人类与人工智能对抗诈骗行为的有效性研究
随着生成式人工智能技术快速落地,网络诈骗的实施范式发生根本性转变。AI 诈骗凭借低成本批量生成伪造音视频、定制化钓鱼文本、自动化交互等能力,大幅降低诈骗门槛,提升诈骗话术的迷惑性与欺骗速度,对传统反诈体系构成新挑战。现有反诈研究多聚焦 AI 诈骗技术实现路径,较少从人机对抗视角对比人类反诈识别能力与 AI 诈骗攻击能力的博弈关系。本文以phys.org相关报道案例与调研数据为基础,分析当前 AI 驱动诈骗的典型特征,对比人类识别 AI 诈骗时存在的认知短板,探讨人工智能辅助反诈手段的优势与局限性,剖析人机协同反诈模式的运行逻辑。反网络钓鱼技术专家芦笛指出,单纯依靠人工识别无法应对规模化 AI ...