, а по последним оценкам этот показатель вырос до 41,82 млрд долларов США. В работе выполнено сравнение показателей качества различных моделей: от правило-ориентированных систем, где полнота обнаружения не превышает 40%, до гибридных решений на базе Random Forest с точностью 92,3% и графовых нейронных сетей, обнаруживающих до 85% мошеннических сетей SIM-карт. Установлено, что переход от классических правил к моделям ИИ повышает полноту обнаружения на 45-50 процентных пунктов и одновременно сокращает долю ложных срабатываний в 3-6 раз. Заключительная часть статьи посвящена ключевым проблемам отрасли - дисбалансу данных, интерпретируемости моделей, адаптивности мошеннических схем - и перспективным направлениям дальнейших исследований. 

искусственный интеллект; машинное обучение; телекоммуникационное мошенничество; IRSF; SIM-box; обнаружение аномалий; графовые нейронные сети; мониторинг в реальном времени; Random Forest.

Metadata manbasi: jurnal OAI-PMH arxivi · Sindex to'liq matnni saqlamaydi, manbaga havola beradi.