我老婆苏州被网络骗了二十多万怎么办找深圳专业财产纠纷律师

　　深圳网络诈骗律师 =结合电信网络诈骗管理实践，人工智能技术在诈骗电话检测、恶意URL拦截、诈骗文本识别、诈骗风险预警等场景中得到了深入应用和探索。

　　(1)检测欺诈电话。

　　电话诈骗是电信网络诈骗的突出类型，诈骗数量多，诈骗内容花样繁多，社会影响恶劣。通过尽快感知和发现欺诈呼叫，是减少此类电信网络欺诈活动损失的重要方法。由于诈骗者掌握了大量号码进行诈骗，传统的基于号码的拦截策略容易被绕过，早期发现诈骗电话越来越困难。在人工智能时代，可以利用大数据分析、模式识别等技术对海量通信数据进行预处理，进行数据融合分析判断，从而检测全天候、全方位的欺诈电话，可以有效增强针对电话欺诈的防御和应对措施。

　　以极限元人工智能语音识别和语音关键词检索技术为例，介绍了一种欺诈电话检测技术方案，能够有效检测和识别包裹快递、社保卡和信用卡等十多种欺诈场景和类型。通过人工智能语音关键词检索技术匹配和识别疑似欺诈电话，不仅可以提高检索和识别效率，还可以有效避免误判，提高识别准确率。

　　(2)拦截恶意URL。

　　恶意URL是指恶意植入木马、病毒等恶意程序的网站。是诈骗者窃取用户个人信息，实施网上敲诈诈骗的重要途径。人工智能技术在恶意网址监控和拦截中的应用主要基于机器学习分类和聚类方法。

　　分类方法主要是收集样本数据，进行归一化处理，构建分类器来识别恶意网站。首先是静态特征(主机、URL、网页信息等)。)和动态特性(浏览器行为、网页跳转关系等。)根据标记的URL数据集进行提取，提取的特征进行归一化处理，然后通过算法构造分类器来识别恶意网站。

　　聚类方法略有不同:首先从网页采集的URL数据集中提取连接关系、URL特征、网页文本信息等特征，然后根据聚类算法模型将URL数据分为若干个聚类，相似度较高的URL数据会在同一个聚类中，否则会被分为不同的聚类。最后，标记的聚类结果将识别出待测试的URL，并判断是否是恶意网页。

　　以腾讯安全云库为例，利用云监控技术，基于机器学习算法和大数据平台，对全云海量网站进行特征比较检测和页面相似度分析，同时配备人工审核团队进行审核，建立实时更新的黑白样本库。在不同的应用场景下，基于海量数据的样本数据库不断调整和适应算法，最终选择严格保证准确性的机器学习模型，既能保证时效性，又能达到较好的识别精度。

　　(3)审计和过滤欺诈信息。

　　诈骗信息包括诈骗文本、诈骗图片(头像)、诈骗音视频等。其中，以欺诈短信为代表的欺诈性文本信息是最早、最突出的欺诈类型，因其成本低、目标用户范围广而受到欺诈者的青睐。社交网络平台传播的欺诈图片(头像)、虚假音视频等欺诈信息的形式更加复杂。通过合成虚假的头像、声音或视频，伪装成被欺骗者的亲友，然后以各种理由逐步实施诈骗。人工智能在欺诈信息识别中发挥着重要作用。通过自然语言处理、计算机视觉、语音识别等深度学习技术，可以实时分析判断消息的可靠性和敏感性，尽早识别出欺诈或伪造的内容，从而尽早将对公众有害的信息扼杀在摇篮里。

　　以360应龙综合反诈骗平台为例，运用模型算法、人工智能等前沿技术，对涉嫌诈骗的信息、图片、账户进行识别、分类、拦截。在高峰期，中国单个省份就能有效识别和拦截近70万条虚假欺诈相关信息。

　　(4)受害者发现预警。

　　及时发现和识别高风险受害者，并给予及时警告和提醒，是防止电信网络欺诈、有效保护人民财产安全的重要手段。人工智能的发展使得解决高风险受害者发现和欺诈信息预警问题成为可能。通过对电信和网络数据的融合分析，可以有效、及时地发现和预警欺诈活动。

