导语：报告系统性地分析当前互联网诈骗的现状、特点和发展趋势，并提出基于先进技术的综合防范措施。
前言
随着互联网技术的迅猛发展，互联网诈骗行为呈现出日益猖獗的趋势，对个人和社会造成了巨大的经济损失和安全威胁。为应对这一严峻挑战，《基于大数据与人工智能的互联网诈骗治理与预警应用白皮书》系统性地分析当前互联网诈骗的现状、特点和发展趋势，并提出基于先进技术的综合防范措施，以期为构建安全健康的网络环境提供有力支持。
互联网诈骗具有隐蔽性强、手法多样、跨境作案频繁等特点，给防范和打击工作带来了极大难度。白皮书界定了互联网诈骗的基本概念，强调其对个人隐私、财产安全以及国家安全的潜在风险。通过具体案例分析，揭示了互联网诈骗行为的复杂性和多样性，探讨了不同类型的诈骗手法及其背后的防范策略。
在技术层面，本文重点介绍了几种前沿的互联网反诈技术，包括大数据分析、人工智能（AI）、区块链等，先进的技术在识别诈骗模式、保护用户信息、追踪犯罪行为等方面展现出巨大应用潜力。通过对海量数据的挖掘与分析，构建用户行为画像和诈骗行为模式库，实现对异常交易和通信模式的实时监测和预警；利用机器学习和深度学习算法，开发智能模型自动识别和分类诈骗行为，提高识别精度和响应速度；人工智能技术应用于智能客服、语音识别等领域，提升用户体验的同时减少误报和漏报；同时，通过区块链分布式账本和加密技术，确保数据的真实性和不可篡改性，有效防止信息泄露和篡改，增强网络安全防护能力。
白皮书中深入研究构建多层面的防御体系，包含加强法律法规建设、提高公众安全意识、促进国际合作等方面的内容。通过整合政府、企业、社会组织以及广大网民的力量，共同构建一个立体化的互联网反诈体系，共同打击互联网诈骗犯罪。
《基于大数据与人工智能的互联网诈骗治理与预警应用白皮书》可为防范互联网诈骗提供科学指导和技术支持，希望其研究成果能够为政府决策、企业发展和个人安全提供有益参考，共同维护互联网空间的安全与秩序。
1.互联网反诈技术与应用研究概述
1.1研究背景
近年来，尽管各地政府和公安机关不断加大打击力度，互联网诈骗案件数量仍然居高不下，尤其互联网诈骗有高发趋势。互联网诈骗诈骗手法日益隐蔽且多样化，包括刷单返利骗局、网络交友骗局、虚假网络贷款、虚假投资理财、虚假购物等。随着全球化的发展，跨境犯罪趋势明显，增加了打击难度，并给受害者带来了更大的经济损失和心理压力。互联网诈骗不仅损害了受害者的财产安全，还对其精神健康和社会信任造成了严重影响，甚至导致家庭破裂，影响社会稳定。国家层面高度重视互联网诈骗的治理，出台了一系列政策法规以加强打击力度。习近平总书记强调要全面落实打防管控措施，工信部深入推进“断卡2.0”、“打猫”等专项行动，要求完善信息通信行业反诈平台能力。2022年4月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于加强打击治理电信网络诈骗违法犯罪工作的意见》，对加强打击治理电信网络诈骗违法犯罪工作作出安排部署。2022年12月，《中华人民共和国反电信网络诈骗法》正式施行，精准发力，为反电信网络诈骗工作提供有力法律支撑。
大数据、云计算和人工智能等前沿技术的应用为反诈骗工作提供了强有力的支持。中国移动（浙江）创新研究院通过深度挖掘和分析海量数据，构建用户画像和诈骗行为模式库，实现了对潜在诈骗行为的精准定位和提前预警；云计算提升了反诈工作的资源效率和响应速度，促进了不同部门之间的数据共享与协同；人工智能技术则提高了诈骗行为识别的精度，减少了误报和漏报现象，增强了系统的智能化水平。
为全面总结当前互联网反诈技术的最新进展与实战经验，揭示互联网诈骗的现状，为行业提供技术指导和策略参考，同时增强公众对互联网诈骗的认识进而提高其防范意识，促进多方合作与信息共享，中国移动（浙江）创新研究院特组织编撰《基于大数据与人工智能的互联网诈骗治理与预警应用白皮书》，通过分享经验和资源，形成合力，共同应对互联网诈骗带来的挑战。
1.2研究目标
本研究聚焦技术和应用思路。
在技术层面，互联网反诈技术与应用研究白皮书通过分享互联网反诈领域的最新技术成果，包括数据挖掘与分析技术、深度学习识别算法、区块链技术等关键技术手段。详细介绍技术原理、应用场景、实际效果进而开发出高效、智能的反诈系统，实现对互联网诈骗行为的实时监测、预警和拦截，推动互联网反诈技术的不断创新和发展。同时也为企业和机构提供了技术选型和应用指南，帮助其构建更加完善的反诈体系。
在治理层面，详细阐述了互联网诈骗的各种类型、常见手法、危害性以及最新的变化趋势，提高公众的警惕性和自我保护能力。通过详细分析打击互联网诈骗的路径和方法论，为政府、企业以及个人提供了全面的防诈骗策略建议。如通过诈骗网站模型识别技术结合诈骗app识别技术，综合识别涉诈资源；通过潜在受害人群画像的研究和分析对潜在受害人群进行解读，提前感知诈骗态势并预警等。
此外，网络营销诈骗多发于金融、电商、社交等多个领域，涉及不同类型的诈骗行为和反诈手段，为了更直观地展示互联网反诈的成效和经验，本研究以公安部公布的十大网络营销典型案例为切入点，通过剖析不同类型的诈骗思路和防范技术要点，为读者提供防范与治理方面的参考和启示，也在此基础上为未来互联网反诈技术研究工作提供思路和建议。
1.3研究范围
互联网诈骗是在互联网兴起后出现的概念，通常是指通过移动通信设备、计算机等媒介利用电话、短信等方式设计骗局，并逐步将被害人引诱其中，间接引诱其进行转账、汇款的行为。本白皮书从了解当前互联网诈骗的特点和互联网反诈面临的挑战出发，深入解读互联网反诈关键技术，旨在探索这些技术在互联网反诈中的创新应用，并在此基础上阐明如何运用该技术打击防范互联网诈骗。在应用实践方面，研究将关注2024年公安部公布的典型互联网诈骗问题提出针对性的解决方案，为未来的反诈工作提供借鉴和参考。最后从宏观层面提出防范互联网诈骗相关建议，为构建完善的互联网反诈体系，维护网络安全和人民财产安全贡献力量。
2.互联网诈骗现状与挑战
2.1互联网诈骗现状
互联网诈骗常常结合了传统电话通信技术和互联网技术，如语音电话、短信链接、手机应用程序等。常见的形式包括刷单返利骗局、网络交友骗局、虚假网络贷款、冒充公检法人员、虚假投资理财、虚假购物、冒充熟人或领导等。互联网诈骗的特点是利用了电信服务的即时性和直接性，使得受害者更容易受到误导。
互联网诈骗近年来在全球范围内呈现出不断加剧的趋势。随着互联网技术的普及与移动通信设备的广泛应用，犯罪分子利用这些工具实施诈骗的方式越来越隐蔽和高效。
互联网诈骗分子如今利用社交软件、假冒网站、恶意软件等多种途径进行诈骗，犯罪分子总是能紧跟科技发展的步伐，寻找新的漏洞进行攻击。除了技术手段的变化，互联网诈骗分子还会“紧跟时事”设计诈骗手法，例如近期热门的数字人民币推广期间，假扮银行或金融机构工作人员；在自然灾害后假扮慈善机构、高考之后冒充“招生办”、毕业季冒充“用人单位”等。
诈骗“精准化”也逐渐成为互联网诈骗的新趋势。随着我国互联网反诈宣传的不断加强，公民对相对传统的诈骗事件也有了一定的认知。与此同时，公民个人信息保护不足和信息泄露也给不法分子提供了“新土壤”，不法分子通过非法途径搜集公民的各类信息，再根据诈骗目标的具体情况针对性的为其设置专属陷阱和圈套。例如有些诈骗分子会专门针对不同收入群体、文化水平的单身男女进行“围猎”，甚至通过朋友圈精心打造“人设”来骗取受害者，令人防不胜防。
根据目前现状，尽管政府和社会各界都在努力提高公众的防范意识，并采取了一系列措施打击此类犯罪，但互联网诈骗依然呈现出增长态势，这不仅给个人财产安全带来巨大威胁，也对社会稳定构成了挑战。
2.2互联网诈骗特点
通过综合分析近年来互联网诈骗相关案例，可以发现互联网诈骗以网络平台为依托，具有行为隐蔽性、施诈主体低龄化、诈骗手段产业化、诈骗技术更新快等典型特点。
网络平台，如社交媒体、在线购物网站、金融交易平台等，为互联网诈骗提供了广阔的“舞台”，这些平台拥有庞大的用户基数和高度活跃的用户互动，使得诈骗者能够轻易地接触到大量潜在受害者。诈骗者可利用网络平台的匿名性或虚假注册功能，伪造身份信息进行诈骗活动，这种开放性使得诈骗行为得以迅速传播和扩散。例如，在社交媒体上冒充他人发布虚假信息，或在购物网站上开设虚假店铺进行诈骗等。此外，互联网诈骗者还利用人们对制作精美的网站的信任心理实施诈骗行为。由于网络具有虚拟性，建立一个网站比在现实世界建立一家店铺容易得多，一个非常精美的高质量网站的制作费用也不过几千元，而却能够给人以实力雄厚的感觉，从而引发上当受骗。
