三是非法获取号码资源效率更高。不法分子利用人工智能技术主要为突破企业安全策略，进行技术对抗。在人工智能技术的应用初期，不法分子主要通过脚本控制大量的设备进行拟人化操作，防止僵尸账号被企业安全策略打击，比较典型的是通过群控框架及脚本，控制上百甚至上千台手机组成手机墙，保持帐号活跃性，伪装成普通用户帐号。现阶段， 不法分子已利用人工智能技术突破企业验证码体系，进行恶意、批量注册，以获取储备号码资源，提供给诈骗分子使用。以打码为例，在人工智能技术应用下， 不法分子每秒可破解验证码次数达千余次，且成功率在 90%以上，降低了突破企业验证码安全策略的成本。

四是给信息源头治理和打击带来挑战。从治理实践看，不法分子不断利用新型技术设备实施诈骗，对抗拦截封堵，逃避追查打击。如诈骗分子利用智能群呼网关（如 GoIP、 SIMBANK 等），通过远程操控、机卡分离实现诈骗呼叫异地落地，并使用智能化策略隐藏自身网络、业务特征，设法规避公安部门落查打击和通信行业技术防范策略，对现有诈骗电话大数据预警处置模型产生冲击。从监测数据看， 通过国际互联网入境的 GoIP 诈骗电话达到日均 10 万余次。

5、 在“资金支付转移”环节

在“资金支付转移”环节，人工智能的大量使用，给支付环节的使用带来了风险。在“金融科技”迅速兴起的大背景下，国内银行和支付机构纷纷利用人工智能推出新业务，如“智能语音”支付功能、智能理财机器人、人脸支付、“无感支付”、“刷脸”取款等，实现金融服务的智能化、个性化、定制化。人工智能在支付领域的广泛应用，同时也存在安全风险： 一是信息泄露的风险。应用人工智能必然会面临海量数据采集和处理， 这些数据一旦被成功攻击，会暴露用户的个人隐私，也极有可能对客户造成财产损失，甚至是人身安全。 二是盗刷盗用风险。不法分子通过获取的用户面部特征、虹膜、声纹、指纹等生物特征信息，冒充用户身份盗刷盗用他人账户资金。

三、 人工智能背景下国内外电信网络诈骗治理动态

近年来，人工智能技术为防范打击电信网络诈骗工作开辟了以“智”图“治”治理新格局，为促进国家治理体系和治理能力现代化增添了新动能，但同时也逐渐成为诈骗分子实施精准诈骗的“新利器”，为诈骗治理工作带来新挑战新风险。为做好诈骗治理工作，各国政府纷纷布局，瞄准精准诈骗实施主要环节、关键要素，统筹推进诈骗治理工作有序稳妥进行。

1、 国际主要国家和地区治理经验做法

从国际上看，换脸换声诈骗、自动刷单诈骗等一系列利用人工智能技术的新型诈骗模式进入人们的视线，成为当前电信网络诈骗治理的痛点难点。为防范治理这种新型电信网络诈骗，世界主要国家和地区纷纷从深化个人信息保护、提升技术防范能力、强化企业守法自律、加强警示宣传教育等方面着手，开展推进打击防范治理工作，遏制人工智能诈骗活动的泛滥蔓延。

注重立法先行，深化个人信息保护制度。 一是制定专门性法律法规。人工智能诈骗实施的关键要素是获取受害者的个人信息，因此个人信息保护是人工智能诈骗治理的源头。目前全球已有 126 个国家制定了专门针对个人信息保护的法律。 2015年日本出台《个人信息保护法》，细化了个人信息保护权相关规定，确立了对个人信息保护的一体化监督机制。 2018 年，欧盟出台《通用数据保护条例》，建立了用户个人信息访问、修正和删除请求相关机制，明确指出未取得数据主体的同意，不得使用用户画像。随后，印度出台《2018 年个人数据保护法案（草案）》，明确要求数据控制者在使用数据画像时，要开展数据保护影响评估，否则不得处置。2019 年 6 月，美国国会先后提出了两部法律草案《深度伪造责任法案》和《2019 年深度伪造报告法案》，探索立法应对措施，以防范深度伪造技术潜在滥用风险。 2019 年 7 月，美国弗吉尼亚州扩大了正式生效《非同意色情法》（Nonconsensual pornography law）的修正案，将深度伪造内容纳入该修正案。

二是加大违法行为惩处力度。欧盟出台的《通用数据保护条例》是目前公认全球对个人信息泄露惩罚最严格的法律，明确要求在可行的情况下，不得迟于发现数据泄露后的 72 小时通知主管监管部门，未履行通知义务的企业将面临一千万欧元或全球年营业额 2%以上的处罚。此外，美国、澳大利亚、英国等西方主要国家和地区，均在立法中对“数据泄露通知”进行了规定，美国部分州规定，民事处罚分为 500 美金到 5 万美金不等、泄露一次 2500 美金、每天最高 1000 美金三种。 2018 年 12 月，美国联邦议员提出《2018 年恶意伪造禁令法案》，规定制作深度伪造内容引发犯罪和侵权行为的个人，以及明知内容为深度伪造还继续分发的平台，可处以罚款和/或长达两年的监禁，如果严重的煽动暴力或扰乱政府或选举，监禁将长达 10 年。

强化技术手段，提升诈骗音视频识别与拦截能力。一是政府主动出击，研制开发伪造视频拦截工具。 2018 年 8 月，美国国防部积极开展新型诈骗防范技术研发， 依托媒体取证 （MediaForensics）项目，研发出全球首款“反换脸”AI 刑侦工具，能够更高效更准确的自动检测出被修改过的图片和利用深度伪造技术生成的视频， 防止诈骗分子利用合成信息诱导实施诈骗， 斩断人工智能诈骗黑产链条关键节点。 2019 年 6 月，美国众议员在提交美国众议院审议的情报授权法案中提及要开展深度伪造鉴别技术竞赛，法案要求国家情报总监通过情报高级研究计划局局长实施一项有竞争力的奖励计划，刺激技术的研究、开发或商业化，以自动检测被机器操纵的媒体。

二是各方积极响应，开发出多项音视频造假检测技术。目前，联合国区域间犯罪与司法研究所人工智能与机器人中心正在研究检测虚假视频的技术。美国赛门铁克公司正在开发一种检测音频造假的技术，通过该技术可以准确检查出利用人工智能技术合成的音频内容。此外，美国的 Facebook 除建立了一个机器学习模型来检测虚假图片和视频外，还与 Partnership on AI、微软以及麻省理工学院、牛津大学、加州大学伯克利分校等美国多所大学合作，发起了“假视频检测挑战” (Deepfake Detection Challenge)活动， 推动创建高质量的深度伪造视频数据集， 促进检测识别技术的研究与开发，旨在利用人工智能技术更好地甄别深度伪造和合成内容、开发对抗深度伪造技术滥用的方法和工具， 实现从源头上遏制人工智能诈骗案件的滋生与蔓延的目的。

（编辑：52刷机网）

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