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18岁女大学生被骗920万港元的原因分析

2025-01-24|小象 702

2024年11月,一名在香港大学读书的18岁内地女学生,接获自称是“内地执法人员”的电话,指控其涉及一宗洗黑钱案,要求转账约920万元至多个银行账户做调查。其后该名女学生因无法联络对方,方才意识到受骗。

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被骗女学生姓洪,2024年9月由内地来港读书,同年11月27日她接到一名自称是电信公司工作人员的来电,指她牵涉一宗洗黑钱案件,并转接电话至另一名自称是“内地执法人员”继续对话。其后,诈骗分子指示该女生下载某应用程序接受监察,并在同年12月2日至2025年1月4日期间,14次指示其共将约920万元港币转到诈骗分子提供的3至5个本地账户,声称用作调查。其后诈骗分子与女生失去联络,女生始如梦初醒,遂在本月9日报警求助。香港西区警区刑事调查队正对此事进行调查,并已发布对五名嫌疑人的通缉令。

这名女学生的情况并非个例,香港大学发给学生的电子邮件内容显示,近几个月有超过60名港大学生成为诈骗受害者,损失共6000多万港元。受骗学生主要是来自内地的一年级新生,受骗时间集中在去年9月至10月新学年开学之初,由于不熟悉香港环境和文化,容易被骗。据警方统计,2024年1至11月,香港共发生了40470宗诈骗案,同比增加8.7%,涉及款项达到85.2亿港元,其中电话诈骗案同比增加172.8%至5168宗。其中,2024年9月开学至2024年11月,港岛总区录得55宗涉及“港漂”学生的“假冒官员”骗案,损失金额合计高达3900万港元。

18岁大学生被骗原因分析

内地大学生容易被骗的原因是多方面的,既有个人经验和心理上的脆弱,也有文化差异、家庭教育偏差、学校防骗教育的不足,以及诈骗手段日益复杂化的背景。

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1、对当地环境不熟悉。对许多赴港求学的内地大学生来说,香港是一个全新的生活和学习环境,存在文化差异和环境的陌生更对香港的法律和社会规范了解不深,增加了学生在应对外部威胁时的脆弱性,为骗子的“官方”身份提供了可乘之机。当诈骗者冒充“执法人员”时,人们从而更容易信任对方并按照指示行事。

2、社会经验匮乏。许多内地大学生,虽然学业优秀,由于长期在家庭中生活,缺乏独立生活的经验和应对复杂情况的能力,没有接触过实际的防骗信息,且对社会新闻和各种诈骗手段的了解不够,他们在接到突如其来的电话时,很难保持冷静,进而轻信骗子的言辞。这种社会经验的缺乏使得他们成为诈骗者的“软目标”,容易被诈骗分子操控。

3、诈骗手法的高仿真。骗子不仅通过电话语音伪装成“执法人员”,还利用了涉及“法律”和“银行”等公信力机构的身份,激发受害人的恐惧心理。诈骗者通常会通过威胁和“紧急情况”来迫使受害人做出快速反应,这种高压的心理操控方式让受害人难以冷静分析情况。受害人因为对“执法人员”的身份深信不疑,且缺乏足够的辨识力,往往会在恐惧的驱使下做出转账的决定。而在受到威胁和紧急要求时,他们并未考虑反向核实信息的必要性,导致了被骗的结果。

4、缺乏防骗教育和信息。虽然香港大学在一定程度上加强了反诈骗的宣传,但从报道中可以看出,许多受害者并没有接触过相关的防诈骗知识,尤其是在入学初期,防骗教育显得尤为薄弱。内地大学生在刚进入大学时,学业负担较重,学生和家长更多关注的是学习成绩和专业选择,而对于防骗知识、生活技能等方面的关注度较低。在诈骗手法日益多样化的背景下,单纯的口头提醒和零星的宣传显然不足以引起学生的高度重视。尤其是在刚进入大学的阶段,许多学生对新的社交环境和陌生的网络安全问题缺乏应有的敏感度,因此没有预设警惕,容易上当受骗。

针对这些问题,社会和教育机构需要更多关注学生的安全意识培养,帮助学生从多角度提高对诈骗的识别能力,并为其提供充足的安全防护教育。

如何有效防范电话诈骗?