互联网诈骗具有非常强的行为隐蔽性特征，主要表现在空间虚拟化和身份隐蔽化。互联网诈骗并不像传统诈骗有具体的犯罪现场，犯罪行为地和结果地点不一致，行为人与受害人无需见面，一般只通过网上聊天、电子邮件等方式进行联系，就能在虚拟空间中完成犯罪。犯罪嫌疑人在作案时常常刻意虚构事实、隐瞒身份，加之各种代理、匿名服务的出现，使得犯罪主体的真实身份深度隐藏，难以确定嫌疑人所在地。同时，行骗人还常常利用假身份证办理银行卡、异地异人取款、电话“黑卡”等手段隐藏身份，得手后立即销毁网上网下证据，隐蔽程度极高。同时，在线支付和交易系统也为诈骗者提供了便捷的资金转移手段，诈骗者可以通过伪造交易记录、利用支付漏洞等方式，非法获取受害者的财产。
从施诈主体特征来看，根据近年警方破获的相关案件，互联网诈骗的犯罪嫌疑人作案时年龄均不大，且呈现一定的地域特点，绝大多数施诈人文化程度较低，法律意识淡薄，有些甚至认为互联网诈骗是一种高收益的工作手段。
随着技术的发展，尤其是AI技术的不断升级，互联网诈骗手段也在不断更新，甚至逐渐形成了分工明确、相互协作的完整化诈骗链条，这些链条包括信息收集、话术设计、技术支持、资金转移等多个环节。诈骗团伙内部有专门的话术设计人员，他们根据受害人的心理特点和行为模式，设计出具有迷惑性和煽动性的话术，诱导受害人上当受骗。为了增加诈骗的逼真度，诈骗团伙还会模拟各种场景，如法院传票、公安机关调查、中奖通知等，使受害人陷入恐慌或兴奋状态，从而失去理智判断。
诈骗团伙成员之间协作紧密，相互配合默契，形成了高效的运作机制。为了逃避监管和打击，诈骗团伙会定制专门的APP、钓鱼网址等进行诈骗活动。这些APP外观与正规软件相似，但内部却隐藏着诈骗程序。受害人一旦下载并安装这些APP，就会面临资金被盗的风险。并且，由于网络的无界性，互联网诈骗往往呈现出跨国作案的特点。诈骗团伙可能分布在不同国家和地区，通过跨境合作进行诈骗活动。这些使得打击互联网诈骗的难度进一步加大。
2.3互联网反诈技术挑战与应对策略
2.3.1技术挑战
在数字化时代背景下，互联网诈骗作为一种新兴的犯罪形式，其作案手法和技术手段正在经历着前所未有的升级与演变，呈现出技术含量更高、手段更加隐蔽、攻击范围更广的特点。在诈骗过程中，犯罪分子不断利用新的科技成果和技术手段升级自己的作案工具和手法来实施诈骗。同时，反诈技术和策略也在不断发展，形成了一个动态博弈的局面。这种技术对抗不仅涉及传统意义上的侦查和预防手段，还包含了网络攻防、数据挖掘、人工智能等高精尖技术的应用。
从犯罪分子的角度来看，他们利用互联网的匿名性和便捷性，采取了一系列高科技手段来实施诈骗活动。例如，通过社会工程学，利用人性中的贪婪、恐惧或同情心理，诱导受害者主动提供敏感信息或转账汇款。在此基础上，犯罪分子进一步采用AI技术生成高度逼真的语音或视频，甚至模拟受害者的亲友声音或形象，以此来骗取信任。此外，诈骗分子还利用虚拟货币和区块链技术进行非法资金转移，由于数字货币具有匿名性特点，使得追踪资金流向变得极为困难。同时，犯罪分子还会利用恶意软件感染受害者的电子设备，从而控制设备并窃取个人信息。更有甚者，会使用GOIP（Global Online IP）等设备，远程控制电话号码，进行跨境诈骗；还会使用共享屏幕功能，通过误导受害者，让他们在不知情的情况下泄露重要信息。这些技术的应用使得诈骗手法更加难以识别，极大增加了公安侦查的复杂度，也增加了民众防范的难度。
2.3.2应对策略
面对这些挑战，执法机构和相关技术研发单位正积极寻求解决方案，以提升反诈能力。在数据层面，借助大数据分析技术对海量网络流量进行实时监测，能够识别出可疑的通信模式，并结合机器学习算法构建预测模型，评估潜在的诈骗风险。在技术层面，在人工智能领域，深度学习模型的训练使得诈骗信息识别更加高效：一方面，语音分析技术能够识别伪造声音；另一方面，文本分析技术则帮助判断信息的真实性，从而显著提高甄别的准确性。建立全国乃至全球范围内的反诈中心，实现信息资源的整合与共享，提升跨区域协作的能力，这对于追踪跨国诈骗犯罪至关重要。
在具体操作层面，执法部门与电信通讯企业紧密合作，开发了一系列智能反诈系统。比如，利用生物识别技术保障用户身份的真实性和安全性，通过指纹、面部识别等手段验证用户身份，防止身份冒用。同时，推广使用双重认证机制，确保即便密码被盗也无法轻易访问账户。在技术手段之外，加强公众教育同样不可或缺。通过开展广泛的网络安全意识宣传活动，普及常见的诈骗手法和防范技巧，提高公众的警惕性和自我保护能力。例如，教育大众不要轻易点击未知链接、不随意透露个人隐私信息、不在非官方渠道进行金融交易等基本的安全原则。
2.3.2.1人工智能技术
在互联网反诈领域，人工智能（AI）技术的深度融合正成为推动行业发展的核心力量。通过机器学习、深度学习及自然语言处理等技术，AI不仅极大地提升了诈骗识别的精准度和效率，还增强了反诈系统的自适应性和智能化水平。
AI技术能够综合分析用户的多维度特征，如行为模式、交易记录、设备信息等，通过逻辑回归、梯度提升树、神经网络等算法，自动学习并优化特征权重，提高分类的精度和适应性。这种多维度的特征融合与智能分析，使得反诈系统能够更准确地识别出潜在的诈骗风险，有效应对复杂多变的诈骗手法。
深度学习技术利用长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）等序列模型，AI能够捕捉用户行为在时间序列上的变化规律，如通话频率、数据使用量、位置移动等。通过学习正常用户行为的长期和短期依赖关系，系统能够构建动态白名单，区分出可信用户与诈骗者，进一步提高了识别的精度和效率。
自然语言处理技术（NLP）通过对涉诈电话、邮件、短信等文本内容的智能分析，NLP能够识别出其中的诈骗意图、关键词汇及情感倾向，实现对大规模组织性诈骗活动的快速发现和精准打击。结合语音识别技术，NLP还能够对通话语音进行自动化分析，进一步丰富诈骗行为的特征挖掘和证据收集。
2.3.2.2区块链技术
区块链是利用“脚本”实现的可编程的数据库，具有创造信任的潜能，能够降低人工智能在互联网反诈中带来的风险。同时，利用电信数据进行语音识别来精准分析互联网诈骗行为，可根据分类情况进行针对性的追踪，构建互联网反诈平台。针对应用场景对海量数据进行多维度分析，挖掘内在关联度，通过迭代学习、深度学习筛选目标客户，实现数据分析从宏观向微观的转变。利用微信、APP、靶向短信等方式将信息快速、精准、便捷地传达到客户。进而，利用实名制、DPI解析、终端设备号进行用户的精确关联，识别客户。当发现用户接听了疑似号码后，向用户发送防范诈骗短信、视频短信、人工语音提醒等。
信息泄露是电信网络被“精准施诈”的前提。犯罪分子针对信息采集、交易、挖掘、泄露形成了完整生态链，切断信息采集的源头尤为重要。区块链将数据区块以链式存储结构存储，区块由区块头(存储上一区块的哈希值)、区块身(保存验证合法的时间戳)两部分组成，区块链中的数据在匿名状态下完成交易，使攻击者无法窃取后台个人信息，从源头上阻止了窃取民众资料的可能。由于区块链实现的去中心化的链式存储结构，使数据修改需要更改其后的所有数据，较难实现，因此区块链中的数据一旦上链便无法更改，可实现电信网络数据的安全存储，避免了利用用户生物特征进行盗刷盗用的风险。同时，区块链的透明性意味着所有参与者都可以查看完整的交易历史，这为审计和调查提供了极大的便利。每一笔交易都可以被追溯到其源头，这使得诈骗行为无处遁形。在反诈的实践中，这种可追溯性可以帮助快速定位问题，并采取相应的措施。
2.3.2.3大数据技术
大数据技术在互联网反诈领域的应用是多方面的，通过数据收集与整合、行为分析与模式识别、预测分析、实时监控与响应、多维度风险评估、自动化与智能化以及合规与隐私保护等多个环节，为反诈工作提供了强大的技术支持。
大数据技术的核心在于其处理和分析海量数据的能力。在反诈领域，这意味着能够实时监控从多个来源收集来的数据，包括基于隐私保护的用户行为数据、交易记录、网络日志和社交媒体活动等。这些数据经过整合，形成一个全面的数据集，为后续分析奠定了坚实基础。通过深入分析用户行为，大数据技术能够识别出异常模式，从而有效预警潜在的诈骗风险。例如，如果一个用户突然在短时间内进行了大量的高风险交易，或者在非常规时间进行了交易，这些都可能是诈骗行为的迹象。大数据技术能够通过机器学习算法，自动识别这些异常模式，并及时发出警报。
