大数据反诈技术有哪些？本白皮书针对网络反诈的技术挑战、技术架构、关键技术、应用实践等方面展开论述，希望能为学术界和工业界开展面向反诈技术的理论、实践和应用提供参考和指导。
大数据反诈技术有哪些？
当前以电信网络诈骗为首的各类互联网欺诈行为呈现出多发、高发、多元化的态势，严重威胁着人们的财产安全。
与传统的电信网络诈骗相比，互联网时代的电信网络诈骗活动不断利用新理念、新技术来实现新的诈骗手法，并与网络赌博、薅羊毛、互联网洗钱等欺诈行为一起，形成了一条相互关联的黑色产业链，使得互联网欺诈行为的风险识别难度不断增加，风险对抗也日趋激烈。
为了遏制和惩治电信网络诈骗活动，我国于2022年12月1日正式实施了《中华人民共和国反电信网络诈骗法》。然而，如何从技术层面有效打击和治理电信网络诈骗仍然面临着极大的挑战。
近年来，随着5G、物联网、大数据、云计算等技术的快速发展与应用，人工智能技术迎来了新一轮的蓬勃发展。在反电信网络诈骗领域，如何通过先进的人工智能技术针对性地识别全链路、团伙化的电信网络诈骗行为是人工智能应用的重中之重。
目前，基于人工智能算法的异常检测、多模态融合学习、图神经网络、端云协同等技术已被广泛运用在了电信网络诈骗风险识别中，在事前风险感知、事中攻击检测和事后威胁处置上都表现出明显的性能优势，能够有效提升电信欺诈的检测率及打击力度。
然而，人工智能在反诈领域的广泛应用也同时带来了新的挑战。人工智能的技术安全程度和应用可信赖程度正逐渐成为反诈场景中的焦点问题，大大加速了可信人工智能技术的研究进度。
可信人工智能技术通过将可信算法的指导性原则与人工智能技术相融合，在数据收集和处理、算法设计和实现、运维等多个环节上提升了人工智能技术的可信赖程度，解决了人工智能技术在应用过程中面临的数据隐私保护、算法可解释性、算法鲁棒性和公平性等问题，规范了人工智能技术的应用。
目前，可信人工智能技术在电信网络诈骗领域已经进行了非常多的应用尝试。例如，通过应用隐私计算机制保证算法在应用过程中的数据安全、借助算法可解释性提升模型决策的透明度和公平、利用对抗生成技术提升模型在风险攻防中的鲁棒性等。
这些技术能够显著提升人工智能技术在反诈场景中应用的可信赖程度，极大发挥人工智能技术在电信网络诈骗风险识别中的性能优势，同时有效缓解人工智能技术的“黑箱”特性，对于网络反诈有着重要意义。
