关键词： 高职院校   新型网络诈骗   AI换脸拟声诈骗   共享屏幕诈骗  

摘要： 高职院校电信诈骗问题是一个严重的社会问题，不仅威胁到学生的财产安全，还可能对其心理健康造成深远影响。本文分析了高职院校学生的心理特点，并将目前校园中存在的新型网络诈骗案件进行了分类，从多维度给出预防新型电信网络诈骗的有效对策，为高职院校的平安建设提供依据与参考。

关键词： 大学生   电信诈骗   刷单返利   防范能力  

摘要： 随着网络和通信设备的普及，网络电信诈骗案件频发，特别是针对高校学生群体的诈骗手段更是不胜枚举。以其高额回报为诱饵，以刷单返利欺诈为典型形式，骗取大量高校学生钱财。本文以真实的刷单返利诈骗案例为切入点，对大学生在识别和防范电信诈骗方面存在的问题进行了深入剖析，并针对提高大学生防骗意识和能力，减少校园网络诈骗案件的发生，提出了相应的改善策略。

关键词： 财会人员   电信诈骗   犯罪治理  

摘要： 随着电信诈骗的兴起，对人民的财产安全造成了不容小觑的威胁，也给公安机关的打击带来了一定挑战。针对财会人员电信诈骗犯罪不同于早期粗放式的电信网络诈骗，具有极强隐蔽性等特点，使得此类电信网络诈骗案件中打击工作的开展具有一定难度。面对案件线索获取受限、打击能力有限的问题，构建协同的治理机制、提升大数据技术打击能力、重视防范精确型电信诈骗犯罪的宣传教育、完善企业转账的流程等4个方面为对策，以期为治理解决针对财会人员电信诈骗犯罪提供新思路、新方法。

关键词： 投诉管控   电信网络诈骗   风险防范  

摘要： 本文从防范洗钱、电信诈骗高风险客户管控投诉现状出发，首先，简述了金融机构在管控洗钱、电信诈骗高风险客户上存在的问题及原因。其次，从建立法律思维、履行告知和后续解控义务、明确不同管控措施的不同处理方法、进一步细化服务协议、强化尽职调查程序、精准分析可疑交易，以及建立规范的管控流程等七个方面论述金融机构对防范洗钱、电信诈骗高风险客户管控投诉的应对措施。

关键词： 在校大学生   电信网络诈骗受害   影响因素   社会经济地位  

摘要： 信息技术在助推经济发展、生活改善的同时，也催生了网络诈骗等负面事件的高发。高校大学生成为电信网络诈骗的重要目标主体。通常来看，预防网络诈骗的意识和能力，跟个体的经济状况、生活阅历、生存能力等密切相关。通过对广州大学生的大规模问卷调查发现，大学生遭遇电信网络诈骗呈现较为明显的社会经济背景差异：出生在城市、健康状况一般且人际关系不和谐的大学生，越有可能遭遇电信网络诈骗；长期暴露在网络上且有网络失范行为大学生，遭遇电信网络诈骗风险越高；社会治安管理资源越丰富的地区，大学生遭遇网络诈骗的概率相对较低；来自农村且有个人消费贷款的大学生是遭遇网络诈骗最严重的群体；年龄越大、生活费用越充足的大学生，遭遇电信网络诈骗的概率也越高。

关键词： 电信诈骗   高校大学生   防范对策  

摘要： 随着互联网技术飞速发展，电信诈骗手段层出不穷，严重危害高校大学生的校园生活安全。本文探讨了高校电信网络诈骗的现状，包括电信诈骗类型，以及诈骗手段多样化、诈骗形式更新速度快、社会危害性大等特点。通过分析大学生受骗成因，本文提出了跨部门协作加强信息保护、发挥思政教育作用以及多方面打造无诈校园等工作机制，通过梳理多重预防对策，建立高校大学生防范电信诈骗长效机制。

关键词： 数字时代   电信诈骗   防控策略  

摘要： 大学生对电信诈骗有一定的了解，但在实际中其风险识别能力和防控意识仍存在明显不足，预防复杂和新型诈骗的能力较弱。探讨大学生对电信诈骗的认知、风险识别和应对现状，在数据分析和实地调研的基础上，从教育、技术和制度3个维度提出全面的防控策略，旨在提高大学生防范电信诈骗的能力，通过加强预防教育、利用新兴技术、完善制度建设，为高校防诈骗工作提供了科学依据和切实可行的解决方案。

摘要： 如今，网络信息技术飞速发展，不法分子设计出许多电信诈骗手段，令人防不胜防，严重威胁了人民群众的财产安全。在农村地区，电信诈骗事件也是屡屡发生。在当今社会，电信诈骗已成为危害人民群众财产安全的一大隐患。许多不法分子瞄准了农村地区信息相对闭塞，部分村民防骗意识与法律意识相对薄弱的漏洞，针对农村居民屡屡开展电信诈骗，中老年群体更是受骗的重灾区。

关键词： 电信诈骗   大语言模型   事件融合   风险分析  

摘要： [目的]为揭示电信诈骗发生过程以及发现关键风险因素，提出基于大语言模型和事件融合的电信诈骗事件风险分析研究框架。[方法]通过构建电诈领域两阶段层次化提示指令，抽取诈骗案例相关风险事件和事件论元，结合语义依存分析和模板匹配方法得到诈骗事件链条；同时考虑到事件表述的多样性，基于BERTopic模型进行句向量表示，采用聚类算法进行事件融合。[结果]在电信诈骗案例事件抽取和论元抽取F1值达到67.41%和73.12%，事件聚类得到10类主题风险事件，“提供个人信息”行为风险最高。展示冒充公检法诈骗的一般演化过程，并通过刘女士被骗案进行举例论证。[局限]基于警情数据粒度比较粗，支撑预警能力不够强大。[结论]采用大语言模型和事件融合聚类方法，能够完成事件演化链路的自动构建，分析事件的风险值，对电信诈骗的预警和劝阻有支撑作用。