近年來，人工智能（Artificial Intelligence）技術飛速發展，不僅推動了科技的前沿發展，也為社會帶來了許多新的機遇。其應用范圍涵蓋醫療健康、金融服務、自動駕駛等各個領域，一定程度上改變了人們的生活方式，給人們的生活帶來了極大的便利。然而，AI技術的應用是一把雙刃劍，帶來機遇的同時也蘊含著較高的風險。隨著AI技術的廣泛應用，一些不法分子開始利用這一技術從事詐騙活動。


通過利用AI生成的假視頻、語音以及其他虛假信息，詐騙者可以更加逼真地偽造身份和場景以欺騙受害者，從而實施各種形式的詐騙行為。這種新型的詐騙手段不僅增加了防范的難度，也給社會的誠信體系帶來了嚴重威脅。

AI詐騙的定義與類型

什么是AI詐騙？AI詐騙是一種新興的欺詐方式，利用人工智能技術來實施各種復雜和難以察覺的詐騙行為。常見的AI詐騙類型包括：

AI詐騙是如何實現的？

AI詐騙中所需技術主要分為兩種：自然語言處理和機器學習。

PART 01

自然語言處理

通過自然語言處理技術，機器人能夠模擬人類語言與受害人聊天，從而實現網絡詐騙。

不法分子利用這些機器人在社交平臺或通信工具上偽裝成真人，與受害者互動，獲取個人信息或實施其他形式的詐騙。這些聊天機器人可以進行連貫且富有邏輯的對話，令受害者難以察覺。

主要流程包括：

1、語料收集：收集大量的文本數據，可以是從互聯網上獲取的，也可以是其他來源的文本數據采集。

2、數據清洗和預處理：AI對收集到的數據進行清洗和預處理，包括去除特殊字符、停用詞等，并進行標記化和詞干提取等操作，以便后續處理。

3、特征工程：AI從文本數據中提取特征，這些特征可以包括詞頻、TF-IDF值（關鍵詞）、詞性標注等。目前業界廣泛使用的前沿技術主要為BERT Attention機制（通過計算Attention權重提取關鍵詞）、Sentence-BERT機制（使用句向量和詞向量的相似度提取關鍵詞）、Token Classification機制（使用預訓練的序列標注模型，如NER提取關鍵詞）。

4、模型訓練：通過使用機器學習算法或深度學習模型（如循環神經網絡或Transformer模型）來訓練一個垃圾郵件分類器，這個模型可以學習從文本特征到垃圾郵件或非垃圾郵件的映射。

5、生成垃圾郵件：通過使用訓練好的模型，結合一些生成文本的技術，如語言模型生成或變分自動編碼器等，生成具有垃圾郵件特征的文本。

6、分發：就是將生成的垃圾郵件發送給目標收件人。

PART 02

機器學習（ML）

通過機器學習技術，采集、分析、歸納受害者行為特征，生成欺詐性數據模型，提高詐騙可能性。不法分子利用這一技術篡改或偽造數據，誤導受害者。

例如，通過生成虛假的財務報告或其他重要文件，以騙取受害者的信任和資金。

主要流程包括：

1、數據收集：收集用戶在平臺上的行為數據，包括瀏覽記錄、點擊偏好、搜索歷史、停留時間等。這些數據需在用戶授權并遵循隱私政策的前提下收集。

2、特征工程：從原始數據中提取有意義的特征，比如用戶活躍時段、偏好類別、交互模式等，這些特征有助于理解用戶的行為習慣。

3、模型訓練：使用機器學習算法(如深度學習、強化學習等)建立模型。模型會學習從用戶行為中識別模式，并嘗試預測用戶可能感興趣的內容或反應。

4、內容生成：利用自然語言處理(NLP)和文本生成技術(如變分自編碼器VAE、生成對抗網絡GANS)根據用戶行為模型生成內容，這些內容可以是文本、圖像或其他形式。

5、針對性詐騙：基于前期收集的內容與數據分析構建詳盡的用戶畫像，精準定位潛在目標，從而根據其個人行為模式與心理弱點定制相應騙局情節，繼而創造極具個性化的誘餌信息（如虛假福利、工作邀約等，觸動用戶情緒)。最后經由多渠道精準推送誘餌，并在受害者上鉤后，采取進一步誘導措施，如偽造權威交流界面，騙取錢財或敏感信息，實現詐騙目的。

AI反詐騙：矛與盾的對決

總體而言，目前的AI詐騙類型可謂層出不窮、方法多樣化，不僅涉及財產，還有感情等方面，通過虛假網站、社交賬號、電子郵件等手段，誘騙受害者點擊鏈接、分享個人信息或轉賬。

有些AI詐騙甚至模仿人類聲音和行為，以更真實的方式欺騙受害者。這種詐騙不僅造成經濟損失，還可能導致心理創傷和人際關系破裂，對社會發展和安定產生了不小的沖擊。

正所謂水能載舟，亦能覆舟，AI詐騙的泛濫使得AI反詐騙技術開始涌現。而AI技術在數據挖掘、數據處理、數據采集等方面具有出色表現，使得其成為反詐騙的利器。隨著技術的不斷發展，AI反詐騙技術將會越來越成熟和智能化。

1、數據挖掘：AI能夠提煉過往AI詐騙案例中的典型規律，發現潛在的詐騙行為，并進行精準預測。AI系統能夠通過分析大量的歷史數據，發現并學習出網絡詐騙的模式和特征，從而提高詐騙檢測的準確率和效率。例如，AI可以識別出虛假的網站鏈接、識別欺詐電話、過濾垃圾郵件等。

2、數據處理：AI可以通過流處理技術實時計算、實時監控，實現AI反詐騙。

3、數據采集：AI還可以通過自由系統沉淀、網上采集、第三方數據獲取等形式，不斷學習和優化自身的識別能力，及時應對新型詐騙手法和攻擊方式。通過不斷更新模型和算法，AI反詐騙系統可以不斷提升自身的智能水平，使得網絡詐騙者難以逃脫其監測。AI反詐騙與網絡詐騙的對決，如同長矛與盾牌的較量，是一場智慧與欺詐的戰爭。在這場戰斗中，雙方各展所長，斗智斗勇，誰能在這場博弈中占據上風，關乎著網絡安全的未來。

前景展望

未來，AI系統將更加準確地識別和攔截網絡詐騙，為用戶提供更加安全的網絡環境。同時，隨著區塊鏈、密碼學等新技術的應用，網絡安全能力將進一步加強，能夠直面迎擊網絡詐騙的挑戰。然而，網絡詐騙是一場永無止境的戰斗，我們不能放松警惕。只有通過學習教育，相互合作，加強法律監管和技術創新，才能徹底解決詐騙問題，建立起一個安全可靠的網絡、社交環境。

來源: 科小二