在互联网诈骗日益猖獗的今天，实时监控变得尤为重要。大数据技术能够提供实时数据处理和分析能力，使得反诈系统能够即时响应可疑活动。例如，当系统检测到异常交易时，可以立即暂停交易并通知相关人员进行进一步调查。
随着人工智能技术的发展，大数据反诈系统正变得越来越自动化和智能化。机器学习算法能够不断学习和优化，提高识别诈骗行为的准确性。自动化流程减少了人工干预的需要，提高了反诈工作的效率。此外，大数据技术不仅能够识别已经发生的诈骗行为，还能够预测潜在的诈骗风险。通过分析历史数据和当前趋势，大数据模型可以预测哪些用户或交易可能存在风险，这种预测能力使得反诈团队能够在诈骗行为发生之前采取措施，从而更有效地保护用户和企业的利益。
在利用大数据技术进行反诈的同时，合规性和隐私保护也是不可忽视的问题。大数据系统需要确保在收集和处理数据的过程中遵守相关法律法规，并采取适当措施保护用户隐私，确保反诈工作的合法性和道德性。
互联网诈骗与反诈之间存在着持续的技术升级带来的技术对抗。犯罪分子利用新技术手段不断更新诈骗方式，而反诈方则通过技术创新提高侦测和预防的能力。这场对抗不仅是技术实力的较量，更是对社会整体防范意识和法律法规完善程度的考验。唯有不断强化技术手段、提升公众安全意识、完善相关法律法规，才能有效遏制互联网诈骗犯罪的发展趋势，保护民众的生命财产安全。
3.互联网反诈关键技术研究
互联网反诈技术不仅是“硬核”技术的堆砌，更像是一套精密的防护网，层层递进、相辅相成。整体架构从大数据处理开始，经过一系列处理与建模，最终呈现出直观的可视化效果。核心部分自然是反欺诈模型的构建，背后涉及时序行为建模、NLP技术、机器学习技术、深度学习技术、多模态数据处理技术、智能触达技术、生成对抗网络技术以及图计算技术等一系列技术工具，为反诈提供了强有力的支撑。总的来说，这套技术框架犹如一部高效运转的机器，各个环节无缝衔接，共同守护互联网用户的安全。
图 1：互联网反诈技术框架图
大数据处理技术涉及管理和分析海量数据，以从中提取有价值的信息。在反诈中，大数据处理技术通过存储、清洗、整合和分析来自不同来源的数据，为反诈模型的构建和运行提供有力支撑。
反诈模型构建技术依赖于标注数据与未标注数据，运用机器学习和统计学方法深入分析这些数据，旨在建立能准确预测未来诈骗活动的预测模型。通过构建这样的模型，在复杂多变的数据环境中捕捉细微的诈骗迹象，并据此做出精准的风险评估，从而显著提高反诈系统的整体效能和准确性。
AI技术层包含了多项AI关键技术与能力，如：时序行为建模考虑时间因素的影响，用于分析和预测随时间变化的诈骗行为；NLP（自然语言处理）技术用于解析和理解文本数据，例如电话录音、聊天记录等，以提取关键信息；机器学习技术从数据中学习规律，以识别诈骗模式；深度学习技术作为一种高级的人工智能技术，模仿人类大脑的工作原理，用于处理复杂的数据和模式识别任务；多态数据处理技术则处理不同类型和格式的数据，如图像、音频、视频等，以获得全面的诈骗分析视角；智能触达技术，通过智能手段接触潜在受害者，防止其成为诈骗的目标；生成对抗网络技术在互联网反诈领域通过模拟和识别异常行为模式，增强数据集并提升检测模型的准确性和鲁棒性；图计算技术利用图论原理来处理结构化的数据关系，通过分析账户之间的连接性、交易网络中的模式以及实体间的关系，从而揭示出潜在的诈骗网络。
可视化技术用于形象直观地展示反诈的态势，提供态势感知。通过图表形式，将复杂的反诈数据转化为易于理解的形式，帮助用户了解当前的诈骗风险状况和趋势。
分布式网络爬虫技术则能够自动收集互联网上的信息，获取大量的数据，对于构建反诈模型至关重要。
3.1大数据处理技术
在当今数字化时代，互联网诈骗严重威胁着个人的财产安全和隐私安全。大数据技术以其强大的数据处理和分析能力为互联网反诈提供了强有力的支持。大数据处理技术是指一系列用于管理、处理和分析大规模数据集的技术和方法，通过收集和分析基于隐私保护的用户上网行为数据，包括点击行为、资金流向、IP地址、设备信息等，大数据技术能够迅速识别异常行为模式，进而发现潜在的诈骗风险。在这个过程中，上网行为噪声过滤技术是确保数据质量和分析准确性的重要基石。
3.1.1上网行为噪声过滤技术
在网络环境中，上网行为数据往往包含大量噪声，这些噪声可能来源于无关的广告、导航链接、版权信息、超链接等，也可能由于设备异常、网络波动等原因产生。噪声的存在不仅增加了数据处理的工作量，还可能误导反诈系统的判断。因此，上网行为噪声过滤技术需要建立在对用户行为模式的深入理解之上。这包括对正常用户行为的基准建立、对异常行为的特征提取以及噪声过滤。
3.1.1.1特征提取
特征提取是通过分析用户的上网习惯、交易模式、设备使用情况等多维度数据，可以构建一个正常行为的轮廓，这个轮廓将成为识别噪声的基础。异常检测是对异常行为进行检测和分析的过程，主要包括聚类分析、异常检测和时间序列分析。
聚类分析通过将基于隐私保护的用户上网行为数据分组，识别出行为模式相似的用户群体，有助于理解用户行为的多样性，并为每个群体建立正常行为的基准；异常检测能够从群体中找出偏离正常模式的行为，这些偏离行为可能是噪声，也可能是潜在的诈骗行为，通过设置合理的阈值和规则，异常检测技术能够有效地标记出这些异常行为，为后续的噪声过滤提供依据；时间序列分析主要关注行为随时间的变化，能够识别出那些突然变化或周期性异常的行为，有助于捕捉行为模式的动态变化，从而更准确地识别出噪声和诈骗行为。
噪声过滤算法用于从数据中去除或减少噪声干扰，旨在提取有用信息，同时最大限度地降低噪声对结果的影响。这些算法可以根据数据类型和应用场景的不同而有所差异，但其核心目标都是提高信号的质量。
网络环境复杂多变，诈骗手段层出不穷，上网行为噪声过滤技术还需要考虑数据的实时性。并且，在网络环境中，数据是不断生成的，因此上网行为噪声过滤技术必须能够实时地处理数据流，即具备实时动态调整的能力。Apache Kafka和Apache Flink流式计算框架能够处理实时数据流，确保噪声的及时过滤，对于捕捉和应对快速变化的噪声特征至关重要。此外，系统必须能够根据实时数据流中的新信息，快速学习和识别新的噪声特征。通过不断优化过滤算法和更新规则库，可以保持对最新诈骗手段的敏感性和应对能力，从而确保反诈系统的有效性和准确性。
依赖于电信运营商积累的海量数据，通过设定一系列业务逻辑和规则，如利用用户的历史消费行为、信用评分、服务套餐等级、使用设备类型、通信活跃度等指标，对用户进行分层筛选，以此来界定白名单用户群体。这种做法基于实际运营数据，能够快速生成初步的白名单。
3.2关键AI技术
3.2.1时序行为建模
时序行为建模主要用于分析和预测随着时间变化的数据序列。通过对用户行为随时间变化的模式进行分析，能够识别出异常行为，从而及时发现潜在的诈骗行为。这项技术适用于具有时间依赖性的诈骗行为，如信用卡诈骗、账户盗用等，这些行为往往伴随着特定的时间序列特征。
为了更有效地应对这些具有时间依赖性的诈骗行为，需要根据数据的特性和反诈的需求来选择合适的时序模型。常见的时序模型包括：自回归模型（AR），用于分析当前值与过去值之间的关系；滑动平均模型（MA），用于考虑随机误差项的累积影响；自回归滑动平均模型（ARMA），通过结合AR与MA，提高预测准确性；季节性自回归滑动平均模型（SARIMA），用于包含季节性波动的数据。这些模型能够捕捉数据中的时间依赖性和周期性，从而更准确地预测和识别诈骗行为。
随着网络环境的复杂多变，传统的时序模型可能无法完全满足需求。因此，更高级的机器学习模型如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）被引入，以捕捉长期依赖关系和复杂时间序列模式。这些模型能够深入分析用户通信行为如通话、数据使用及位置变化，通过学习正常用户行为的长期和短期依赖，区分出可信用户，从而构建出动态白名单，进而精准区分可信用户与潜在诈骗者。该方法强化了对用户行为趋势的理解，提高了识别精度。
3.2.2NLP技术
