數位發展部（以下稱數位部）稍早發出新聞稿，分享所開發的「詐騙樣態分析」與「防詐雷達」等數位工具。該工具是透過運用AI訓練防詐預警模型進行巨量掃瞄偵測及比對等技術，每天掃描上萬件網路廣告與電商商品，偵測比對出1, 000多筆可疑標的，自動通報檢警或數位平臺與電商預防性下架，有效從源頭阻絕詐騙。數位部所轄大型電商平臺從去年10月起，已連續5個月未被列為內政部警政署165全民防騙網公告的高風險賣場。
數位部指出，在網路平臺上的廣告方面，數位產業署運用「詐騙樣態分析」技術，每日自動掃描逾萬筆的網路廣告，並進行樣態分類、風險評級與詐騙行為分析，從中辨識出約1,000筆高風險詐騙廣告後，自動化通報給聯防合作機關，包括國家通訊傳播委員會、警政署165全民防騙網、財團法人台灣網路資訊中心（TWNIC）等，以進行下一步的堵詐措施。例如通報數位平臺核對處理，或TWNIC啟動DNS RPZ停止解析網域，也就是讓詐諞網址連不上，有效提升合作機關與平臺業者處理詐騙廣告的效率與量能。
在電商商品方面，數產署所開發的「防詐雷達」運用AI技術，可依據近期熱門商品（如：職棒球賽門票等）與詐騙常用手法（如：商品評價短期飆升）等來設定關鍵字，再透過防詐預警模型進行大幅掃瞄比對，可快速鎖定可疑詐騙商品並整理成預警清單。目前每日掃描3,000筆以上新進商品，平均掃出約140件高風險商品，自去年（112）年7月至今年2月為止，已累計掃瞄近90萬件，偵測出2.7萬件的高風險商品，提供給電商複查並預防性下架以減少民眾接觸詐騙機會。
數位部進一步說明，防詐雷達的原理，主要是藉由過往的詐騙案件態樣來建立及訓練出風險分析評估的AI模型，像是目前歸納出大部分詐騙案件的商品都具有高單價及易流通等特性，尤其是高價產品，如精品包、手機空機、筆電等，而持續在AI模型訓練的資料庫中加入新型詐騙的態樣， 可以使分析模型得以更精準的辨識。
數位部也期望能夠透過數位信任工具或技術的建立，來為電商與民眾提供安心安全的網路環境。未來也將持續強化公私協作，透過可疑詐騙情資共享與應用，提升產業整體防詐能力，保護消費者與企業免於詐騙事件侵害。
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