騰訊：2019年電信網路詐騙治理研究報告 90後被騙概率高

從微信賣茶女，到直播平臺的喬碧蘿，網際網路上騙人的套路越來越多了。

我們花在社交應用上的時間越來越多，認識的陌生網友越來越多，也總會遇上幾個騙子。

騰訊手裡有著 QQ 和微信這兩大社交軟體，幾乎接管了大半個中國的社交。8 月 6 日，騰訊釋出了 2019 上半年的《電信網路詐騙治理研究報告》，為大家揭露了最常見的 10 種網路詐騙型別，以及這些網路詐騙的 7 種特徵。

交易詐騙、兼職詐騙、交友詐騙、返利詐騙這四種是最高發常見的詐騙型別，合計佔比超過七成。

交易詐騙是指在商品交易過程中或以提供非法業務為由，通過不發貨、不付款或誘導掃描付款碼、點選釣魚連結等方式， 實施詐騙。

此外，還有低價利誘詐騙、金融信用詐騙、仿冒詐騙、色情詐騙、免費送詐騙、盜號詐騙等，詐騙場景相當多樣，套路也針對不同群體的心理弱點。

報告顯示，網路詐騙被害人的男性數量是女性的近兩倍，其中男女比例分別為 63% 和 37%。

在色情詐騙和交友詐騙這兩種型別中，男性比例高達 98% 和 85%。男性被害人在金融信用詐騙、交易詐騙中的佔比也超過七成。

網友在面對這些形形色色的詐騙時，來自廣東、江蘇、山東等省份的網友是舉報最積極的。

電信網路詐騙七大特徵

報告認為，電信網路詐騙在今年上半年呈現出七大特徵：

1. 交易型詐騙最為高發，純獲利類詐騙日漸淡出

隨著網路購物和移動支付的普及，公眾容易在網際網路中遭遇詐騙損失錢財。但隨著網民防騙意識的提高，類似天上掉下餡餅的「免費送詐騙」，已經逐漸不管用了。

2. 中老年人被騙金額高， 90 後被騙概率高

19-28 歲的年輕人在被害人中所佔比的比例高達 54%，雖然這屆 90 後是網際網路原著居民，但由於主力網民的基數較大，因此成為被騙概率最高的群體。

36-45 歲之間的中年人，被騙金額約為 3000 元，低於 22-35 歲的群體。

相比之下，45 歲的網路詐騙被害人雖然佔比為 5%，但人均被騙金額高達 7000 元，遠遠超過其他年齡段人群 。

沒錯，就是家中的長輩了。

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這些詐騙有沒有在長輩的手機裡見過？

他們的手機裡，除了有中老年表情包、廣場舞教程、養生資訊等，還夾雜著針對中老年人經濟情況、心理狀態和健康狀態的騙局。

3. 廣撒網騙財騙資訊，全面榨取被害人價值

報告認為，「隨機詐騙」與「精準詐騙」相結合的方式，是電信網路詐騙手法的新趨勢 。

其中一個常見的詐騙案例就是：騙子在水果漲價的時期，釋出低價試吃水果的虛假活動，宣稱支付 9.9 元就可以獲取昂貴水果禮盒。然而在此過程中，騙子不僅不會寄出水果禮盒，更會竊取使用者的電話、住址等資訊。

4. 交友騙入 “殺豬盤”，多種黑產相互勾連

在今年上半年，一種名為「殺豬盤」的東南亞博彩騙局興起，騙子主要在各類婚戀、交友平臺上搜羅被害人，也就是「豬」。通過假冒的身份、設定的話術與被害者確定戀愛關係，再將他們引至賭博平臺、虛假的投資平臺等騙錢。

5. 群聊群控做迷局，新型技術成詐騙工具

人工智慧技術也開始被應用到詐騙的各個流程。比如利用 AI 破壞網路平臺的安全策略，從而非法獲取工銀個人資訊，批量註冊黑產賬號。

另外，在一些聊天群中，人工智慧已經被用於充當聊天機器人程式，配合人工操作，成為騙局聊天群中的客服或者托兒。

6. 跨平臺詐騙日益增加，多平臺成引流入口

報告分析顯示，相當一部分發生在社交場景裡的詐騙，往往是從其他平臺引流的。其中二手交易平臺、婚戀招聘網站、短視訊平臺是詐騙引流較為嚴重的地方，佔比分別為 28%、19%、11%。

除了有騙子把被害人從其他平臺引流到社交平臺，也有一些騙子通過釣魚網站、虛假連結等方法，把社交平臺上的使用者騙去其他平臺。

7. 轉發分享需謹慎，裂變式傳播害己害人

一些宣傳通過誘導分享、裂變傳播可以出現刷屏的宣傳效果，這種方法雖然已經被微信明令禁止，但依然有人暗搓搓地使用。

在免費送禮、低價利誘等詐騙型別中，騙子也會誘騙使用者分享帶有二維碼和詐騙連結的內容。

當新技術被黑產用於犯罪

隨著智慧手機和網際網路的普及，一些流傳了幾十年的詐騙招數，因為有了社交平臺、電商購物平臺等新的載體，開始出現了新的變種。

新騙局也趁著「共享經濟」、「知識付費」、「區塊鏈」這些模式找上中老年人。

然而上述所說的網路詐騙 10 大型別和 7 大特徵，屬於網路詐騙的終端場景。

目前網路詐騙的相關黑產，已經形成了相當完整的產業鏈條，其中包括惡意註冊、引流、詐騙、洗錢等上下游環節。

惡意註冊和養號的產業在為電信網路詐騙提供賬號資源，屬於源頭黑產。

繫結了身份證、銀行卡的賬號，更易繞過一些平臺的安全策略。因此惡意註冊和養號的背後，也涉及公民個人資訊洩露、買賣這些產業的冰山一角。

大資料和人工智慧技術也被黑產利用。他們先通過掃描漏洞建立後門，或者製作惡意 SDK 植入 app，拖取平臺或者應用上的使用者資料；接著用 AI 對這些資料進行清洗和智慧分析，最終得到精準的使用者畫像，讓後續的詐騙場景更有針對性，得手率也更高。

2017 年 9 月，全國首例人工智慧技術犯罪案破獲，被警方查封的平臺叫做「快啊」，曾經是市場上最大的打碼平臺。他們當時已經利用人工智慧和機器學習技術去訓練識別驗證碼的模型，並且能夠識別出 98% 以上的驗證碼。

至今，黑產使用的技術手段也不斷在升級。

群發群控裝置、改號軟體成為詐騙黑產的標配，利用 GSM 劫持、嗅探技術進行盜刷、詐騙的案件也已經出現。

得益於機器學習和神經網路等新技術的發展，聲音合成、AI 換臉這些也開始出現在詐騙場景中。

總而言之，電信網路詐騙的黑色產業鏈，都與個人身份、消費、金融資訊洩露的鏈條，形成了一張在暗處流淌著交易的網路。

新技術在用於提升使用者體驗的同時，也在因法律法規的空缺和滯後，以及犯罪成本之低，被黑產用於犯罪。

自 騰訊科技