NLP技术，即自然语言处理技术，可以实现文本特征提取甚至自然语言理解和推断。例如TF-IDF权重计算，能够深入挖掘短信内容的细微差别；预训练的大规模NLP模型，如BERT或GPT系列，能够更精确地分析和理解复杂的文本信息，从而有效区分正常短信内容与潜在的诈骗内容。
NLP技术还支持关键词和实体提取，利用工具如JioNLP，系统可以高效地识别并提取短信中的涉诈关键词。在更广泛的通信领域，NLP技术不仅限于短信分析，还可应用于社交媒体、电子邮件等多种文本通信形式，通过分析用户的语言模式和交流习惯，识别异常的沟通行为，发现诈骗活动。
NLP技术具有情感分析能力，通过识别文本中的情绪倾向，系统可以判断信息的真实性和紧迫性，对于识别紧急情况或强烈情感来诱导用户采取行动的诈骗手段尤为有效。
3.2.3机器学习技术
机器学习技术结合查询策略和聚类分析方法，可以在已有涉诈样本数据的基础上，通过全局分析和多维数据聚类，主动发现新的涉诈类型。通过人机协同，模型能够学习人工添加的样本，积累先验知识，并通过增量学习和重新学习不断优化，从而提升其识别涉诈网址的效果和能力。
技术的应用不仅限于单一的模型训练，还包括对现有模型的不断优化和扩展。同时，通过重新学习的方式，定期对模型进行更新，确保模型能够准确识别最新的诈骗行为。通过人机协同的方式，可以利用专家的知识和经验来指导模型的学习过程，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。
3.2.4深度学习技术
深度学习技术通过自动学习数据中的复杂特征，能够有效识别并阻断各类诈骗行为，为网络安全保驾护航。深度学习是机器学习的一个分支，其核心在于构建深层次的神经网络模型，模拟人脑的学习过程，实现数据的自动特征提取和模式识别。在互联网反诈中，深度学习技术能够处理大规模、高维度的数据，自动发现数据中的隐藏规律和异常模式，为反诈系统提供强有力的支持。
在互联网反诈中，深度学习技术通过多层神经网络的构建和训练，能够自动学习并提取诈骗识别任务中的关键特征。相比传统的手工特征工程，深度学习能够更全面地捕捉数据中的隐含信息，提高诈骗检测的准确性；深度学习模型擅长异常检测和异常行为识别，通过学习用户的上网行为数据，模型能够构建出正常用户的行为模式，并在实时数据流中检测出与正常模式差异较大的异常行为。
深度学习技术在复杂关系建模与团伙识别方面，结合图网络，可以更好地捕捉用户之间的复杂关系和交互模式。通过对用户关系的建模，深度学习模型能够更准确地识别诈骗网络和诈骗团伙，为反诈系统提供全面的防护。深度学习模型还能够通过分析用户的行为特征和历史数据，预测潜在的诈骗行为。
3.2.5多模态数据处理技术
多模态识别技术通过融合来自不同信息源（如图像、视频、语音、文本等）的数据，综合判断用户身份和行为，从而更有效地识别和阻断诈骗行为。
多模态识别技术是指利用多种不同模态的信息进行身份认证或行为分析的技术。在互联网反诈领域，多模态识别技术能够综合图像、视频、语音、文本等多种数据，通过跨模态的信息融合和互补，提高诈骗识别的准确性和鲁棒性。
在互联网反诈实践中，多模态识别技术可以通过融合用户的人脸图像、声纹特征、行为模式等多种信息，实现综合身份认证。这种认证方式比单一模态的认证更加可靠，能够有效防止诈骗者通过伪造单一信息来冒充他人身份。并且通过分析用户在不同模态下的行为数据，多模态识别技术能够发现异常行为模式。此外，多模态识别技术还可以用于识别诈骗团伙。通过分析团伙成员之间的交互模式、行为特征等多模态信息，揭示他们之间的关联和诈骗活动的规律，从而实现对诈骗团伙的精准打击。
3.2.6智能触达技术
智能触达技术通过精准、高效的方式将反诈信息或预警信号传递给潜在受害者或相关机构，从而在诈骗行为发生前或初期即进行有效干预。该技术利用人工智能、大数据、机器学习等手段，实现对潜在诈骗行为进行实时监测、分析和预测，并通过电话、短信、APP推送、邮件等多种渠道，向目标用户或机构发送定制化、个性化的反诈信息或预警信号，旨在提高反诈信息的触达率和有效性，进而减少诈骗行为对用户的损害。
基于机器学习的实时预警模型利用机器学习算法对用户的网络行为、交易数据等进行实时分析，识别出异常或可疑行为模式。一旦发现潜在诈骗风险，立即触发预警机制，并通过智能触达技术向用户或相关机构发送预警信息。该模型能够显著提高诈骗行为的识别率和预警的及时性。
基于深度学习的智能互动模型通过利用深度学习技术，对用户的反馈和行为变化进行深度挖掘和分析。通过不断学习和优化，该模型能够生成更加精准、个性化的反诈信息推送策略，并与用户进行智能互动。
3.2.7生成对抗网络技术
生成对抗网络（GANs）通过两个相互竞争的神经网络——生成器和判别器之间的博弈过程来学习数据分布。在反诈领域，GANs 可以用于多个方面以提高识别和预防诈骗行为的能力。
在数据增强与模拟方面，GANs 可以用来生成高度逼真的模拟数据，这些数据可以用于训练模型以识别潜在的诈骗行为。通过训练 GANs 学习正常和异常交易行为的特点，可以生成逼真的诈骗交易数据，从而扩充现有数据集，增加模型的多样性和鲁棒性。
在异常检测与模拟方面，GANs同样能够生成与真实诈骗行为非常接近的数据点。通过对比真实交易与GANs生成的数据，构建异常检测模型，进而识别出不符合正常模式的交易活动。
GANs还可进行话术模板生成与优化，通过对大量历史有效话术的学习，GANs 可以生成适合不同场景和人群的话术模板。这些模板可用于模拟真实外呼情境中的对话，帮助反诈团队更好地理解和预测诈骗者的行为模式。此外，生成个性化且有针对性的话术模板，可以使反诈团队在与潜在受害者沟通时更有效地揭露诈骗行为，并持续迭代优化话术模板以适应不同的诈骗场景。
3.2.8图计算技术
图计算技术能够利用电信大数据中的丰富上下文信息和用户间复杂的关系网络，以应对数据不平衡的问题。图计算技术的核心在于能够捕捉到用户网络中的信任传播和群体特征，这使得它在诈骗检测领域表现出了独特的优势。
图计算技术，特别是图卷积网络（GCN）等图神经网络模型，旨在从图结构的角度理解和建模用户间的交互模式，捕捉隐含在用户网络中的信任传播和群体特征。通过构建用户通信网络图，利用图卷积捕获节点的局部特征及其在网络中的位置信息，不仅可以提升用户信誉的评估精度，还能有效识别和扩展现有白名单，解决数据不平衡带来的挑战。此外，该技术通过不断学习和迭代，自动更新白名单库，适应电信环境的快速变化，进一步提升白名单机制的有效性和实用性。
3.3互联网反诈模型构建技术
互联网反诈模型构建技术利用大数据资源和先进的大数据AI建模分析能力，构建起线上线下的拦截和预警系统，旨在提升对互联网诈骗的检测和防范能力。通过深入分析互联网诈骗链路，实现对诈骗行为的同步感知，从而提高涉诈信息研判处置的有效性、精准性和及时性。模型基于隐私保护的前提下，收集和分析大量的用户互联网行为数据、交易记录，识别异常行为和潜在的诈骗活动，如异常的账户活动、短时间内的大量资金转移等。
采用监督学习、无监督学习和强化学习方法能够提高模型的准确性和响应速度。监督学习方法可通过标记的诈骗案例进行训练，以识别已知的诈骗模式；无监督学习方法则用于发现数据中的未知模式和异常行为；强化学习方法则通过与环境的交互，不断优化其拦截和预警策略。
AI模型的可延展性是其另一大优势，能够根据新型诈骗方式的出现持续进行调整优化，不断扩展监测范围，确保信息监测与处理的灵活性和时效性。
3.4可视化技术
利用可视化技术，构建反诈感知态势大屏，实现数据信息的直观化展示，进而为决策者提供一个清晰的互联网反诈工作全局视图。通过实时整合反诈宣传的进展、高危预警的态势、涉诈处置的进度以及高危预警受害人的劝阻情况，“能够确保信息的即时性和准确性，为制定高效的应对策略提供坚实的数据支持。同时通过可视化技术，决策者无需复杂的解读，即可迅速把握反诈工作的核心要点，提升决策效率”。
反诈可视化技术的实现是一个高度集成的过程，依赖于数据整合、实时分析、模型训练及可视化展示等多个关键环节。首先，数据整合与处理这一过程需要从电信运营商、支付机构、社交平台等多个数据源广泛收集数据，通过数据清洗和预处理确保信息的准确性和完整性，为后续分析奠定基础。其次，实时分析与模型训练环节利用Spark等先进的流式处理框架，对海量实时数据进行高效处理，同时借助机器学习模型对数据进行深度挖掘，识别网络中的异常行为和高风险模式。通过持续优化模型算法，能够提高风险识别的准确性，确保时效性，使反欺诈工作能够迅速响应市场变化。最后，可视化展示与交互环节利用Vue、ECharts等前端技术，实现直观易用的可视化大屏。通过热力图、折线图、柱状图等多种图表形式，展现反欺诈工作的各项关键指标和动态变化，极大地提升了决策效率。
