圖片來源@unsplash

　　王鑫怎么也沒想到，自己竟然被網上的騙子給騙了。

　　他一直想把自己手里《忍者必須死3》的游戲賬號賣了，從其他玩家那里得知，他的賬號現在能賣 1000 多元，這對于正在上大學的他來說，還算是筆不小的收入。

　　動了賣賬號的心思之后，王鑫并沒有主動尋找買家，但是突然有一天，他在游戲里收到一個Z姓玩家發來的信息，說是可以購買他的游戲賬號，交易價格是 1000 元。

　　王鑫非常興奮，心里想，來得正是時候，賣就賣吧。

　　這位Z姓玩家拒絕了王鑫直接轉賬的要求，轉而通過一個名為“夢仁易”的不知名網站交易。也許是“幸福”來得太突然，王鑫隨即掉入了騙子鋪好的陷阱：

　　Z 姓玩家假裝在網站付款之后，在王鑫綁定銀行卡準備提現時，客服告訴王鑫，他的銀行卡號輸入錯誤，賬號已被凍結，如果需要解凍資金必須充值 1000.1 元將賬號解凍，然后才能提款。

　　但王鑫在提現時忘記加“0.1”，正中騙子下懷。所以王鑫被要求再次充值 8000 元，才能解鎖所有款項。

　　圖片來源@王鑫供圖

　　一環接一環，王鑫此時才發現自己被騙了。

　　由于疫情的特殊原因，近期像王鑫這樣遭遇網絡詐騙的案例層出不窮，甚至金額更大。根據國家反詐中心 3 月下旬公布的數據，全國公安機關偵破利用疫情實施電信網絡詐騙案件情況，累計偵破案件 1.4 萬起，累計涉案金額超過 4.8 億元人民幣。

　　圖片來源@公安部刑偵局

　　毫無疑問，疫情的很多不可控因素，給網絡電信詐騙提供了可乘之機。但歸根結底在詐騙手段、技術、環境的不斷進化中，與黑客攻擊一樣，電信詐騙實質上也成為了一場技術上的黑白攻防戰。

　　騙子也在“智能化”

　　日常生活中，在我們提到人工智能的時候，往往想到的是各種智能產品。但實際上，人工智能也正在被不法分子利用。

　　從詐騙犯罪的上游黑產來看，惡意注冊、機器學習、人工智能等熱點技術，已經被騙子們很快應用到了實施詐騙的各個環節，現實中的的電信詐騙攻防戰就是在黑白雙方的同時進化中完成的。

　　騰訊守護者計劃安全專家海文對鈦媒體分享了一個讓他印象深刻的案件：黑產利用機器學習和人工智能技術來突破驗證碼認證體系。

　　鈦媒體了解到，案件已于 2017 年破獲，據當時的媒體報道，在該案件中，浙江紹興市警方徹底摧毀了入侵網站黑客團伙、制作撞庫軟件黑客團伙、利用 AI 技術識別圖片驗證碼團伙、數據買賣團伙、網絡詐騙團伙等 43 個犯罪團伙，抓獲以黃某、吳某、魏某、鄭某等為主的犯罪嫌疑人 193 人，成功截留被盜的公民個人信息 10 億余組，繳獲贓款 600 余萬元及大量作案工具。

　　該案件也凸顯了網絡詐騙鏈條化的特征。本案中，黑客楊某搭建了提供圖片驗證碼 AI 識別服務的“快啊”打碼平臺，通過該平臺以黃某等為首的專業黑客犯罪團伙利用網站漏洞掃描軟件，非法獲取網站后臺用戶注冊數據。

　　之后，黃某等將包含各類郵箱和密碼的數據進行整理，以每 10 萬組數據為一個單位，賣給制作撞庫軟件黑客團伙。吳某、魏某等撞庫人員拿到這些數據后，與“快啊”打碼平臺對接，進行批量撞庫、匹配，將各類賬號與密碼匹配成功的賬戶販賣給網絡詐騙團伙。以鄭某為代表的詐騙團伙利用獲取的賬號實施各類詐騙。

