当AI遇上诈骗

“虽然知道现在骗局高发,但还是不太敢相信自己居然遇到了。数日前受到电信诈骗的经历,仍让读者吴佳(化名)感到惊吓。而在吴佳所遭遇的骗局里,骗子利用ai换脸变成了她熟悉的人。

不仅吴佳在日常生活中遇到了令人防不胜防的AI诈骗,北京商报记者注意到,近日利用AI技术实施的新型电信诈骗模式已经呈现了高发态势,“AI诈骗成功率接近100%”“科技公司老板10分钟被骗430万元”等话题接连登上热搜后,也引发了用户对于新型技术应用的讨论。

☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜

当AI遇上诈骗

“AI换脸”搞诈骗

人工智能又火了,这次是围绕电信诈骗。吴佳告诉北京商报记者,此前自己久未使用的一社交账号突然收到了一位多年未联系的高中“好友”的问候,起初自己并未起疑心。但简单寒喧过后,对方提出了借款2000元应急的需求。虽然有点困惑,但因为过去的熟悉关系,吴佳没有立即拒绝,而是要求通过语音和视频来验证身份。

“先是给我发了几句语音,听起来也很正常,也比较像她的声音。紧接着我拨通视频电话,她很快接通了,确实是她的脸。”吴佳表示。据吴佳回忆,由于频繁出现网络卡顿情况,视频电话接通后两人对话并不流畅,对方只推脱说网络不好,还提出“我的脸你都不认识了”等话术。

吴佳警惕起来了,因为对方没有详细解释需要借钱的原因,只是在确认“脸”后急于挂断电话并表现反常。之后,吴佳在电话中问到了对方们共同高中老师的姓氏,但是对方没有直接回答,依然坚称“我就是本人”。在意识到可能遇到骗局后,吴佳挂断视频电话,并进一步使用其他渠道向该同学进行了求助,得到了借钱者并非本人的回复。

对于这起骗局,吴佳心有戚戚。吴佳表示,虽然了解电信诈骗的手法很多,但没想到视频验证方式可能也行不通了。后来我提醒了一下家中的长辈,如果遇到同样的情况很容易被骗,于是再度跟他们强调不要随意通过网络渠道交易资金。”

根据吴佳的反馈综合推断,她所遭遇的是近日备受关注的AI诈骗。5月22日,“科技公司老板10分钟被骗430万元”“AI诈骗成功率接近100%”“AI诈骗在全国多地爆发”等话题接连登上热搜,也有不少警方发布了AI技术相关的电信诈骗案例。

温州市公安局反诈中心在5月22日发布的信息显示,“我想你应该不会亏待我,在你收到短信图片之后速与我联系。”温州市民陈先生收到一条来自“私家侦探”的勒索短信,并附上一张所谓的陈先生与一名女子的不雅视频截图,但相关视频却是AI合成而来。陈先生报警向警方求助,此案目前正在调查中。

无独有偶,平安包头官方微信号5月20日披露,包头市公安局电信网络犯罪侦查局日前侦破一起使用智能AI技术进行电信诈骗的案件,福州市某科技公司法人代表郭先生接到好友微信视频电话,在通过视频确认了好友面貌与声音后,郭先生在10分钟内将430万元转至对方账户。直至转款后再与好友联系,郭先生这才意识到被骗。在包头警方的协助下,最终拦截了诈骗账户内的336.84万元被骗资金,但还有93.16万元被转走。

易观分析金融行业高级咨询顾问苏筱芮表示,伴随着AI技术应用的逐步成熟以及应用门槛的降低,通过AI以假乱真来实施诈骗成为了不法分子作案的新趋势。

个人隐私过度泄露

事实上,近年来打击电信诈骗工作已经成为监管方的一项重点工作,通过民警、银行、社区、媒体等线上线下多方渠道,对于各类电信诈骗手段进行详细的预警披露,但花样百出的电信诈骗仍然令人防不胜防。

不过,在多方警示之下,用户对于电信诈骗的警惕程度在不断提高。在本次关于AI诈骗话题的讨论中,也有不少用户提出了保护个人隐私信息、对于任何涉及到钱的事都不能掉以轻心等观点。