3.5分布式网络数据爬虫技术
分布式网络数据爬虫技术可高效、智能地采集互联网上的海量数据，利用多个独立的爬虫节点协同工作，共同完成大规模网络数据采集任务。每个爬虫节点负责从互联网上下载网页内容，提取关键信息，并将数据汇总至中央服务器进行统一处理。与传统集中式爬虫相比，分布式爬虫在速度、扩展性和容错性上展现出显著优势。
在数据收集与监测方面，分布式网络爬虫能够实时监控互联网上的各类信息源，包括电商平台、社交媒体、论坛等，收集与诈骗行为相关的数据。通过分析这些数据，反诈系统能够及时发现异常交易模式、虚假宣传信息等诈骗迹象。
在行为模式分析方面，利用爬虫收集的基于隐私保护的互联网用户行为数据，反诈系统可以构建用户行为模型。通过对比实际用户行为与模型预测行为之间的差异，系统能够识别出潜在的诈骗行为，如异常登录、频繁交易、虚假评价。
分布式网络爬虫具有高度的灵活性和可扩展性，能够根据反诈需求动态调整采集策略和范围。通过不断学习和优化算法，爬虫能够绕过诈骗者的反侦查手段并更准确地识别涉诈数据，确保数据采集的完整性和准确性。分布式网络数据爬虫技术通过高效、智能的数据采集与处理，为反诈系统提供了强大的信息支持，助力识别并阻断各类诈骗行为。
4.互联网反诈技术重点应用
在互联网反诈工作实践中，还需要考虑如何将技术与实际工作结合，通过技术赋能并指导实践。本章内容将从互联网诈骗识别、互联网诈骗预警与处置及多途径打击治理互联网诈骗三个层面展开介绍。
4.1互联网诈骗识别
互联网诈骗识别主要从三个关键环节切入，即涉诈要素识别、潜在受害人识别以及施诈人识别。
4.1.1涉诈要素识别
涉诈要素识别是在互联网诈骗犯罪活动中对各种可疑行为和信息进行分析，找出可能存在欺诈行为的特征和线索的过程。这些特征和线索被称为“涉诈要素”。互联网诈骗一般涉及到的涉诈要素主要有涉诈网址、涉诈APP、涉诈账号以及伪造信息。
4.1.1.1涉诈网址识别
诈骗网址模型识别主要通过域名特征分析、网址内容分析、用户行为分析、黑名单与白名单机制以及机器学习与数据挖掘等关键技术来实现。
域名是网址的身份标识，诈骗网址在域名选择上往往具有一些共性特征。例如，使用乱序的字母和数字组合、不完整或看似乱码的域名结尾；模仿正规网址的域名，但存在细微差别（如将数字“0”改为字母“o”，数字“1”改为字母“I”等）；使用错误的标点符号、错别字或多字来规避安全系统的筛查。通过对域名特征的深入分析，可以初步筛选出可疑的伪造诈骗网址。伪造诈骗网址的内容往往存在诸多破绽。例如，页面设计粗糙、排版混乱；使用大量模糊或盗用的图片；承诺高额回报或轻松获利的虚假宣传；要求用户输入敏感信息（如银行账户、密码等）而不提供合理的解释或安全保障措施。通过自然语言处理（NLP）和图像识别技术，可以对网址内容进行深度分析，识别出潜在的诈骗行为。
建立和维护包含已知诈骗网址的黑名单数据库，以及包含可信网址的白名单数据库，是识别诈骗网址的有效手段。当用户尝试访问某个网址时，系统可以自动查询该网址是否在黑名单或白名单中，从而快速判断其是否可信。同时，随着新诈骗网址的不断出现，黑名单和白名单也需要不断更新和完善。
利用机器学习和数据挖掘技术，可以对大量的网络数据进行深度分析和挖掘，发现诈骗网址的特征和模式。在深度学习技术应用于诈骗网址识别的领域，许多现有方案面临诸多挑战，比如说混淆的url和web内容阻碍了有效的检测，CTI尚未被用于改进检测性能的专利。
4.1.1.2涉诈APP识别
涉诈APP是指通过伪装成合法应用程序的形式，在未经用户知情同意的情况下从事非法活动的应用程序。这类APP通常通过非正规渠道传播，以实现诈骗、盗窃个人信息目的。下面是对非正规渠道APP识别及涉诈APP识别步骤的详细描述。
建议的技术路线如下：
（1）非正规渠道APP清单：通过对比分析，生成一份非正规渠道且风险较高的APP清单，保留以备后续分析。
（2）APP行为特征分析：针对使用非正规渠道APP的用户，进行行为特征分析，通过使用习惯聚类分析来识别共同的行为模式。
图2：APP行为特征分析
（3）人工验证：将模型识别出的部分结果进行人工验证，可以通过用户调查的方式确认是否遭遇过诈骗，根据验证结果优化模型，并将确认的涉诈APP加入黑名单。
（4）构建模型：基于APP静动态数据和特征分析的结果，建立模型来识别疑似涉诈涉黄的非正规渠道APP。
4.1.2潜在受害人识别
潜在受害人是指在网络环境中可能遭受诈骗的个体。这类个体通常表现出特定的行为模式或情感状态，使得他们更易成为网络犯罪的目标。通过分析用户的网络活动、社交互动、情绪表达，构建行为评估模型、情感评估模型与风险评估模型，可以识别这些潜在受害人，进而采取智能预警、个性化教育、社区联防等措施进行有效防护。潜在受害人识别能够帮助个人用户避免经济损失和心理伤害，并为执法机构提供重要线索，从而精准打击互联网诈骗行为。
4.1.2.1潜在受害人识别方法
1.行为模式分析：通过分析用户的网络行为模式，识别出异常行为或高风险行为，从而判断用户是否可能成为潜在受害人。
2.社交网络分析：利用社交网络关系图，识别出可能受到诈骗信息影响的用户群体。
3.情感分析技术：运用自然语言处理和情感分析技术，分析用户的情感。
4.风险评估模型：结合基于隐私保护的用户的历史行为数据信息，构建风险评估模型，对用户的潜在受害风险进行量化评估。
5.通过时空大数据能力，精准覆盖属地范围，实现区域内潜在受害人群实时监测感知。
6.通过多维标签体系，精准刻画受害人画像信息、涉诈行为轨迹。
4.1.2.2技术手段与实施策略
1.智能预警系统：开发智能预警系统，实时监测用户的网络行为，一旦发现异常行为或高风险行为，立即向用户发送预警信息，提醒其注意防范。
2.个性化安全教育：根据用户的特征和风险等级，提供个性化的网络安全教育内容和建议，帮助用户提升网络安全意识和防范能力。
3.社区联防联控：建立社区联防联控机制，鼓励用户之间相互提醒、共享信息，形成防范互联网诈骗的合力。同时，加强与执法机构、互联网企业等合作，共同打击互联网诈骗行为。
4.数据共享与协同治理：推动跨行业、跨领域的数据共享与协同治理，打破信息孤岛，实现对互联网诈骗行为的全面监测和精准打击。
4.1.3施诈人识别
施诈人是指在网络上实施欺诈行为的个体或组织。为了准确识别施诈人，需要从海量数据中筛选出异常行为模式，并运用高效、精准的分类与识别技术进行分析。准确识别施诈人有助于预防和打击诈骗行为，提升整个反诈体系的响应速度和处理效率。
4.1.3.1基于分类器的方法深化
1. 多元分类器融合
诈骗检测给定一组电话号码，预测每个号码是正常的还是诈骗的。将诈骗检测视为二元分类问题虽为基础，但实际应用中往往需要考虑更多复杂因素。因此，我们可采用多元分类器融合策略，结合神经网络、高斯混合模型（GMM）等多种算法的优势，提高分类准确性。同时，引入半监督学习框架，利用未标记数据增强模型泛化能力，缓解标签稀疏问题，进一步提升识别性能。
4.1.3.2异常值检测技术的创新应用
1. 概率模型与离群值检测
基于概率模型的离群值检测技术，在识别网络中意外密集区域（即潜在诈骗行为高发区）方面具有强大潜力。不同于传统方法仅关注调用频率和持续时间等有限特征，概率模型通过结合更多元化的行为特征，如异常转账模式、敏感信息泄露迹象等，使异常检测更为全面。该技术能够实时监测用户行为，及时发现并标记异常值，为施诈人识别提供重要线索。
2. 社区发现与异常值同步识别
一种能够同时发现社区和异常值的方法可以更精准地定位施诈人。在复杂的网络结构中，诈骗行为往往呈现出一定的社区聚集性。通过社区发现算法，我们可以将用户划分为不同的群体，并进一步在每个群体内部应用异常值检测技术，从而更高效地识别出潜在的诈骗者。这种方法不仅提高了识别的准确性，还降低了误报率。
4.2互联网诈骗预警与处置
4.2.1诈骗识别预警
