3月10日，小紅書在首個“反詐治理開放日”上公布了2024年社區反詐成果。數據顯示，2024年小紅書共處置涉詐違規賬號492萬個，主動攔截94.3%的詐騙行為，用戶舉報量同比下降60%；月均攔截風險登錄6億次，推送風險提醒3700萬次，保護易受害人群140萬人，向潛在受騙用戶外呼12.3萬次，反詐成果顯著。

　　小紅書反詐治理負責人蒼連透露，社區已建立超100個識別模型，覆蓋內容、行為、關系等多維度特征，結合大模型技術實現跨場景風險發現，極大提升主動攔截率。

　　開放日邀請了法律學者、警方代表參與討論反詐問題，現場參會者達成共識，反詐應采取“共同治理”的策略，電信企業、互聯網企業、金融機構、社會組織和公眾共同積極參加犯罪防治。會上還討論了AI時代下網絡詐騙的挑戰和應對思路。

　　主動攔截詐騙行為，加強保護易受害人群

　　“趕緊去薅騙子的羊毛”、“一起追回投資損失”……這些乍一看是用戶面對詐騙團伙的應對智慧和抱團互助，其實是新型的詐騙類型。

　　蒼連介紹：隨著社會大環境的變化，一些手法被詐騙分子放棄，例如涉疫藥品類詐騙，但更多新詐騙手法在不斷出現。蒼連現場分享了一組數據，2024年小紅書上累計有120種詐騙方式，比2023年的96種增長了25%。同時，詐騙話術也在不斷變種以對抗平臺打擊，例如“導流到其他平臺”的話術變體，目前有不下500種。

　　小紅書詐騙治理負責人蒼連分享平臺治理策略和措施

　　面對詐騙方式和手法的迅速變化，小紅書反詐團隊在詐騙風險發現機制和風險提醒機制上重點發力。據介紹，目前小紅書已經建立100多個詐騙信息識別模型，這些模型綜合了內容、行為、關系和基礎環境等特征，同時應用了大模型能力對詐騙風險實現跨場景深度理解，較大提升了對詐騙風險識別效率。識別出風險后，小紅書會在筆記、私信、評論等不同的場景中，用不同的形式對用戶進行提醒，在詐騙行為發生過程中，進行攔截阻斷。

　　蒼連舉了主動攔截詐騙的例子。暑期出游、娛樂活動較多，詐騙分子通常發筆記說自己可以代訂票或有低價票，隨即通過評論、私信導流到第三方平臺進行詐騙。對此，小紅書建立了門票交易風險模型，及時發現異常鏈路，前置攔截詐騙，保護用戶財產安全，“成功打擊了一大批涉詐黃牛，并封禁賬號5萬個，其中最大的門票團伙就被處置賬號5千余個。“

　　得益于此，小紅書在2024年對詐騙行為的主動攔截率達到了94.3%，月均推送風險提醒3700萬次，月均保護易受害人群140萬人。蒼連說：“用戶對詐騙的投訴明顯下降，單日舉報量，2024年底比年初下降了60%。”

　　提升技術手段讓警企聯動更高效

　　在開放日上，小紅書安全調查負責人艾吉介紹了以涉詐情報合作為核心的警企聯動模式。2024年，小紅書反詐案件打擊團隊向公安機關提供涉詐線索1665條，移交窩點線索213期，協助打掉21個跨省犯罪團伙。

　　其中，與河南警方合作偵破的一起“幽靈賬號”案件引發關注，2024年9月，小紅書AI風控系統通過跨維度異常數據預警，發現一批活躍于互聯網上的“幽靈賬號”：這些賬號使用不同地區手機號注冊，且短期內密集觸發“拍立得相紙交易投訴”預警，單日資金流水呈現“小額多筆轉入—集中轉出清零”的異常規律。

　　平臺發現該線索后與當地公安部門緊密配合，警方依托平臺提供的線索與數據，鎖定一個以00后為主體的犯罪團伙。該團伙通過非法購買借貸用戶隱私數據，誘餌騙取他人手機號及驗證碼，批量注冊虛假商家賬號，利用“低價攝影耗材”等話術誘導受害者多次轉賬，每完成3到5次詐騙即廢棄賬號，關聯賬戶轉入專業洗錢平臺，最終以虛擬幣化整為零提現。專案組突破傳統反詐技術瓶頸，反查100余個關聯作案賬號的登錄行為，精準鎖定6名嫌疑人物理身份。該案1個月內實現全鏈條收網，有效打擊新型詐騙犯罪行為。

　　小紅書安全調查負責人艾吉介紹平臺打擊詐騙典型案例

　　艾吉表示，通過技術手段與大數據分析，小紅書向公安機關提供高質量的線索和數據支持， 依托交易行為分析模型等，及時發現異常鏈路并向警方推送精準詐騙線索 ；同時建立了涉詐資金快速凍結機制，對于公安反饋的涉詐資金進行及時攔截；平臺還針對高發詐騙成立專項進行打擊，目前重點打擊專項包括，涉未成年的詐騙專項、涉公檢法詐騙專項、暑期涉詐黃牛專項等。

　　AI時代詐騙治理挑戰與破局

　　中國犯罪學會副會長兼信息犯罪防控專業委員會主任、同濟大學法學教授皮勇介紹，為了有效遏制電信網絡詐騙犯罪，我國實施“打防結合、共同治理”新策略，強化了對包括電信網絡詐騙犯罪在內的網絡犯罪的刑事打擊，同時，要求電信企業、互聯網企業、金融機構、社會組織和公眾各方共同防治犯罪。

　　皮勇教授介紹“打防結合、共同防治”的反詐模式

　　在談到當前電信網絡詐騙的挑戰時，皮勇表示，人工智能時代已來，大量高度仿真的音視頻信息、人形仿真機器人都會被用于網絡詐騙犯罪，電信網絡詐騙犯罪會升級到更高層次的自主智能詐騙，目前已經發生盜用知名人士的聲音、影像，利用深度合成技術制作虛假音視頻，向網絡用戶推銷偽劣商品或虛假服務的案件，打擊這類犯罪的難度更大，需要國家機關、人工智能研發應用單位、網絡平臺和公眾與時俱進，提高防治新型智能詐騙犯罪的能力。

　　針對當前一些詐騙分子利用AI技術偽造素材的情況，以及詐騙可能利用深度理解大模型來降低成本提升效率的問題，蒼連表示平臺也會不斷提升自己的AI能力進行反制，并將AI技術與傳統平臺治理手段結合，實現更好的應對。