清晨六點十七分,警局技術協作室的燈還亮著。盛清歌坐在主控臺前,手機貼在耳邊,聽筒裡傳來一聲接一聲的“嘟——嘟——”。她左手無意識地繞著髮尾,右手在桌面上敲出一串零散的節奏,像是某種倒計時。
電話終於被接起。
“張教授,是我。”她的聲音有點啞,但語氣乾脆,“昨晚我這邊挖出一個新型詐騙模型,標準化作業,AI話術+中間人攻擊+跨境洗錢三件套,老系統扛不住了。”
那邊沉默兩秒,接著傳來拉椅子的聲音。“你又在凌晨三點給我打電話,說明事情不小。”
“這次是六點。”盛清歌糾正,“而且不是‘又’,是連續第四次破例叫你起床。”
“哦?那這次能換杯咖啡嗎?”張教授一邊說,一邊開啟遠端連線許可權,螢幕自動彈出登入介面。
“待會兒樓下自助機請你喝一杯‘刑警特調’,糖精味的那種。”盛清歌把昨晚整理的資料包上傳,“你看這個:五起案件,受害人毫無交集,但都在同一時間、同一地點連過同一個Wi-Fi,裝置被劫持後精準推送定製化釣魚彈窗。話術結構統一,全是‘權威+緊急+情感綁架’三段式,轉化率高得離譜。”
張教授眯眼掃了一眼圖表:“這不像街頭騙子乾的活兒,倒像某網際網路大廠的使用者增長團隊轉行搞犯罪。”
“就是這麼個感覺。”盛清歌點頭,“更麻煩的是,我們現有的AI預警模型對這類話術的識別率已經掉到61%,連立案標準85%都達不到。便攜阻斷器也拉胯,還在用老協議掃頻,對方換個跳頻偽裝就直接失聯。”
“所以你是來要新裝備的?”張教授敲了幾下鍵盤,調出舊版阻斷器的技術引數,“老實講,你們一線執法單位的需求總比我們研發進度快半拍。”
“不是‘要’,是‘求’。”盛清歌把椅子往前拖了拖,“我現在站在證據鏈門口,門鎖換了,鑰匙沒給,只能拿頭撞。”
張教授笑了一聲:“行吧,算你有自知之明。那咱們先從兩個方向入手——第一,升級AI語義引擎,讓它別再靠關鍵詞匹配吃飯;第二,給便攜阻斷器裝個‘腦子’,別隻會無差別干擾。”
“具體怎麼整?”
“先說AI。”張教授切到程式碼介面,“現在的模型太依賴歷史資料,遇到沒見過的話術變體就抓瞎。我們要加個動態學習模組,讓它能根據即時通話內容自動提取行為特徵。比如——語速突然加快、音調上揚、頻繁使用‘立即’‘馬上’‘否則’這類高壓詞彙,哪怕沒出現‘轉賬’二字,也能判定為高風險溝通。”
“聽著像給AI上了反PUA課。”盛清歌挑眉。
“差不多。”張教授點頭,“它現在要學會的不是‘識別詐騙’,而是‘識別操控’。就像人談戀愛,不是看對方說了什麼甜言蜜語,而是看有沒有讓你失去判斷力。”
“懂了。”盛清歌記下要點,“那阻斷器呢?總不能每次出動都帶個訊號遮蔽車吧。”
“當然不。”張教授調出硬體圖紙,“現有裝置的問題在於太‘粗暴’。全頻段壓制確實能斷網,但也會影響周邊合法裝置,群眾投訴率太高。我們要改成‘精準靶向’模式——只干擾那些表現出惡意行為的熱點。”
“怎麼定義‘惡意行為’?”
“舉個例子。”張教授放大一段模擬資料,“正常Wi-Fi熱點不會主動偽造系統更新提示,也不會集中向老年人推送醫保停用警告。如果我們能在掃描時加入行為分析邏輯,比如檢測熱點是否頻繁傳送偽裝彈窗、是否定向誘導特定人群下載APP,就能實現‘行為+訊號’雙維度鎖定。”
“也就是說,不是看它長得像不像壞人,而是看它幹了啥壞事。”盛清歌總結。
“聰明。”張教授豎起大拇指,“這叫‘基於行為畫像的智慧阻斷’,聽起來很玄乎,其實就是讓機器學會分辨‘正經營業’和‘掛羊頭賣狗肉’。”
兩人開始分工。張教授負責重構AI核心演算法,盛清歌則協助提供一線執法中的真實案例樣本,並參與測試邏輯邊界。
八點剛過,陽光透過百葉窗斜照進來,空氣中浮著細小的灰塵。盛清歌起身去接水,順手把昨天穿的外套搭在椅背上。她端著紙杯回來時,發現張教授正在除錯一個新的UI介面。
“這是什麼?”她湊過去看。
“三級可信度分級機制。”張教授指著螢幕,“我把預警結果分成三檔:觀察級(黃色)、預警級(橙色)、高危級(紅色)。顏色越深,現場處置優先順序越高。你們可以根據實際情況決定是勸阻、取證還是直接斷網。”
“挺好。”盛清歌點頭,“不然每次紅警一響,全員出動,結果只是有人刷短影片卡頓,太浪費警力。”
“就是這個道理。”張教授敲下回車鍵,“走,咱們先跑個模擬測試。”
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