腾讯发布网络诈骗报告：90 后被骗概率高，45 岁以上人均被骗 7000 元

从微信卖茶女，到直播平台的乔碧萝，互联网上骗人的套路越来越多了。

我们花在社交应用上的时间越来越多，认识的陌生网友越来越多，也总会遇上几个骗子。

腾讯手里有着 QQ 和微信这两大社交软件，几乎接管了大半个中国的社交。8 月 6 日，腾讯发布了 2019 上半年的《电信网络诈骗治理研究报告》，为大家揭露了最常见的 10 种网络诈骗类型，以及这些网络诈骗的 7 种特征。

交易诈骗、兼职诈骗、交友诈骗、返利诈骗这四种是最高发常见的诈骗类型，合计占比超过七成。

交易诈骗是指在商品交易过程中或以提供非法业务为由，通过不发货、不付款或诱导扫描付款码、点击钓鱼链接等方式， 实施诈骗。

此外，还有低价利诱诈骗、金融信用诈骗、仿冒诈骗、色情诈骗、免费送诈骗、盗号诈骗等，诈骗场景相当多样，套路也针对不同群体的心理弱点。

报告显示，网络诈骗被害人的男性数量是女性的近两倍，其中男女比例分别为 63% 和 37%。

在色情诈骗和交友诈骗这两种类型中，男性比例高达 98% 和 85%。男性被害人在金融信用诈骗、交易诈骗中的占比也超过七成。

网友在面对这些形形色色的诈骗时，来自广东、江苏、山东等省份的网友是举报最积极的。

电信网络诈骗七大特征

报告认为，电信网络诈骗在今年上半年呈现出七大特征：

1.交易型诈骗最为高发，纯获利类诈骗日渐淡出

随着网络购物和移动支付的普及，公众容易在互联网中遭遇诈骗损失钱财。但随着网民防骗意识的提高，类似天上掉下馅饼的「免费送诈骗」，已经逐渐不管用了。

2. 中老年人被骗金额高， 90 后被骗概率高

19-28 岁的年轻人在被害人中所占比的比例高达 54%，虽然这届 90 后是互联网原著居民，但由于主力网民的基数较大，因此成为被骗概率最高的群体。

36-45 岁之间的中年人，被骗金额约为 3000 元，低于 22-35 岁的群体。

相比之下，45 岁的网络诈骗被害人虽然占比为 5%，但人均被骗金额高达 7000 元，远远超过其他年龄段人群 。

没错，就是家中的长辈了。

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这些诈骗有没有在长辈的手机里见过？

他们的手机里，除了有中老年表情包、广场舞教程、养生资讯等，还夹杂着针对中老年人经济情况、心理状态和健康状态的骗局。

3. 广撒网骗财骗信息，全面榨取被害人价值

报告认为，「随机诈骗」与「精准诈骗」相结合的方式，是电信网络诈骗手法的新趋势 。

其中一个常见的诈骗案例就是：骗子在水果涨价的时期，发布低价试吃水果的虚假活动，宣称支付 9.9 元就可以获取昂贵水果礼盒。然而在此过程中，骗子不仅不会寄出水果礼盒，更会窃取用户的电话、住址等信息。

4. 交友骗入“杀猪盘”，多种黑产相互勾连

在今年上半年，一种名为「杀猪盘」的东南亚博彩骗局兴起，骗子主要在各类婚恋、交友平台上搜罗被害人，也就是「猪」。通过假冒的身份、设定的话术与被害者确定恋爱关系，再将他们引至赌博平台、虚假的投资平台等骗钱。

5. 群聊群控做迷局，新型技术成诈骗工具

人工智能技术也开始被应用到诈骗的各个流程。比如利用 AI 破坏网络平台的安全策略，从而非法获取工银个人信息，批量注册黑产账号。

另外，在一些聊天群中，人工智能已经被用于充当聊天机器人程序，配合人工操作，成为骗局聊天群中的客服或者托儿。

6. 跨平台诈骗日益增加，多平台成引流入口

报告分析显示，相当一部分发生在社交场景里的诈骗，往往是从其他平台引流的。其中二手交易平台、婚恋招聘网站、短视频平台是诈骗引流较为严重的地方，占比分别为 28%、19%、11%。

除了有骗子把被害人从其他平台引流到社交平台，也有一些骗子通过钓鱼网站、虚假链接等方法，把社交平台上的用户骗去其他平台。

7. 转发分享需谨慎，裂变式传播害己害人

一些宣传通过诱导分享、裂变传播可以出现刷屏的宣传效果，这种方法虽然已经被微信明令禁止，但依然有人暗搓搓地使用。

在免费送礼、低价利诱等诈骗类型中，骗子也会诱骗用户分享带有二维码和诈骗链接的内容。

当新技术被黑产用于犯罪

随着智能手机和互联网的普及，一些流传了几十年的诈骗招数，因为有了社交平台、电商购物平台等新的载体，开始出现了新的变种。

新骗局也趁着「共享经济」、「知识付费」、「区块链」这些模式找上中老年人。

然而上述所说的网络诈骗 10 大类型和 7 大特征，属于网络诈骗的终端场景。

目前网络诈骗的相关黑产，已经形成了相当完整的产业链条，其中包括恶意注册、引流、诈骗、洗钱等上下游环节。

恶意注册和养号的产业在为电信网络诈骗提供账号资源，属于源头黑产。

绑定了身份证、银行卡的账号，更易绕过一些平台的安全策略。因此恶意注册和养号的背后，也涉及公民个人信息泄露、买卖这些产业的冰山一角。

大数据和人工智能技术也被黑产利用。他们先通过扫描漏洞建立后门，或者制作恶意 SDK 植入 app，拖取平台或者应用上的用户数据；接着用 AI 对这些数据进行清洗和智能分析，最终得到精准的用户画像，让后续的诈骗场景更有针对性，得手率也更高。

2017 年 9 月，全国首例人工智能技术犯罪案破获，被警方查封的平台叫做「快啊」，曾经是市场上最大的打码平台。他们当时已经利用人工智能和机器学习技术去训练识别验证码的模型，并且能够识别出 98% 以上的验证码。

至今，黑产使用的技术手段也不断在升级。

群发群控设备、改号软件成为诈骗黑产的标配，利用 GSM 劫持、嗅探技术进行盗刷、诈骗的案件也已经出现。

得益于机器学习和神经网络等新技术的发展，声音合成、AI 换脸这些也开始出现在诈骗场景中。

总而言之，电信网络诈骗的黑色产业链，都与个人身份、消费、金融信息泄露的链条，形成了一张在暗处流淌着交易的网络。

新技术在用于提升用户体验的同时，也在因法律法规的空缺和滞后，以及犯罪成本之低，被黑产用于犯罪。