До того, как предупреждение приходит слишком поздно: дополнительное обнаружение телефона-скама из речи

arXiv:2609.20223v1 Annuate Type: New Abstract: Мы изучаем слабо контролируемое постепенное обнаружение мошенничества в телекоммуникационной сфере с помощью сырой телефонной аудиозаписи, где тренировка обеспечивает только знаки уровня разговора и прогнозы должны быть обновлены до окончания звонка. Мы представляем StreamFraudNet, которая обрабатывает входящий звук через перекрывающиеся окна с ограниченным контекстом с использованием замороженного самоконструктора речи, периодического временнóго моделирования и усвоенного агрегирования латентных отметок окон. На контролируемом английском эталонном уровне, StreamFraudNet достигает ROC-AUC \(0.9953) значительно превосходящее акустические и среднегабаритные исходные параметры при сохранении конкурентоспособности с сильными глобальными временными моделями. Модель производит свое первое предсказание через 10 секунд звука, обновляет каждые 2 секунды и работает быстрее реального времени на оценённом сервере. В качестве основного фактора, содействующего повышению эффективности работы, определяются периодически возникающие временные условия. Эти результаты свидетельствуют о том, что риск мошенничества может быть оценен