码上飞 码上飞

码上飞(CodeFlying) 是一款AI自动化开发平台,通过自然语言描述即可自动生成完整应用程序。

码上飞 138 查看详情 码上飞

博通咨询首席分析师王蓬博同样认为,科技的进步让防范电信诈骗的难度在提升,但电信诈骗频出的原因还是在于信息时代用户个人隐私信息过度泄露。北京商报记者也向多位读者进行了解,一位曾经遭遇电商平台退货骗局的用户指出,骗子在电话中清晰地提供了自己的账户名、所购买的产品以及收获地址,最终造成了自己的大额损失。

在数字化全面推进的时代,各种平台都普遍收集个人信息,这为AI诈骗这种新型模式的兴起提供了机会。当诈骗遇上了AI,行骗成功率接近100%。苏筱芮指出,包括AI在内的新型技术,本身应该是中性的,在能够为生产、生活带来便利的同时,也需要警惕其中暗藏的各类风险。

对刷脸、刷掌支付影响几何

根据警方通报的内容,利用AI技术实施诈骗的方式主要包括声音合成、AI换脸,以及盗取微信号后,提取语音文件或安装非官方版本(插件),向微信好友转发此前的语音记录获取信任。精细筛选后,AI技术可用于鉴别受骗人群并寻找目标对象。

相较于传统的诈骗手段,AI诈骗涉及到了人脸、声纹等生物特征信息。数字化时代,指纹、声纹、人脸甚至是虹膜等生物信息都成为能开启资金账户的“钥匙”,这也意味着,除了常规的验证码、身份证号信息外,当前用户要保护的隐私信息也逐渐包括个人生物信息。

另根据过往北京商报记者的实际调查情况,尤其是在金融领域,新技术与新事物的出现往往极易成为骗子利用的砝码,以此向不知情的用户实施骗局。AI“换脸”诈骗的方式出炉后,也有不少用户对人脸识别等方式的安全性表达了担忧,提出骗子是否有可能通过AI技术盗用个人资金账户。

微信在AI诈骗广受讨论的同时,还正式发布了刷掌支付这一全新的支付方式。在讨论刷掌支付时,一些用户也提到了关于掌纹信息收集和支付安全方面的问题。根据介绍,与指纹识别使用指腹的表皮纹路不同,掌纹识别是利用掌心血管纹路进行识别的。

在享受新技术带来的方便的同时,机构方应该思考如何应对由新技术带来的诈骗等问题。谈及新技术在金融领域的应用,王蓬博指出,如果有机构要推行新技术,一定要在如何保护个人隐私、反诈骗和便于用户使用之间实现平衡,起码要提前预备好防范和应对机制。

“以刷掌支付为例,个人信息的规模化采集和应用实际上都缺乏法律支撑,如何避免信息被过度采集,如何避免个人专属的且应该是绝密的生物识别信息不被泄露,如何做好数据储存,要想调用必须经过何种方式确保个人信息安全……这些问题目前都没有很好的解释。王蓬博表示,随着广大用户逐渐接受个人隐私保护,新技术要想普及面向个人用户的难度更高了。

转账前交叉验证

对于消费者而言,更为重要的是,要守好自己的“钱袋子”。对此,王蓬博表示,消费者首先要提高警惕,涉及到转账的需要认真核实信息的真实性,及时通过正规渠道联系相关信源,进行交叉验证。

苏筱芮则指出,需要从三个层面进行看待:一是监管侧,需及时向社会公众发布风险提示和预警,在执法队伍中进一步强化科技人才引进,总结提炼新型电诈的新特征、新模式,通过树立一批大案、要案以震慑市场;二是平台侧,例如骗子常驻、常利用的购物平台、社交平台、支付平台等,需加强风控管理,合理采取拦截措施,在账户异常或者聊天内容异常时及时向用户发布提醒;三是用户侧,不轻信陌生来电和短信,在转账、付款前通过官方等渠道核实好对方的身份信息。

北京商报记者 廖蒙

以上就是当AI遇上诈骗的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。
发布者:程序猿,转转请注明出处:https://www.chuangxiangniao.com/p/536913.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2025年11月9日 13:09:32
下一篇 2025年11月9日 13:14:00

相关推荐

  • 标题标签:你想知道的一切

    html,用于构建网页的语言,严重依赖于标头标签。它们用于排列和组织网页内容,使其更易于阅读和理解。标题标签范围从 h1 到 h6。 h1 是最重要的标题标签,而 h6 是最不重要的。这些标题标签有助于组织页面的内容,使其更易于阅读和导航。它们还用于告知用户和搜索引擎有关页面内容的信息,这对于 se…

    2025年12月21日
    000
  • 如何利用JavaScript进行时间序列数据的分析和预测?

