短信诈骗检测系统的实证分析
密码学与安全
2022-10-20 v1
摘要
短消息服务（SMS）于一代人之前向手机用户推出。它构成了世界上最古老的大规模网络，拥有数十亿用户，因此吸引了大量欺诈行为。由于移动网络与互联网的融合，基于 SMS 的诈骗还可能危及互联网服务的安全。在本研究中，我们提出一个由 153,551 条短信组成的新 SMS 诈骗数据集。该数据集将公开发布以供研究使用，是规模最大的公开可用 SMS 诈骗数据集。我们评估并比较了若干成熟机器学习方法在新数据集上的性能，涵盖从浅层机器学习方法到深度神经网络，再到句法与语义特征模型。随后，我们从对抗视角出发，通过评估现有模型针对不同级别对抗扰动的鲁棒性来研究这些模型。该视角巩固了当前 SMS 垃圾过滤的技术水平，并凸显了改进现有方法的局限与机遇。
引用
@article{arxiv.2210.10451,
title = {An Empirical Analysis of SMS Scam Detection Systems},
author = {Muhammad Salman and Muhammad Ikram and Mohamed Ali Kaafar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.10451},
year = {2022}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1911.00953 by other authors