　　在這種情況下，騙子實施詐騙時能夠亮出我們各類真實信息就能夠讓人理解，或許只有騙子才可以拿到各類用戶的隱私數據公然行騙。

　　相比鏈條化而言，跨平臺類的“殺豬盤”詐騙是反詐騙中最為棘手的。

　　所謂“殺豬盤”，主要是指通過婚戀平臺、社交軟件等方式，騙取受害者感情上的信任，然后將受害者引入博彩、理財等詐騙平臺，騙取受害者錢財的騙局。

　　這類詐騙的詐騙周期也相對較長，詐騙團伙在從婚戀網站精準找到受害者后，跨平臺轉至社交軟件，然后通過5-10 天的交往，將受害者引至博彩、投資等網站。

　　“這類案件之所以棘手，是因為犯罪團伙的行為特征分布在各個平臺的各個場景，我們通過一個平臺的行為特征無法進行惡意甄別。”海文分析。

　　是技術對抗，也是社會共治

　　兵來將擋，水來土掩。與“殺豬盤”這類案件做對抗，也并不是沒有辦法。

　　海文介紹，從反電信詐騙的技術角度來講，我們可以從三個環節與詐騙團伙對抗，分別是事前阻止、事中處置和事后打擊。

　　公安部刑偵局官方微博近期發布過一個真實案例：五一勞動節期間，廣州市番禺反詐中心接到廣州市反詐中心預警信息：番禺區一女事主疑似正在與冒充公檢法人員的詐騙分子通話。于是反詐民警聯合女事主親友，成功勸阻女事主，為她保住了 20 多萬元存款。這個案例涉及到的其實是事中處置環節。

　　番禺反詐中心是怎么在事中識別到該事件的呢？

　　實際上，市面上已經有不少技術公司開發了相關產品幫助警方和群眾，三大運營商也都在開發自己的反詐騙系統；互聯網巨頭阿里也推出了“錢盾”平臺，騰訊則在 2018 年依據多年的網絡黑產對抗經驗，開發了“賓果”反詐騙防控系統。

　　據海文介紹，賓果系統的運行邏輯主要有三步：

第一步，通過用戶舉報等惡意樣本的積累，找到作惡賬號跟正常賬號之間的區別及特征，然后建模；

第二步，針對不同的犯罪類型，如貸款詐騙、刷單詐騙、殺豬盤詐騙等，開發不同的識別模型；

第三步，對作惡賬號進行識別打擊，向警方推送疑似受害人預警信息。

　　這樣三步不僅為警方提供線索，還為用戶提供了更周密的防護。

　　當然，這些善意的提醒有時候會被消費者忽視，為了徹底阻斷詐騙行為發生，賓果反詐騙防控系統也會與相關部門的反網絡詐騙系統聯合對接，及時預警包括冒充公檢法、虛假貸款、網購退款、冒充熟人、冒充客服和中獎詐騙在內的多種高發詐騙，讓警方及時介入勸阻。類似于上文提到的番禺區案例就是這類聯合作戰發揮作用的例子。

　　在以上三個步驟中，最重要的是第一步中對作惡分子特征的識別。海文介紹，在識別這些惡意樣本時，他們會參考多個維度的數據，比如活躍的時間、區域，和一些異常的登錄、搜索、添加好友行為等。

　　在根據各個維度特征生成模型之后，技術團隊也會不斷對模型進行調優。“預警推送和警方反饋是一個交互校驗的過程，如果警方在線下找到受害人勸阻時，發現為系統誤判，就會將樣本提交，我們會分析誤判原因，重新調整模型。”

　　當然每個模型都有生命周期，一個模型在初上線時一定是效果最好的，因為反欺詐模型在詐騙分子對抗的過程也是犯罪分子熟悉模型的過程，他們也會不斷調整“進攻”方式，逃過系統識別。

　　技術的迭代和進步是與詐騙團伙對抗最重要的方面，但另一個最大的挑戰在社會共治上。

　　“我們現在面臨的挑戰不是簡單的上下游黑色產業，而是已經智能化、鏈條化、平臺化的黑產”，海文說，“不是在某一個時期集中打擊就可以解決問題，而是需要長期的持續性的打擊治理，需要通過執法機關、監管機關和社會各個組織的聯合治理。”（本文首發鈦媒體，作者秦聰慧）

總結

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