关键词： 电信诈骗   帮助取款   定性   明知   帮助犯  

摘要： 近年来,我国对电信诈骗犯罪的打击力度不断加大,越来越多的诈骗犯罪团伙入网,其中帮助取款人是诈骗犯罪活动最后一环的实施者,要想成功完成犯罪需要归结到取款人员的取款行为,司法实务中对已经抓获的帮助取款人员如何进行司法认定,是社会的关注热点。 第一部分首先从裁判文书网筛选出典型案例,总结出案件存在三个争议焦点:帮助取款行为究竟构成何罪,诈骗罪还是掩饰、隐瞒犯罪所得罪?帮助取款行为构成诈骗罪正犯还是帮助犯?帮助取款行为不同情形的罪数如何判断,成立一罪还是数罪?以下部分分别分析了上述三个争议焦点,并给出观点。 第二部分研究帮助取款行为的定性问题,首先发现司法裁判对帮助取款行为主要定性争议集中在认定为诈骗罪还是掩饰、隐瞒犯罪所得罪。接着分析了帮助取款行为在司法解释中对“事前通谋”和“明知”的理解存在差异,“事前通谋”应该是取款人在事前与诈骗行为人具有犯罪意思联络,承诺到时候为其取现、转账,并且事前通谋与最终的诈骗结果存在因果关系。“明知”的内容要求取款人能够认识到所取款项是电信诈骗犯罪所得即可,可以不了解犯罪活动的详细计划,“明知”的程度包含“明确知道”和“应当知道”。并且根据对“事前通谋”以及“明知”的理解,对帮助取款行为的五种具体情形分别进行定性,并给出结论。 第三部分研究了帮助取款行为构成诈骗罪共同犯罪的相关问题,针对帮助取款行为构成诈骗罪共犯的先决条件,先明确了诈骗罪既遂的判断标准——“失控说”,也即以被害人将钱款汇入诈骗集团指定的账户,失去对财物控制为既遂标准。接着分别从帮助取款行为构成诈骗罪正犯和帮助犯两种情形进行分析,将帮助取款人分为了集团成员取款人、职业取款人、兼职取款人三类,并且通过引入共谋共同正犯学说,认为集团成员取款人应当认定为诈骗罪正犯。通过判定帮助行为的因果关系,然后否定了承继的帮助犯学说,认为在电信诈骗犯罪既遂以前,职业取款人和兼职取款人主观上明知是电信诈骗所得进行取款,构成犯罪帮助犯。 第四部分对帮助取款行为罪数判断进行分析,认为持有多张他人银行卡的行为应适用牵连犯择一重罪定罪,针对帮助取款人的反复多次帮助取款行为,否定其构成数罪并罚以及连续犯一罪,认为应适用包括的一罪以诈骗罪一罪定罪处罚。

关键词： 电信诈骗   虚假身份   话语建构   顺应   防范对策  

摘要： 电信诈骗案频发给社会带来严重影响，而语言是电信诈骗者用来建构虚假身份的主要工具。文章以电信诈骗话语为研究语料，运用语用身份建构的话语实践框架分析诈骗者如何通过话语建构虚假身份，揭示诈骗话术与虚假身份类型，并结合顺应论探究其虚假身份建构的语境顺应性和话语选择，提出识别与防范对策。研究发现，诈骗者通过话语实践策略性建构虚假身份，其建构的虚假身份主要为个人身份和关系身份两大类，主要顺应了空间距离、社会规则及心理因素。文章旨在帮助人们加深对诈骗者惯用话术的认知和理解，为防范电信诈骗提供参考。

关键词： 大学生   电信诈骗   互联网   海因里希法则  

摘要： 本文通过对电信诈骗的类型、特点以及大学生的特点等进行分析，以此对大学生起到警示作用，基于海因里希法则，为处理学生电信网络诈骗案件和做好高校学生安全工作提供思考，并且为了完善高校网络安全教育机制，提出了创新网络安全教育方式、建立网络安全教育长效机制、发挥基层教育的核心作用等建议。

关键词： 大学生   辅导员   电信诈骗  

摘要： 随着信息化时代的到来，大学生通过网络接触的信息越来越多。但是网络上的信息纷繁复杂、参差不齐，许多居心不良的犯罪分子利用网络作为掩护，对大学生实施电信诈骗。大学生刚刚步入大学，对网络充满好奇，但是其心智、思想和社会阅历还停留在高中阶段，又失去了家庭的庇护，因而其遭遇电信诈骗的情况屡见不鲜。文章介绍了大学生遭遇电信诈骗的现状，总结大学生遭遇电信诈骗的特点，分析了大学生遭遇电信诈骗的原因，提出了大学生应对电信诈骗的策略。