诈骗识别预警的目的在于及时发现潜在的诈骗行为，并通过多种手段向用户发出警示，以防止或减少诈骗损失。先进的算法和大数据分析，能够实时监控网络环境中的异常行为，并迅速识别出可能的诈骗活动。结合短信推送、AI智能外呼、人工外呼以及上门劝阻等多种手段，确保预警信息的及时传达和有效响应。
1.短信推送
针对预警事件设置触发短信对用户进行推送；针对不同风险、不同人群制定相应短信模板。
2.AI智能外呼
针对预警事件设置外呼话术，发起智能语音外呼，进行警示；设置自动化预警触发条件，实时、批量下发智能外呼或短信。
3.人工外呼
推送预警线索信息至 一线劝导员；在保证用户隐私的前提下，提供受害人和一线劝导员之间的通话通道。
4.上门劝阻
根据预警等级需要，及人工外呼反馈情况，实施上门劝阻；持续监控用户后续行为，适时进行二次劝阻及警示教育。
4.2.2诈骗态势感知
诈骗态势感知是指通过收集和分析各种数据源，实时监控和评估诈骗活动的趋势、模式和影响范围，以便及时调整防范策略和应对措施，确保能够有效预防和打击诈骗行为。主要从以下几个方面进行深入分析和感知。
4.2.2.1潜在受害人群态势感知
针对潜在受害人群的态势感知，基于大数据分析，结合用户行为模式、社交关系等多维度信息，构建潜在受害人群特征库，进行实时监测与预警，深度挖掘诈骗行为规律，并制定差异化的防御策略。
1.潜在受害人群特征分析
构建潜在受害人群特征库是态势感知的基础。通过大数据分析、机器学习等技术手段，结合用户行为特征、社交关系等，可自动识别和提取相关特征，形成潜在受害人群画像。
2.实时监测与预警
基于潜在受害人群特征库，建立实时监测与预警系统，能够实时分析用户行为等数据，发现与涉诈特征高度匹配的行为或模式，立即触发预警机制。
3.深度挖掘与关联分析
通过对海量数据的深度挖掘，可以发现涉诈行为之间的内在联系和规律。关联分析则能够揭示不同涉诈事件之间的潜在联系，帮助执法机构追踪和打击施诈团伙。
4.2.2.1.1潜在受害人群画像
潜在受害人群画像是指通过对潜在受害者的行为、特征进行深入分析,对可能成为涉诈目标人群进行特征画像。通常，潜在受害人群画像会包括区域分布、年龄分布和行业分布等多个维度。
1.区域分布
潜在受害人群的区域分布呈现出一定的地域性特征。在城市化程度较高、人口密度大且经济活动频繁的地区，如一线城市和部分经济发达的二线城市，由于网络基础设施完善、用户基数大且消费能力强，往往成为互联网诈骗的高发区域。这些地区不仅吸引了大量的网络用户，也吸引了诈骗者寻找“猎物”。同时，一些边境地区或经济相对落后的地区，由于居民网络安全意识相对薄弱，也可能成为诈骗行为的温床。
2.年龄分布
潜在受害人群的年龄分布广泛，但不同年龄段的人群对诈骗手段的敏感度和防范意识存在差异。年轻人群体，特别是学生和刚步入职场的年轻人，由于社会经验不足、好奇心强且对新鲜事物接受度高，往往更容易受到新型互联网诈骗手段的诱惑，如网络兼职诈骗、虚假投资理财等。而中老年人群体，则可能因对新技术不熟悉、信息获取渠道有限等原因，成为传统诈骗手段如电信诈骗、保健品推销等的主要目标。
3.行业分布
诈骗行为在不同行业中的分布也存在差异。金融行业作为资金流动的枢纽，是互联网诈骗、非法集资等诈骗行为的高发领域。电商行业则面临着虚假交易、刷单等诈骗行为的挑战。此外，随着互联网金融、在线教育、网络游戏等新兴行业的兴起，这些领域也逐渐成为诈骗者瞄准的目标。
4.2.2.1.2潜在受害人群分析
受害者群体通常因为缺乏网络安全知识、轻信他人或信息泄露等原因成为施诈目标。该群体往往在不知情的情况下被诈骗成功，通常是基于信任或贪婪等心理因素被诱导。针对此群体，应对策略包括加强公众的网络安全教育和意识提升，以及提供及时信息保护和援助。4.2.2.2区域分布态势及趋势
互联网诈骗的区域分布态势呈现出一定的特点和规律。从全球范围来看，发达国家和地区由于互联网普及率高、金融交易频繁，往往是互联网诈骗的高发区域。例如，北美、欧洲和东亚的部分地区，由于其经济发达和网络技术先进，成为了互联网诈骗分子活动的热点区域。在这些地区，诈骗手段多样，包括但不限于钓鱼网站、社交工程诈骗、投资诈骗等。从国内情况来看，互联网诈骗的区域分布也呈现出一定的特点。一线城市和沿海经济发达地区由于人口密集、经济活动频繁，同样成为了互联网诈骗的高发区域。这些地区的居民往往因为工作和生活节奏快，对网络的依赖程度高，容易成为诈骗分子的目标。此外，一些特定的行业和领域，如金融、电商、教育等，由于涉及大量资金流动和个人信息交换，也容易成为诈骗活动的重灾区。
在趋势方面，互联网诈骗活动正呈现出一些新的变化。诈骗手段正变得越来越隐蔽和智能化。随着人工智能、大数据等技术的发展，诈骗分子能够利用这些技术进行更加精准的诈骗活动。例如，通过分析用户的网络行为和消费习惯，诈骗分子可以设计出更加个性化的诈骗方案，提高诈骗的成功率。此外，跨区域和跨境的互联网诈骗活动日益增多。由于互联网的无边界特性，诈骗分子可以轻易地跨越地理界限进行作案。这给反诈工作带来了新的挑战，需要加强国际合作和信息共享，共同打击互联网诈骗活动。
4.2.2.3涉诈高危区域感知
涉诈高危区域是指那些因特定地理和社会经济条件而易于成为诈骗行为高发地带的地区。涉诈高危区域感知则是指通过对这些特定地理区域的监控和分析，识别那些易于发生诈骗行为的地点。这类区域通常因其经济活动频繁、金融交易量大、网络依赖性强或跨境交流密切等特点，成为诈骗行为的高发区。
1.经济发达地区：一线城市和部分二线城市，如北京、上海、广州、深圳等，由于这些地区的居民经济条件较好，金融交易频繁，因此成为诈骗分子的高价值目标。
2.金融中心：金融中心城市，如上海、香港等，由于金融机构集中，金融活动频繁，涉及大量资金流动，因此容易成为金融诈骗和投资诈骗的重灾区。
3.网络使用率高地区：互联网普及率高的城市和地区，如东部沿海城市，由于居民对网络的依赖程度高，网络购物、在线支付等活动频繁，因此容易受到互联网诈骗的影响。
4.特定行业集中区域：如教育、医疗、电商等行业集中的区域，由于涉及大量个人信息交换，容易成为个人信息诈骗和钓鱼诈骗的目标。
5.边境地区和跨境贸易活跃地区：由于地理位置特殊，跨境贸易活动频繁，容易成为跨境诈骗和电信诈骗的目标。
4.3互联网诈骗复盘及多途径治理打击
4.3.1互联网诈骗复盘分析
4.3.1.1反诈资源库动态建设
在打击防范互联网诈骗的复杂斗争中，构建全面、动态、高效的反诈资源库是至关重要的一环。反诈资源库作为信息汇聚与分析的核心平台，承载着已知诈骗信息的存储与检索功能，还具备对新出现诈骗手段的快速识别与应对能力。
反诈资源库是互联网反诈体系中的基础设施，其重要性体现在信息汇聚、快速响应、知识共享、智能预警等方面。
反诈资源库动态建设策略：
数据多元化采集：广泛收集来自公安、网信、金融、电信等多个领域的诈骗信息，确保数据的全面性和准确性。利用爬虫技术、API接口等方式，自动抓取互联网上的涉诈信息，实现数据的持续更新。
智能化分析与处理：应用机器学习算法对收集到的数据进行深度挖掘，发现诈骗行为的规律和特征。建立诈骗行为识别模型，实现对新出现诈骗手段的自动识别和分类。对识别出的诈骗信息进行去重、合并等处理，提高数据质量。
动态更新与迭代：设立专门的团队负责反诈资源库的维护与更新工作，确保数据的时效性和准确性。定期对资源库进行审查和优化，剔除过时或无效的信息，添加新的诈骗案例和特征。鼓励用户反馈和举报新的诈骗行为，形成全民参与的反诈氛围。
多维度展示与查询：提供多样化的查询方式，如关键词搜索、模糊匹配、分类浏览等，方便用户快速定位所需信息。设计直观易懂的展示界面，将诈骗信息以图表、地图等形式呈现出来，提高用户的理解和记忆效果。
安全保密与合规性：严格遵守相关法律法规和隐私保护政策，确保涉诈信息的采集、存储、处理和使用过程合法合规。加强对反诈资源库的安全防护，防止数据泄露和非法访问。
4.3.1.2反诈复盘分析
建设反诈资源库需要系统性回顾并深入分析已发生的诈骗案件，总结经验教训，提炼出有效的防范和打击策略。
涉诈号码指标获取：在复盘分析过程中，获取涉诈号码的关键指标是基础且关键的工作。通过与多个外部数据源的对接，自动获取用户指标，有助于分析人员深入挖掘诈骗行为的特征和规律，进而制定更为精准的防范措施。
