随着电信行业业务的迅猛增加和收入的稳步上升,电信行业中的欺诈现象也日益严重,这些欺诈行为不仅影响了通信业务的进一步发展,而且给运营商带来了巨大的经济损失,加重了通信网络的负荷,降低了客户的通信质量。传统的反欺诈技术主要是基于规则的,欺诈规则的设置依赖于业务人员的经验,并且容易造成误判和漏判。本文结合最新的数据挖据技术,对电信欺诈中最常见的SIMBOX欺诈进行分析,建模,并给出一个完整的实现方案。本文首先介绍数据挖掘的概念、工具和关键算法,接着分析SIMBOX欺诈的特征,然后按照需求分析-设计-系统实现的步骤介绍整个系统的开发过程。本系统基于流行的B/S架构,使用Oracle作为数据库，java作为程序开发语言,Clementine作为数据挖掘建模工具。系统的主要功能包括数据源的配置,指标配置,建立挖掘模型,运行任务配置,数据采集和预处理,指标统计,欺诈数据挖掘,欺诈监控和处理。本系统对用户的历史通话数据进行分析,从中挖掘出欺诈模型,比传统的方法相比,对系统使用人员的要求较低,提高了反欺诈的准确度,降低了欺诈的误判率和漏判率。但是由于用户历史通话数据具有一定的滞后性,如何结合实时通话数据和信令数据进行欺诈分析,提高反欺诈的实时性,是今后研究的方向和重点。