ICS 33. 040 CCS M07 YD 中华人民共和国通信行业标准 XXXXXXX-XXXX 短视频社区易受骗人群识别与预警指南 Guidelines for identifying and warning vulnerable users in short video munity （点击此处添加与国际标准一致性程度的标识） 行业标准信息服务平台 XXXX-XX-XX发布 XXXX-XX-XX实施 中华人民共和国工业和信息化部 发布
XxXxxxxX-xxxXx 目次 前 言 1范围. 2规范性引用文件 3术语和定义 4基本原则 5技术框架， 6易受骗人群特征及风险 6.1易受骗人群特征 6.2易受骗人群风险 7易受骗人群识别... 7.1静态风险特征识别 7.2动态行为特征识别 7.2.1典型场景.. 7.2.2短视频浏览场景 7.2.3短视频搜索场景 7.2.4短视频评论场景 7.2.5用户私信场景 7.3特征识别样本库 8易受骗人群预警 8.1静态风险预警 8.2动态风险预警 附录A（资料性）短视频社区典型业务场景下不同风险等级的预警措施 附录B（资料性）短视频社区易受骗人群预警示例 B.1短视频浏览场景下的风险预警 B.2短视频搜索场景下的风险提醒 标准信息服务平台
XXXXXXX-XXXX 前言 本文件按照GB/T1.1-2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草.
请注意本文件的某些内容可能涉及专利.
本文件的发布机构不承担识别专利的责任.
本文件由中国通信标准化协会提出并归口.
本文件起草单位：北京快手科技有限公司、中国信息通信研究院、北京东方通网信科技有限公司、 东软集团股份有限公司、郑州信大捷安信息技术股份有限公司、北京抖音信息服务有限公司、蚂蚁科技 集团有限公司、恒安嘉新（北京）科技股份公司、中国移动通信集团有限公司.
本文件主要起草人落红卫、王昕、陈成、李青松、崔胜玉、何锦秀、呼建男、杜蕾、崔婷婷、彭 雪娜、刘为华、刘志强、姜清明、刘献伦、刘志强、白晓媛、张依依、刘冬、马洪晓、张蒋苗.
行业标准信息服务平台 I1
xX xxxxX-xxXx 短视频社区易受骗人群识别与预警指南 1范围 本文件给出了短视频社区易受骗人群特征及识别方法，包括静态风险特征识别和基于场景的动态行 为特征识别等，以及典型场景下识别后的风险预警.
本文件适用于短视频社区基于不同业务场景和特点识别易受骗人群并进行预警时参考.
2规范性引用文件 本文件没有规范性引用文件.
3术语和定义 下列术语和定义适用于本文件.
3. 1 电信网络诈骗telenetworkfraud 以非法占有为目的，利用电信网络技术手段，通过远程、非接触等方式，诈骗公私财物的行为.
[来源：YD/T 4329-2023 3.1] 3. 2 短视频社区shortvideo munity 提供用户制作上传、下载分享短视频，并支持用户间交流的社区服务平台.
3. 3 易受骗人群vulnerableusers 防范电信网络诈骗意识薄弱的人群.
息服务平台 3. 4 易受骗人群识别vulnerableusersidentification 通过数据处理筛选出易受骗人群用户并结合业务进行提醒.
3.5 静态风险特征识别staticrisksfeaturerecognition 对相对低频、固定的因素带来的风险进行分析与鉴别的过程.
3. 6 动态行为特征识别dynamic behavior feature recognition 对相对高频、可变的行为因素带来的风险进行分析与鉴别的过程.
XXXXXXXXXXX 4基本原则 短视频社区易受骗人群识别可遵循以下基本原则： a）合理适度：仅针对识别易受骗人群开展相关数据的收集、存储与处理活动，根据业务开展情 况和反诈工作合理、适度地开展数据使用、分析与识别： b）动态更新：根据用户信息的变化，及时对相关数据使用、分析和识别策略进行调整，提升识 别准确率： c）确保安全：确保在易受骗人群识别过程中不滥用个人信息，不泄露个人信息： d）关联预警：对已识别的易受骗人群，结合自身业务特点进行风险提醒.
5技术框架 短视频社区易受骗人群识别包括对特定人群的特征识别和对应的风险预警.
根据用户的风险特征不 同分为静态风险特征识别和动态行为特征识别，静态风险特征识别根据短视频社区用户的相关信息采用 静态识别模型算法对诈骗风险进行识别，再根据风险大小进行用户提醒，提升用户反诈意识动态风险 特征识别根据短视频社区用户的动态行为特征采用动态识别模型算法对诈骗风险进行识别，再根据风险 大小进行提醒、拦截等关联响应，降低用户被诈骗的可能性特征识别样本库为特征识别模型算法提供 样本支撑，通过受理用户举报和风险预警后的用户对样本库进行更新和优化，提高易受骗人群识别 的召回率和准确率.
总体技术框架如图1.
特征识别 风险预警 静态风险特征 静态识别 模型算法 关联预警 短视频社区 短视频社区 动态行为特征 动态识别 典型场景 模型算法 举报受理更新 优化 特征识别样本库 图1短视频社区易受骗人群技术框架 静态风险特征识别与动态风险特征识别既可以单独用于对易受骗人群的识别，也可以在部分场景 下结合使用提高易受骗人群识别效果.
6易受骗人群特征及风险 6.1易受骗人群特征 短视频社区的易受骗人群特征主要包括用户以下维度信息： 基础属性，如性别、年龄、位置、是否被涉诈人员主动联系等； 一内容信息属性，如上传与浏览的视频、图片和评论等： 一一行为属性，如同涉诈账号的关注行为、互动行为、共同所在群组情况等.