　　以阿里金钱盾反欺诈公益平台为例，通过共享和共建欺诈涉及的黑号和黑卡黑名单数据库，利用人工智能模型算法分析和处理用户的变化，不断更新迭代预警模型，形成自动欺诈行为和受害者预警能力。通过对疑似受害者的及时警示和提醒，大大减少了群众的经济损失。

　　(5)诈骗团伙分析。

　　目前电信网络诈骗的特点是团伙化、组织化，诈骗者往往分布在不同地区，甚至不同国家，相互配合实施诈骗。检测和识别欺诈账户或欺诈者通常是无效的，而识别欺诈团伙和全面的预防和控制是更有效和有用的治理方法。人工智能技术的应用可以大大提高识别欺诈群体的能力，有助于推进反电信网络欺诈工作。

　　以腾讯的“反诈骗大脑”为例，通过人工审计清理互联网端准确的电信网络诈骗举报数据，通过诈骗团伙识别模型进行团伙识别和聚类分析，将离散的单点举报聚类成可疑的诈骗团伙，输出诈骗团伙作案设备、嫌疑人、受害人等相关线索，可以有效提高电信网络诈骗防控管理的效率。

　　风险和挑战。

　　人工智能促进了防控工作，但也被犯罪分子用来实施欺诈。人工智能应用于电信网络欺诈时，往往会扩大欺诈的危害广度和深度，给防控工作带来一定的风险和挑战。

　　1.实施电信网络诈骗的四个主要环节。

　　一般来说，电信网络欺诈活动可以归结为四个关键环节:准确的信息获取、欺诈脚本设计、通信诱导和资金支付转移。欺诈者在获取准确信息的过程中，主要是非法窃取或购买各行各业泄露的个人信息，包括身份证信息、电话号码、家庭住址、网络账号及密码、银行账号及密码等。目前个人信息泄露是精准诈骗的根源。诈骗脚本设计阶段，诈骗者模拟真实的经济社会活动场景，精心设计各种诈骗脚本，如近期信用卡代理高发、兼职计费、冒名网购客服、冒名公安法等诈骗案件。在沟通诱导环节，欺诈者通过电话、短信、互联网等沟通渠道与受害者联系，利用事先设计好的欺诈脚本和获得的受害者个人信息，对受害者进行欺诈，进而实施欺诈。在资金支付转账中，诈骗者通过银行转账、网上支付等方式引导被害人将资金转入其指定账户，然后通过预先设计的诈骗分赃、销售等渠道，将被害人的资金从指定账户快速转出。

　　2、在“精确信息获取”环节。

　　在“精确信息获取”环节，人工智能加剧了个人隐私的泄露。

　　第一，借助人工智能技术，更容易通过网络攻击破坏系统，窃取数据。随着机器学习算法研究的推进，智能软件技术发展迅速，使得信息窃取更加方便。从近年来多起侵犯公民个人信息的案件来看，犯罪团伙往往利用人工智能软件作为犯罪工具，以“撞库”的方式非法获取存储在网站后台的用户注册信息。在人工智能的帮助下，智能恶意软件攻击更高效、更有针对性，可以轻易破坏受害者的防御系统，获取系统中的个人信息，如聊天记录、家庭关系、个人习惯、音视频等。

　　深圳网络诈骗律师 第二，利用人工智能技术可以获得大量的用户生物特征信息。最近在网上流行的“ZAO”、“深度假货”、“深度裸照”等变脸应用，借助人工智能技术，可以用影视作品或小视频中的人物来代替，生成以自己为特色的视频剪辑。但与此同时，变脸的安全性和私密性迅速引起了社会的广泛讨论和关注。如果用户想下载或分享变脸视频，需要张嘴、眨眼、转头对着摄像头进行验证。在这个过程中，收集用户的面部特征等核心个人信息。生物特征信息的泄露是永久性的、不可逆的，这意味着对于信息滥用者来说，存在着“一次窃取，永久有效”的“超级便利”和“超级高性价比”。

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