    JavaScript可通过数据预处理、math.js趋势拟合和图表库可视化实现轻量级时间序列分析,复杂模型建议调用Python后端API。 JavaScript 虽然不是传统的时间序列分析首选语言(如 Python 或 R),但在前端可视化、轻量级预测和实时数据处理方面,依然可以通过一些方法实现时间…

    2025年12月20日
    000
  • 如何用C++构建用于复杂数据分析的模型?

    使用 c++++ 和 mlpack 构建用于复杂数据分析的模型:导入必需的库(eigen 和 mlpack)。加载和预处理数据(加载、准备和标准化)。使用 mlpack 构建线性回归模型(训练和保存)。评估模型(载入、预测和计算 mse)。 如何用 C++ 构建用于复杂数据分析的模型 概述 C++ …

    2025年12月18日
    000
  • C语言之后的热门职业机会

    随着科技的不断进步和发展,计算机编程语言也在不断发展和更新。在计算机编程语言中,C语言无疑是其中的经典之作。然而,随着时代的变迁,其他类似的编程语言如Python、Java等也逐渐流行起来,并且成为了当今热门的职业选择。那么,在C语言之后的编程语言中,我们应该如何做出适合自己的职业选择呢? 首先,我…

    2025年12月17日
    000
  • RSS订阅如何数据分析? RSS数据解析与趋势分析的简便操作指南

    使用Python的feedparser库解析RSS订阅源数据,提取标题、链接、发布时间等信息并存储为JSON或数据库格式;2. 利用Pandas进行数据清洗,包括处理缺失值、标准化日期和文本清洗;3. 进行趋势分析,包括时间序列分析发布频率、关键词提取识别热门话题、情感分析判断内容倾向性及内容关联分…

    2025年12月17日
    000
  • RSS订阅如何数据分析?

    答案:RSS数据分析通过系统化流程挖掘内容趋势、发布者行为和商业洞察。首先利用Python、feedparser等工具抓取并存储数据,再通过pandas、BeautifulSoup清洗标准化,接着运用NLP、LDA等技术分析关键词与主题,结合发布频率、文章长度等指标评估内容质量,最后通过Plotly…

    好文分享 2025年12月17日
    000
  • Python 实战:房价数据采集与分析

    Python通过requests、BeautifulSoup等库实现高效房价数据采集,利用pandas进行数据清洗与预处理,结合matplotlib、seaborn可视化分析区域房价分布、面积与价格关系,并可通过scikit-learn构建预测模型,挖掘价格影响因素与市场趋势。 Python在房价数…

    2025年12月14日
    000
  • Python如何分析数据分布—seaborn统计可视化教程

    seaborn 是用于数据分布可视化的强大工具,常用函数包括 histplot、kdeplot、boxplot 等。1. 安装 seaborn 后需导入相关库;2. 使用 histplot 替代旧版 distplot 可绘制直方图并叠加密度曲线;3. kdeplot 专用于绘制平滑密度曲线,支持二维…

    2025年12月14日 好文分享
    100
  • ​Jupyter Notebook 入门:数据分析可视化案例教学

    jupyter notebook 是数据分析和科学计算的强大工具。1) 它允许用户加载、处理和可视化数据。2) 支持多种编程语言和 markdown 格式的文本输入。3) 通过内联图表展示数据分析结果,提高了数据可视化的直观性和便捷性。 引言 在数据分析和科学计算领域,Jupyter Noteboo…

    2025年12月13日
    000
  • 如何在Python中进行数据分析和挖掘

    如何在Python中进行数据分析和挖掘 数据分析和挖掘是当今信息时代中不可或缺的关键技能。Python作为一种高级编程语言,具有丰富的数据处理和分析库,使得数据分析和挖掘变得更加简单和高效。本文将介绍如何在Python中进行数据分析和挖掘,并附带具体代码示例。 数据获取数据获取是数据分析和挖掘的第一…

