AI卧底陪骗子聊天 套取25万条诈骗情报

你是否曾被层出不穷的诈骗电话骚扰？当人工拦截愈发困难时，澳大利亚一家科技公司给出了全新的解决方案——用AI充当“卧底”，主动与诈骗分子周旋，在消耗其时间的同时，挖掘诈骗活动的核心线索。

这家名为Apate.AI的公司成立于2024年，脱胎于澳大利亚悉尼麦考瑞大学的网络安全研究。其核心思路是让AI假扮潜在受害者，深入诈骗分子的交互场景，无论是诈骗电话、可疑邮件，还是社交平台上的投资群组，AI都能以虚构身份参与对话。

截至目前，该公司的AI智能体已与诈骗分子完成250万次对话，累计消耗了诈骗分子约17年的工作时间，更重要的是，这些对话帮助挖掘出超过25万条诈骗关键线索，包括银行账户、加密货币钱包、恶意网站地址、诈骗话术等。

为了让伪装更逼真，这些AI还能模拟不同的年龄、性别、口音和语言，尽可能让交流看起来像真实用户之间的正常互动。诈骗分子往往以为自己在物色潜在受害者，实则是在与专门套取情报的AI周旋。

这种模式的核心，是将传统网络安全中的“蜜罐技术”规模化应用到反诈场景中。在传统网络安全领域，蜜罐是一种专门设置的诱饵系统，用于监测攻击行为；而Apate.AI则将这一思路转向了诈骗分子，让他们主动暴露作案工具、路径和模式。

具体来看，这套AI反诈流程分为三步：首先是主动交互，AI假扮潜在受害者与诈骗分子展开对话，尽可能获取关键线索；其次是提取情报，系统自动整理对话内容，识别出电话号码、账户、钱包地址、恶意网站等信息；最后是协助处置，客户利用这些情报开展风险识别、调查和干预工作。

与传统反诈流程相比，这套模式最大的优势在于提前获取情报——过去，机构往往要等到用户投诉、异常交易出现后才开始追查，而Apate.AI希望在诈骗活动仍在进行时，就从交互中获取可供调查的线索，尽可能减少受害者损失。

除了套取情报，这套模式还能通过消耗诈骗分子的时间，提高其作案成本。创始人的灵感来自一次个人经历：几年前，他在家庭野餐时接到诈骗电话，没有直接挂断，而是假装不明白对方意图，陪对方聊了44分钟。这让他意识到，若能将这种“拖延战术”自动化，就能大规模消耗诈骗分子的时间。

从经济学角度看，诈骗是一种追求投入产出比的活动。假设一名诈骗分子每天有8小时用于沟通，若每次交互耗时3分钟，一天可完成160次交互；若耗时30分钟，则只能完成16次，时间成本的增加会直接降低其作案效率。Apate.AI的AI智能体累计消耗诈骗分子17年时间，正是这种规模化“拖延”的效果。

这套模式已开始落地应用，客户包括金融机构、电信运营商等。据行业观察，某电信运营商已将近59万通可疑电话转接给Apate.AI的智能体；某澳大利亚联邦银行报告显示，其相关诈骗损失下降了76%；还有一家未公开名称的银行，利用主动外联智能体干预了22起诈骗活动。

Apate.AI提供的并非简单的聊天机器人，而是一套围绕AI交互、情报收集和后续处置的完整反诈系统。客户购买的不仅是交互次数，更是从对话中获取的情报，以及将情报转化为实际风险防控的能力。

当前，AI技术正在同时改变诈骗与反诈的攻防格局：诈骗分子利用大模型生成更自然的话术，甚至用深度伪造技术模仿可信人物；而防御方则需要规模化的AI工具应对。Apate.AI正是选择了让AI直接参与诈骗链条的交互环节，其模型训练数据包括历史对话和高校研究成果，随着交互规模扩大，还能持续优化情报分析能力。

不过，这套模式也面临挑战：如何过滤虚假信息、识别有效线索，以及确保情报能快速转化为处置行动，仍需机构间的协作。AI是反诈体系的重要补充，但无法替代整个体系的作用。

拿下800多万美元种子轮融资后，Apate.AI计划进一步扩张，美国、欧洲都在其布局之中。不知道中国的AI反诈发展到哪一步了呢？