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針對惡意短信，業(yè)界通常做法是利用違法或不良信息檢測引擎在手機終端實現(xiàn)自動攔截。據(jù)360手機衛(wèi)士、天樞智庫聯(lián)合發(fā)布的《2021年上半年中國手機安全狀況報告》顯示，360 手機衛(wèi)士上半年共攔截各類垃圾短信約 93.4 億條，其中詐騙短信和違法短信分別占比 6.3%和0.1%。360手機衛(wèi)士通過長期的反詐實踐研究發(fā)現(xiàn)，不法分子為逃避檢測而使用變體字發(fā)送惡意短信繞過攔截規(guī)則的情況越來越多。據(jù)測算，360手機衛(wèi)士平均每天攔截約300萬詐騙短信，其中利用變體字生僻字實施短信詐騙的占比約為64%。而由于變體字變換方式多，變換速度快，單純通過規(guī)則進行變體詞發(fā)現(xiàn)的效果有限，配套人工審核成本高且具有滯后性。因此，如何精準和高效地還原變體字文本，提高非法信息的抽取能力，以及新型變體字還原的泛化性和時效性，就成為了解決這一難題的關鍵。針對這一難題，本屆數(shù)字安全公開賽要求參賽團隊對訓練集中的短信樣本進行分析，采用深度學習建模的方法將測試集中新出現(xiàn)的短信變體字還原為正常信息文本，即不含有變體字、干擾字符，所有變體字部分應使用常見簡體漢字、字符來表示