    2025年12月13日
    000
  • 如何使用Python中的数据分析库和可视化工具对大规模数据进行处理和展示

    如何使用Python中的数据分析库和可视化工具对大规模数据进行处理和展示,需要具体代码示例 数据分析和可视化是现代科学和商业决策的关键工具。Python是一种功能强大且易于使用的编程语言,具有丰富的数据分析库和可视化工具,如NumPy、Pandas和Matplotlib,可以帮助我们处理和展示大规模…

    2025年12月13日
    000
  • 如何使用Python中的数据分析库进行数据处理

    如何使用Python中的数据分析库进行数据处理 人们越来越重视数据处理和分析的重要性。随着电子设备的不断普及和互联网的发展,我们每天都会产生大量的数据。要从这些海量的数据中提取有用的信息和洞察,就需要使用强大的工具和技术。Python作为一种流行的编程语言,有许多优秀的数据分析库,如Pandas、N…

    2025年12月13日
    000
  • Python绘制图表的终极指南和实用技巧

    Python绘制图表的终极指南和实用技巧 引言:Python是一种强大而灵活的编程语言,不仅可以用于数据分析和科学计算,还可以用于绘制各种类型的图表。在本文中,我们将分享一些Python绘制图表的终极指南和实用技巧,帮助读者掌握使用Python进行数据可视化的技能。本文将侧重于Matplotlib库…

    2025年12月13日
    000
  • PHP框架在数据分析应用开发中的应用

    php框架在数据分析应用开发中广泛应用,包括:laravel:全栈框架,提供广泛功能和强大命令行工具;lumen:轻量级微框架,适用于api和微服务开发;codeigniter:轻量级框架,强调速度和简单性。这些框架使数据分析应用开发变得更加轻松,提供数据映射、orm和完善的文档。 PHP框架在数据…

    2025年12月12日
    000
  • PHP 函数在数据分析中的实践经验

    php 函数在数据分析中广泛应用,涵盖数据清理、转换、统计分析和机器学习:数据清理和转换:array_filter() 移除特定元素,str_replace() 替换子字符串,explode() 拆分字符串。统计分析:array_sum() 计算总和,array_count_values() 统计元…

    2025年12月10日
    000
  • PHP怎么实现数据自动分析 数据智能分析方案

    php实现数据自动分析的核心步骤包括:1.数据获取,可通过数据库连接、api调用、文件读取或消息队列获取实时数据;2.数据清洗,包括去重、处理缺失值、类型转换和异常值修正;3.应用数据分析算法,如统计分析、回归分析、聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析及情感分析;4.结果可视化,利用图表库展示分析结…

    2025年12月10日 好文分享
    100
  • PHP怎么实现数据自动分析 数据自动分析功能实现步骤

    php实现数据自动分析的关键在于整合合适的工具和算法,具体步骤包括:1.数据收集与存储,通过数据库扩展或文件操作函数获取数据并选择合适存储方式;2.数据清洗与转换,处理错误、缺失或不一致信息并转换为适合分析的格式;3.数据分析,使用内置函数或第三方库如php-ml进行统计或机器学习分析;4.数据可视…

    2025年12月10日 好文分享
    000
  • PHP 函数如何扩展到数据分析?

    php 数据分析函数包括内置函数和拓展函数,可用于处理和操作数据。内置函数包括计算和、过滤、排序和检查元素存在。拓展函数,例如 stats,提供统计函数,可计算标准差、相关系数和进行回归分析。使用 php 函数和拓展,可以分析数据并提取有价值的见解,例如平均值、差异程度和相关性。 PHP 函数如何扩…

    2025年12月9日
    000
  • ThinkPHP6数据统计与分析:利用数据洞察业务

    ThinkPHP6数据统计与分析:利用数据洞察业务 数据统计与分析在各行各业中都扮演着至关重要的角色。它能够帮助企业了解业务运营情况、用户行为、市场需求等关键信息,从而指导决策和优化业务。ThinkPHP6作为一款功能强大的PHP框架,提供了丰富的工具和功能,帮助开发者更轻松地进行数据统计与分析。本…

    2025年12月2日
    000
  • Golang如何开发基础的数据分析工具

    答案:Go可通过标准库和第三方包实现数据分析全流程。利用encoding/csv、encoding/json读取数据,tealeg/xlsx处理Excel;定义结构体清洗转换数据,用strconv进行类型解析;通过遍历、map聚合和sort排序实现基础统计;借助os和csv.Writer输出结果,结…

    2025年12月2日 后端开发
    100

发表回复

登录后才能评论
关注微信