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|互联网|人工智能|大数据技术|白皮书|诈骗者

序言：

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。

互联网诈骗新态势

互联网诈骗是利用电话、短信和移动应用等电信手段进行的欺骗行为，结合了传统通信与互联网技术。这类诈骗利用电信服务的即时性和直接性，使受害者更易受骗，具有高度隐蔽性和广泛性。

公民个人信息保护不足和信息泄露为不法分子提供了“新土壤”。不法分子通过非法途径搜集各类公民信息，针对不同目标设置专属陷阱。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，在高考之后冒充“招生办”，毕业季则冒充“用人单位”等。

互联网诈骗特点—诈骗演变升级

平台依托加剧，施诈群体年轻化

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，平台的开放性也使得诈骗行为得以迅速传播和扩散。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。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。

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。

互联网诈骗特点—产业链条成熟化

协同性与技术性双重增强，现代化进程中的欺诈生态

随着AI技术的不断升级，互联网诈骗逐渐形成了分工明确、相互协作的完整化链条，包括信息收集、话术设计、技术支持、资金转移等多个环节。

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。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，嫌疑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。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。

互联网反诈技术挑战

匿名网络助长犯罪手法隐蔽，智能防控凸显侦查防范难题

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，以及民众防范的难度。

互联网反诈应对策略

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。

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。

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。

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。

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。

互联网反诈关键技术

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。

互联网反诈关键技术介绍

上网行为噪声过滤技术—动态噪声特征识别

动态学习与智能过滤，实现实时监控与数据流净化

网络环境中，数据往往包含大量噪声，上网行为噪声过滤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。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。上网行为噪声过滤技术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。

时序行为建模—捕捉时间依赖性

构建智能反诈骗白名单，精准识别与预测诈骗行为

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，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。

根据数据的特性和反诈的需求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。

此外，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）也被引入，以捕捉长期依赖关系和复杂时间序列模式。通过深入分析用户通信行为如通话、数据使用及位置变化，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。

NLP技术—洞察文本

多场景筛查诈骗内容，构筑通信安全的智能防线

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。

机器学习技术—全局分析与多维聚类

增量学习策略优化模型识别能力，人机协同深化反诈智能应用

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。

深度学习技术—自动特征学习

多维度复杂关系建模，提升诈骗检测精准度

深度学习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。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。

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。结合图网络，通过对用户关系的建模，可以更好地捕捉用户之间的复杂关系和交互模式，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。

多模态数据处理技术—跨模态特征提取

融合感知与智能升级，提升综合信息分析能力

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。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。

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，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。

智能触达技术—精准定位

整合用户画像与算法优化，增强精准互动效果

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。

基于深度学习的智能互动模型，对用户的反馈和行为变化进行深度挖掘和分析，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。

生成对抗网络技术—无需标注的数据学习

高度逼真的模拟数据生成，应对诈骗策略优化话术模板

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。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，从而帮助反诈团队更好地理解和预测诈骗者的行为模式。

图计算技术—无需标注的数据学习

识别用户网络的群体特征，提高信誉评估精度

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，提升对用户信誉的评估精度，有效识别和扩展现有白名单。

互联网反诈模型构建技术—高泛化能力

多学习策略提升反诈模型效能，高效狙击网络诈骗活动

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。

可视化技术—助力反诈决策

直观展示反诈感知态势，提升决策效率

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。

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。

分布式网络数据爬虫技术—高采集性能与可扩展性

智能数据采集与行为模式分析，提升数据监测效率与准确性

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。同时，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。

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。

互联网诈骗识别-涉诈要素识别

网络诈骗特征辨识，巩固互联网反诈骗基石

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。

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。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。

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。下图是对非正规渠道APP识别及涉诈APP识别步骤的详细描述。

（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。

（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。

互联网诈骗识别-潜在受害人识别

从行为模式到情感分析，实现精准监测与受害人群画像

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。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。

潜在受害人识别方法：

（1）行为模式分析：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历史行为数据信息，构建风险评估模型，量化评估用户的潜在受害风险。

（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。

互联网诈骗识别-施诈人识别

多元分类器融合与异常值检测技术，精准锁定网络诈骗背后黑手

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。

施诈人识别方法：

（1）基于分类器的方法。诈骗检测即给定一组电话号码，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。

（2）基于异常值检测技术。利用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。

互联网诈骗预警

多渠道诈骗识别预警，守护用户财产安全

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。

互联网诈骗态势感知

实时监控和评估诈骗活动的趋势，及时调整防范策略和应对措施

诈骗态势感知是指通过收集和分析各种数据源，监控和评估诈骗活动的模式和影响范围，以便及时调整确保能够有效预防和打击诈骗行为。

（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。

（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。

（3）区域分布。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。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。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。

互联网诈骗复盘分析

动态建设反诈资源库，实现信息汇聚与智能预警

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。

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：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：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：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。

多途径互联网诈骗打击治理

跨部门协作与公众教育并进，立法引导与技术防范共塑反诈新格局

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。

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。

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。

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。

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，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。

刷单返利类诈骗

社会工程学伪装—变种多、变化快

刷单返利类诈骗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，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。

网络投资理财类诈骗

虚假信息交织—迷惑性、诱导性强

诈骗分子通过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来迷惑投资者。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。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。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。

虚假购物服务类诈骗

诈骗手段连环紧扣—私下交易高隐蔽性

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。

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。

冒充电商物流客服类诈骗

伪造身份情境创设—信息精准、针对性强

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。

对此，可以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。

网络婚恋、交友等杀猪盘类诈骗

情感投资打造人设—长期情感伤害

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。

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。

防范互联网诈骗工作建议

增强信息意识，加强信息保护

提高群众自我防范意识，社会及相关部门开展普及教育工作

群众需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。

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。

完善法律法规，增强监管力度

明确界定互联网诈骗关键要素，强化保护受害者的日常监管

可以考虑引入更加灵活的法律条款，完善司法、行政程序，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。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。

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。

加快技术升级，提升安全保护

加大技术研发投入，推广加密、数字认证技术

加大网络安全技术研发投入，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。

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。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。