案例库建设与知识共享：为进一步提升反诈复盘分析的效果，建立反诈案例库，收集并整理各类典型诈骗案例是非常必要的。案例库不仅需要包含案件的基本信息，还应详细记录诈骗手法、受害者特征、防范建议等关键信息。通过建设案例库来实现知识的共享和传承，分析人员能够快速学习和借鉴过往经验，提高反诈工作的针对性和预见性。
智能化分析工具的应用：在反诈复盘分析中，智能化分析工具，如数据挖掘、机器学习等技术的应用，能够自动识别数据中的异常模式，辅助分析人员发现潜在的诈骗线索。通过智能化分析工具的应用，能够提高复盘分析的效率和准确性，为反诈工作提供强有力的技术支持。
4.3.2多途径互联网诈骗打击治理
4.3.2.1立法与政策引导
建立健全的法律法规体系是打击互联网诈骗的基础。出台或完善相关法律法规，明确互联网诈骗的定义、分类、处罚标准等，为执法机关提供明确的法律依据。制定并实施一系列反诈政策，鼓励技术创新，加强跨部门协作，推动形成全社会共同参与的反诈格局。
4.3.2.2技术防范与监测
技术防范是互联网诈骗打击治理的重要手段。通过运用大数据、人工智能、区块链等先进技术，可以实现对互联网诈骗行为的实时监测、预警和阻断。具体来说，可以建立基于大数据的智能分析系统，对网络交易记录、用户行为日志、社交媒体信息等数据进行深度挖掘，发现异常模式和潜在风险；利用人工智能算法进行智能识别与分类，提高诈骗识别的准确性和效率；通过区块链技术确保数据的安全性和不可篡改性，为打击互联网诈骗提供有力支持。
4.2.3.3跨部门协作与信息共享
互联网诈骗往往涉及多个领域和部门，因此跨部门协作是打击互联网诈骗的必然要求。公安、金融、电信、市场监管等部门应建立信息共享机制，实现数据互通、线索互传、行动互通。通过共享涉诈信息、协同作战，可以形成打击互联网诈骗的强大合力。同时，还应加强与国际社会的合作与交流，共同应对跨国互联网诈骗犯罪。
4.2.3.4公众教育与意识提升
公众教育与意识提升是预防互联网诈骗的第一道防线。政府、企业和社会组织共同努力，通过举办讲座、发放宣传资料、利用媒体平台等方式普及反诈知识。重点加强对老年人、学生等易受骗群体的宣传教育，提高他们的安全意识和防范能力。同时，还应鼓励公众积极参与反诈行动，形成全社会共同抵制互联网诈骗的良好氛围。
4.2.3.5源头治理与综合施策
互联网诈骗的根源在于不法分子的贪婪和利益驱动，因此需要从源头上治理互联网诈骗行为。加大对诈骗分子的惩处强度，依法严惩犯罪分子及其背后的组织、策划人员；加强对电信网络服务商、金融机构、互联网平台等主体的监管力度，督促其履行反诈责任和义务。同时还应注重综合治理和源头治理相结合，通过完善法律法规、加强技术防范、提高公众意识等多种途径综合施策，形成打击互联网诈骗的长效机制。
4.2.3.6典型案例与经验总结
在打击治理互联网诈骗的过程中，应注重收集和分析典型案例，总结经验教训。对成功案例进行剖析研究，能提炼出有效的反诈策略与方法；对失败案例进行反思总结，可探查出存在的问题与不足并予以改进。这些典型案例及其经验总结对未来反诈工作的开展有着重要的指引价值。
5.典型互联网诈骗案例分析
2024年6月，公安部公布了包括刷单返利、虚假网络投资理财、虚假购物服务等在内的十大高发互联网诈骗类型，这10种常见的互联网诈骗类型发案占比近88.4%，造成了极大的金额损失和极其恶劣的社会影响。本章内容通过对十大典型场景进行介绍，进而总结电信诈骗实施共性特征，并在此基础上总结互联网诈骗治理思路路径。
5.1刷单返利类诈骗
刷单返利类诈骗仍是变种最多、变化最快的一种诈骗类型，主要以招募兼职刷单、网络色情诱导刷单等复合型诈骗居多。诈骗分子在骗取受害人信任后，以“充值越多、返利越多”诱骗受害人做任务，再以“连单”“卡单”等借口诱骗受害人不断转账。此类诈骗发案量和造成的损失数均居首位，受骗人群多为在校学生、低收入群体及无业人员。
【典型案例一】2023年3月，江苏徐州男子曹某被人拉入一微信群，抢了群内发的几个红包。之后听闻加入高级群可获取更大利益，便点击群内链接下载APP。加入所谓高级群后，曹某发现群内成员都在发收款到账截图，于是在群管理员诱导下开始刷单。曹某连续做完多单任务领取佣金后，全部提现至银行卡中，正当其想继续做任务赚钱时，群管理员称其将做的任务是组合单，必须完成4单才能提现。之后曹某按照要求陆续加大投入，群管理员以“操作失误”“账号被冻结”等为借口，诱骗其向指定账户累计转账42万元。因返现迟迟不到账，曹某遂发现被骗。
【案例分析】在此类诈骗实施过程中，犯罪分子往往会运用社会工程学技巧及信息伪造手段来提升交易过程的可信率，从而增加诈骗成功率。如，伪造网站或APP模拟真实购物平台、伪装真实用户身份分享成功案例，以及伪造聊天记录及支付凭证。
对于这类诈骗行为，法律监管面临着诸多挑战。由于网络空间的匿名性和流动性，追踪犯罪分子非常困难，加之受害者往往因为羞愧或担心受到惩罚而不愿报案，这进一步增加了调查取证的难度。因此，需要通过一定的技术手段协同甄别，比如开发专门的检测工具，对网址链接进行检测，及时发现并阻止非法交易，从技术手段加强防范。
5.2虚假网络投资理财类诈骗
诈骗分子主要通过网络平台、短信等渠道发布推广股票、外汇、期货、虚拟货币等投资理财信息，吸引目标人群加入群聊，通过聊天交流投资经验、拉入内部“投资”群聊、听取“投资专家”“导师”直播课等多种方式获取受害人信任。在此基础上，诈骗分子打着有内幕消息、掌握漏洞、回报丰厚的幌子，诱导受害人在特定虚假网站、APP小额投资获利，随后诱导其不断加大投入。当受害人投入大量资金后，诈骗分子往往编造各种理由拒绝提现，而是让其继续追加投资直至充值钱款全部被骗。还有部分诈骗分子通过网恋方式骗取受害人信任，再通过诱导虚假投资理财等进行诈骗。此类诈骗的受骗人群多为具有一定收入、资产的单身人士或热衷于投资、炒股的群体。
【典型案例二】2023年3月，安徽阜阳女子张某在某相亲网站上认识李某后，二人确定为男女朋友关系。李某自称是外汇投资机构的工作人员，有内部投资数据，因自己不方便操作，便让张某帮其在投资平台登录账号进行投资。在李某诱导下，张某多次投资均获得了盈利。随后，李某以为2人未来生活打物质基础为由，诱骗张某在平台自行注册账号投资赚钱。张某多次向指定银行卡转账100余万元，并在李某指导下持续投资盈利。这时，该平台客服称张某利用内部信息违规操作涉嫌套利，账户已被冻结，需缴纳罚金，否则将没收账户资金。张某因担心收益无法提现，与李某商量后，决定按照客服要求缴纳40余万“罚金”。张某缴纳“罚金”后账户仍然无法登录提现，遂意识到被骗。
【案例分析】此类诈骗案件除了所谓的“专家”、“内部消息”外，诈骗分子还会配套创建看似专业的网站或应用程序，模仿正规金融机构的界面设计和功能，以此来迷惑投资者。此外，他们还会利用虚假的宣传材料、伪造的投资协议书以及精心设计的客户管理系统来增强项目的可信度。为了进一步取得受害者的信任，诈骗分子还可能使用加密货币作为交易媒介，利用其高匿名性来规避监管。
要从技术上应对此类案件，电信运营商及金融互联网机构均需加强监管与审核。具体而言，电信运营商企业可通过聊天监管、网址访问监管等手段对关键词、网址进行审查监管；金融机构和互联网公司可通过大数据分析和人工智能技术，应用上述互联网反诈系统，及时发现并拦截可疑交易。
5.3虚假购物服务类诈骗
诈骗分子在微信群、朋友圈、网购平台或其他网站发布低价打折、海外代购、0元购物等虚假广告，及提供代写论文、私家侦探、跟踪定位等特殊服务的广告。在与受害人取得联系后，诈骗分子便诱导其通过微信、QQ或其他社交软件添加好友进行商议，进而以私下交易可节约手续费或更方便为由，要求私下转账。受害人付款后，诈骗分子再称需要缴纳关税、定金、交易税、手续费系列费用，诱骗受害人继续转账汇款，最后将其拉黑。
【典型案例三】2024年4月，四川攀枝花女子王某在浏览网站时发现一家售卖测绘仪器的公司，其产品各方面都符合自己需求，于是通过对方预留的联系方式与客服人员取得联系。由于客服声称私下交易可以节省四分之一的费用，王某便与对方在私人账号下继续沟通，并签订了所谓的“购买合同”。在王某预付定金1.3万余元后，对方却迟迟不肯发货并称还需缴纳手续费、仓储费等费用，王某遂意识到被骗。