在这类新型网络电信诈骗中,因为利用了AI生成的逼真音视频,使受害人很难通过直观的方式发现异常。因此,即使通过电话、视频“核实”对方身份。涉及金钱交易时,必须采取多种方式确认对方身份,避免因匆忙做出错误决定而上当受骗。顶象防御云业务安全情报中心建议民众需要提高警觉性,并采取多重验证措施。 

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1、电话回拨,核实身份。挂断来电并通过你已知的、可靠的联系方式(例如存储在手机中的亲友号码或官方网站提供的联系方式)重新联系对方。不要通过对方提供的号码再次联系,因为骗子可能会使用伪造的来电显示号码。

2、咨询身边老师同学或亲友。如果接到电话或消息,要求你进行捐款或转账,不妨先与身边的亲友确认,看是否也接到类似的请求,或是否有发生类似事件的情况。如果自己无法判断,可以请亲友帮助验证。

3、提高对AI伪造技术的警觉。接到电话时,尽管对方声音似乎是熟悉的,但语气或语言的流畅性、情感表达等方面出现不一致,你应该立即保持怀疑。AI生成的声音可能缺乏一些细节,比如语气的起伏、情绪的真实性等。

4、报警寻求帮助。拨打当地的报警电话,向警方详细报告诈骗情况。

这些防范措施不仅能帮助个人抵御AI诈骗的威胁,也提醒大家在面对突发资金需求时,保持冷静与警觉,避免落入犯罪分子的圈套。

平台应该加强防范

面对AI伪造类诈骗,社会各界必须共同努力,通过技术手段、教育宣传和情感支持筑牢防护墙,避免更多人上当受骗。尤其短视频平台需要采取多重技术和手段,从源头上发现诈骗分子操作的账号,有效识别伪造的音视频欺诈。

1、识别异常的设备。顶象设备指纹通过对设备指纹的记录和比对,可以辨别合法用户和潜在的欺诈行为。其对每个设备进行唯一标识和识别的技术,识别出虚拟机、代理服务器、模拟器等被恶意操控的设备,分析设备是否存在多账号登录、是否频繁更换IP地址、频繁更换设备属性等出现异常或不符合用户习惯的行为,帮助追踪和识别欺诈者的活动。

2、识别异常操作的账号。异地登录、更换设备、更换手机号、休眠账户突然活跃等等,需要加强频繁验证;此外,会话期间的持续身份验证至关重要,保持持久性检查以确保用户的身份在使用期间保持一致。顶象无感验证可以快速准确地区分操作者是人还是机器,精准识别欺诈行为,实时监控并拦截异常行为。

3、防范换脸的虚假视频。顶象全链路全景式人脸安全威胁感知方案通过设备环境、人脸信息、图像鉴伪、用户行为、交互状态等多维度信息进行智能核验,快速识别注入攻击、活体伪造、图像伪造、摄像头劫持、调试风险、内存篡改、Root/越狱、恶意Rom、模拟器等运行和系统类等30多类恶意攻击行为,及时发现伪造视频、虚假人脸图片、异常交互行为后,可自动阻断操作。同时能够灵活配置视频核验强度与友好度,实现对正常用户无感验证,对异常用户加强验证的动态机制。

4、挖掘潜在欺诈威胁。顶象Dinsight实时风控引擎帮助企业进行风险评估、反欺诈分析和实时监控,提高风控的效率和准确性。Dinsight的日常风控策略的平均处理速度在100毫秒以内,支持多方数据的配置化接入与沉淀,能够基于成熟指标、策略、模型的经验储备,以及深度学习技术,实现风控自我性能监控与自迭代的机制。与Dinsight搭配的Xintell智能模型平台,能够对已知风险进行安全策略自动优化,基于风控日志和数据挖掘潜在风险,一键配置不同场景支持风控策略。其基于关联网络和深度学习技术,将复杂的数据处理、挖掘、机器学习过程标准化,提供从数据处理、特征衍生、模型构建到最终模型上线的一站式建模服务。

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