关键词： “互联网+”   大学生   电信诈骗   风险防范   法律意识  

摘要： 随着“互联网+”时代的到来，电信诈骗层出不穷，大学生作为社会的新生力量，由于缺乏社会经验和法律意识，往往更容易成为电信诈骗的受害者。基于此，本文旨在探讨“互联网+”背景下，如何通过法律手段培养大学生的电信诈骗风险防范意识，以减少其受害风险。

关键词： 电信诈骗   大数据   电信诈骗特点   电信诈骗对策  

摘要： 随着我国互联网技术的高速发展，特别是进入大数据时代，现代网络通信虽然给我们的生活带来了许多的便利，但也滋生出利用现代通信网络的各种新型违法犯罪，这给社会安全、公民财产都带来了新威胁、新挑战，新型的犯罪形态出现许多新变化、新特点，尤其是电信网络新型违法犯罪，严重侵害人民群众财产安全和合法权益，已经成为社会公害。结合工作实际，在大数据背景下，通过分析当前打击电信网络诈骗现状，剖析存在问题及原因，特别是利用大数据技术的支持，转变传统侦查的理念和模式，通过犯罪预测和侦查打击，有针对性地提出对策建议，以期提升电信网络诈骗犯罪预防控制和打击能力。

关键词： 云南省   高职院校   网络电信诈骗   机制建设  

摘要： 当前，网络诈骗事件频发，诈骗手段更新加速迭代升级，高职院校大学生由于自主学习能力差，学习生活中对网络的依赖程度较高，成为诈骗分子的主要目标群体，这不仅对大学生的财产、生命安全、身心健康造成严重威胁，也对学校的校园安全稳定形成了极大的挑战。本文围绕云南省高职院校防范网络电信诈骗管理现状，通过问卷调查，分析学校网络电信诈骗的形式、特点和原因，梳理防诈骗过程中存在的问题和不足，构建保障制度化、教育法治化、课程前置化、队伍专业化、宣传全员化的“五化一体”长效机制。

摘要： 探讨了人工智能、深度伪造和区块链等新兴技术对电信诈骗的助推作用，并指出当前法律和监管框架在应对此类犯罪时面临的局限性，提出了一系列综合对策，旨在为应对日益复杂的电信诈骗提供有效路径，以增强社会的整体防范能力和打击效果。

关键词： 电信诈骗   事件抽取   抽象语义表示   大语言模型  

摘要： 电信诈骗领域知识图谱能够直观展现电信诈骗案件的关键因素以及案件之间的潜在关联。事件抽取从非结构化文本数据中自动识别和提取有关事件的信息,是领域知识图谱构建过程中的关键环节。本文针对电信诈骗领域数据特点,融合领域专家经验知识,提出领域事件自动化抽取的优化方法;考虑领域应用需求,对电信诈骗领域事件触发词抽取、事件类型识别与事件论元抽取任务进行研究并完成算法优化。本文的具体工作与创新如下: 首先,已有工作将电信诈骗领域事件抽取任务分为触发词抽取、事件论元抽取两个子任务。这种管道式事件抽取的方法往往引入级联错误传播的问题,导致抽取效果不佳。本文设计了一种联合式事件抽取方法,根据数据的领域特点,融合中文语句结构化特征,提出了一种基于抽象语义表示图的事件抽取模型FAMREE。模型将案例数据转化为抽象语义表示图,抽象出句子的深层语义,从而降低语法和词序的差异对模型效果造成的影响。论文分别在ACE2005中文数据集和TFG数据集上进行了实验验证。在ACE2005中文数据集中,相较于已有最优模型,本文模型在事件触发词抽取与事件论元抽取任务的F1值分别提升了1.5%和12.5%;在TFG数据集中,本文模型F1值分别提升了1.1%和2.8%。 其次,针对电信诈骗领域案例标注数据少的问题,本文设计了一种电信诈骗案例事件抽取模型AtfGLM。借助大语言模型在NLP任务上强大的理解能力,将电信诈骗领域知识融入到提示模版构建过程中,利用语言模型自动生成提示内容,再结合链式提示进一步优化领域事件抽取效果。结论表明,本文设计的AtfGLM在事件抽取任务上达到较好效果。在TFEE数据集上事件类型抽取任务和事件论元抽取任务的准确率分别达到67.1%和77.5%。 进一步地,在实际业务应用中,新型电信诈骗类型和诈骗手段不断更新。为了提高大语言模型辅助的电信诈骗案例事件抽取的泛化性,本文提出一种基于检索增强生成的电信诈骗案例数据事件抽取大语言模型。利用电信诈骗领域最新案件构建本地知识库,为模型事件抽取任务注入外部知识。实验结果表明,模型针对新型案例数据的事件抽取效果良好,在TFEE数据集上事件类型抽取与事件论元抽取任务准确率分别达到84.8%和77.9%。