【案例分析】在此类诈骗案件中，施诈人多通过社交平台向受害人提供虚假购物和服务，在消费者下单后，诈骗分子会通过伪造的客服联系方式与消费者沟通，进一步获取信任。他们可能会要求消费者通过非官方渠道支付，如银行转账或第三方支付平台，以绕过电商平台的安全措施。为了掩盖实际未发货的事实，诈骗分子还会伪造物流信息，显示商品已经在运输途中。他们可能会使用已知的快递公司名称，配合伪造的跟踪号，使受害者相信商品即将送达。
面对这类诈骗，在技术层面上可以建设app白名单、黑名单、灰名单库，运用大数据技术分析技术，将检测到的第三方交易平台与白名单库进行比对分析，针对非白名单的app跳转进行拦截、提醒并将数据上报至有关部门进行核实。
5.4冒充电商物流客服类诈骗
诈骗分子通过非法途径获取受害人购物信息后，冒充电商平台或物流快递客服，谎称受害人网购商品出现质量问题、快递丢失需要理赔或因商品违规被下架需重新激活店铺等，诱导受害人提供银行卡和手机验证码等信息，并通过共享屏幕或下载APP等方式逃避正规平台监管，从而诱骗受害人转账汇款。此类诈骗的受骗人群多为电商平台的网购消费者或店铺经营者。
【典型案例四】2023年10月，四川宜宾女子张某接到一个自称“物流客服”的陌生来电，称因张某快递丢失需要进行理赔。张某随即查看某购物APP，发现一件商品未更新物流情况，便信以为真，添加了客服微信。随后“客服”发给张某一个链接，要求下载某聊天APP和银行APP，进行“理赔”操作。张某根据要求操作后，“客服”称其操作错误账户被冻结，需在银行APP里输入“代码”解冻，而这实际上是诈骗分子诱骗张某进行转账操作。张某收到银行转账短信后发现异常，遂发现被骗。
【案例分析】冒充电商物流类的诈骗在技术发生层面多需要通过“链接”作为媒介实施诈骗，有些诈骗分子还会创建与官方平台高度相似的钓鱼网站，或者通过短信、邮件发送含有恶意链接的信息。一旦受害者点击这些链接，就可能被导向伪造的登录页面，要求输入账户信息或支付密码。借助语音合成技术，诈骗分子甚至可以模仿官方客服声音，与受害者进行语音通话，进一步增加诈骗的可信度。
对此，可以创建黑白名单系统进行电信防护，建立并维护一个黑名单数据库，其中包含已知的诈骗电话号码和IP地址。当系统检测到来自黑名单中的号码或地址的呼叫时，可以自动拦截。同时，与合法的电商平台和物流公司合作，创建一个白名单数据库，只允许白名单中的电话号码和IP地址进行客服呼叫，从而确保只有经过验证的客服号码才能联系用户。
5.5网络婚恋、交友等杀猪盘类诈骗
诈骗分子通过在婚恋、交友网站上打造优秀人设，与受害人建立联系，用照片和预先设计好的虚假身份骗取受害人信任，长期经营与其建立的恋爱关系，随后以遭遇变故急需用钱、项目资金周转困难等为由向受害人索要钱财，并以其财力情况不断变换为理由提出转账要求，直至受害人发觉被骗。
【典型案例五】2016年，上海虹口男子武某在网上结识了自称刚大学毕业的女子杨某，双方很快在线上确立了恋爱关系。在此后的8年里，杨某多次利用网络照片骗取武某信任，虚构母亲突发疾病抢救无效死亡等悲惨家庭情况，利用武某的同情心不断索要钱财。直至2024年4月，武某发现杨某手机号关联账号上发布的照片与其不是同一个人，遂发现上当受骗，最终累计被骗160余万元。
【案例分析】此类诈骗行为一般具备多方作案的行为特点，通过社交软件交流引导受害人进行多次频繁转账。因此可以进行行为模型分析和行为关联分析，检测施诈者行为，划分潜在受害群体，并对潜在受害群体进行风险提醒与预警。
6.防范互联网诈骗工作建议
6.1增强信息意识，加强信息保护
随着信息技术的快速发展，互联网诈骗活动也日益增多，这对个人和社会都构成了严重的威胁。为了有效防范互联网诈骗，增强信息意识和加强信息保护显得尤为重要。
（1）提高群众自我防范意识。群众需增强信息安全意识，杜绝随意在网络上公开个人信息，包括姓名、地址、电话号码等敏感信息，设置常用密码为强密码，在点击链接前先确认其来源是否可靠，避免打开不明来源的电子邮件或下载存在风险的附件。
（2）社会及相关部门开展普及教育工作。通过学校、社区、媒体等多种渠道开展网络安全教育，提高公众对于互联网诈骗的认识，定期发布互联网诈骗案例分析，借由真实案例让公众认识到互联网诈骗的危害性，进而增强公众的警惕心。同时，建立有效的互联网诈骗报告机制，鼓励用户遇到诈骗行为时及时向相关部门举报。
综上所述，防范互联网诈骗需要个体和社会各界的共同参与。通过增强信息意识和加强信息保护，可以有效提升公众对互联网诈骗的抵抗力，减少互联网诈骗事件的发生。此外，政府和企业也应该承担起责任，不断完善网络安全法律法规，加大执法力度，为用户提供更加安全可靠的网络环境，共同营造健康和谐的网络社会。
6.2完善法律法规，增强监管力度
为更好的防范互联网诈骗，应针对其行为的特点，细化相关法律法规，明确界定互联网诈骗的行为构成、法律责任等关键要素，确保法律能够准确地适用于各种新型互联网诈骗案件。此外，应增加对受害者的保护措施，比如完善个人信息保护的相关法律，对非法收集个人信息的行为进行严厉处罚；设立专门的资金追回机制或赔偿基金，减轻受害者的经济负担等。
（1）增加立法。可以考虑引入更加灵活的法律条款，以便迅速适应网络环境的变化。例如，通过设立快速响应机制来调整法规，及时将新兴的技术手段和诈骗模式纳入法律规制范围之内。
（2）完善司法、行政程序。为了确保法律法规的有效执行，需要建立一套高效的司法和行政程序。其中包括优化报案流程，简化受害者寻求法律援助的步骤，及提高案件审理效率等。通过这些措施，不仅能有效遏制互联网诈骗犯罪的发展势头，还能为受害者提供更有力的支持，营造一个更为安全、健康的网络环境。
（3）强化日常监管。可以通过技术手段加强监测，利用大数据分析和人工智能技术来识别潜在的诈骗行为模式，提前预警并采取预防措施。同时，进一步加强对互联网服务提供者（ISP）的责任约束，要求其建立健全用户身份认证机制，并配合监管部门开展反诈行动。此外，还应该鼓励相关企业采用先进的安全技术和工具，如加密通信、双因素认证等，提高网络服务的安全性。
6.3加快技术升级，提升安全保护
为了有效防范互联网诈骗，加快技术升级以提升安全保护至关重要。借助技术的迭代更新，运营商及监管机构可以更好的针对不断演化的欺诈手段，及时拦截欺诈行为，进而降低潜在损失。
（1）加大对网络安全技术研发的投入，促进反诈技术升级。例如，利用AI技术开发出的智能反诈系统，可以自动识别并标记潜在的诈骗行为模式，并预测未来的诈骗风险点。通过持续训练和学习，系统能够不断提升自身的识别精度，有效降低误报率和漏报率。此外，通过对大数据的分析，监管机构可以快速发现互联网诈骗活动的趋势和规律，进一步制定有针对性的策略。
（2）推广加密、数字签名与多因素认证技术，保护敏感信息。加密技术能够确保数据在传输过程中的安全性，使截获的数据难以被破译。凭借端到端加密手段，金融交易、个人隐私等重要信息可以被限定为仅发送方与接收方可访问，以此保障信息安全。数字签名则可验证信息来源的真实性，有效防止信息被篡改。这些技术的应用可以在很大程度上减少信息泄露引发的互联网诈骗案件。此外，应鼓励企业和机构采用多因素认证（MFA）要求用户提供两种或以上的验证信息，来提高账户的安全性。
6.4加强国际交流，打击互联网诈骗
在全球化的加速发展的当下，互联网诈骗已经演变为一种跨越国界的严峻挑战，任何单一国家都无法独立解决这一问题，需要各国协同作战才能实现有效打击。
（1）建立跨国信息共享平台。各国执法机构和监管机构可以通过信息共享平台，共享互联网诈骗的情报信息、犯罪趋势信息以及最佳实践案例。这种信息共享不仅可以帮助各国更快速地识别新的诈骗手段，还能促进跨境案件的协作处理。
（2）制定统一的国际标准和协议。由于不同国家和地区之间存在法律差异，跨国互联网诈骗案件的调查和起诉难以快速推进。因此，有必要通过国际组织或区域合作框架制定统一的标准和协议，明确跨境互联网诈骗案件的管辖权、证据交换规则以及法律适用原则。
（3）加强联合执法行动。互联网诈骗往往涉及跨国作案，因此需要多个国家执法机构的合作才能有效打击。各国可以定期组织联合执法行动，针对特定的跨国互联网诈骗团伙展开调查，通过集中资源和力量，提高侦破成功率。例如，国际刑警组织（INTERPOL）和其他国际执法机构可以牵头组织此类行动，协调各国执法力量共同参与。
综上所述，通过加强国际交流与合作，可构建一个更加紧密的全球互联网诈骗防控网络，充分发动各国政府、各类相关组织共同参与，为全球网民创造一个更加安全、健康的网络环境。
