【專訪】成為詐騙守門員！STARBIT暨Jcard執行長鄧萬偉：20億筆標籤庫就是我們協助防詐的底氣

台灣詐騙手法不斷翻新，財損金額也持續增加，今年一到五月因詐騙而損失的金額已經超過388億，其中值得注意的是，有關於虛擬資產、加密貨幣相關的詐騙案件已經佔了將近一半的比重，實在令人咋舌。

到底該如何有效減少這些詐騙案件，除了民眾的防範之心還有大家所熟知的165反詐騙專線之外，也有一項識詐工具可以好好被利用。

擁有去中心化交易所、NFT平台、區塊鏈合約審查認證服務等經驗的思偉達創新科技，在2024年2月推出區塊鏈信任工具「JV（Jcard Verify） 數位信任中心」，並引入AI演算法訓練模型，建立鏈上各種數位資產的查詢資料庫。

只要輸入任何想查詢的虛擬資產、錢包位址，就能看到投資人、使用者對這個投資產品和項目的評分及分數，進而更能清楚判斷該標的是否為高風險的區塊鏈項目或產品。

「JV類似於區塊鏈的Google，只要在Search Bar上打上自己想查詢的幣，系統就會依照發行方否有公司行號、發行的數量、發行後的資產在區塊鏈上的分布程度？交易頻率及跟它交易的這些錢包是否有問題等資訊，綜合起來藉由加權公式算出分數並顯示出排名，最高的分數是99分，如果查詢的結果為90分，顏色為綠色，那就表示有人幫你第三方審核過了，相對是個較安全的投資標的。所以呼籲民眾至少在進行投資前要先確認一下該幣的可信度，或許就能躲掉一場財損之災。」在最新一集由《幣特財經》製播的 Podcast 節目《CryptoLady 加蜜小姐想知道》中，STARBIT暨Jcard執行長鄧萬偉表示。

擅長心理操控的詐騙集團，一步步取得你的信任

他並進一步分享道，現在的詐騙集團既有耐心又擅長心理操控。他有一個朋友的媽媽已經是一名退休人士，有一天聽到孫女在講加密貨幣就對此興起了興趣，並在好朋友群組當中詢問相關的資訊，後來輾轉被拉進一個投資群組，裡面的成員紛紛都貼出自己的投資獲利，每個數字都是+100%以上，因而使她非常心動。

因為不知道怎麼買賣比特幣，群組內的一名A先生便與媽媽約在警察局正門口前的停車場，以新台幣50萬的現金交易USDT，對方還非常親切地手把手地教她在幣託交易所開戶，並完成KYC等步驟。

「阿姨，我怕你有獲利之後不知道怎麼出金，所以我先幫你出金！」已經取得媽媽信任的詐騙集團便代操手機，將這筆價值50萬的USDT出金到一個野雞交易所，並讓媽媽在投資的當日就看到10%的收益。

接著又鼓吹她若有閒錢可以趁此時機再投入，所以媽媽又再度前往警察局的門口與對方交易了一百萬。

由於詐騙集團都有交戰守則，他們會告訴被害人「你的投資不要隨便給人家看，他可能按幾個按鈕就把你的錢轉走；現在在台灣買加密貨幣不合法，所以你不可以讓警察知道，不然通通都會被沒收呦！」

故事的結局當然就是，當發覺自己被騙時為時已晚，即使報警也拿不回自己投入的錢。

20億筆標籤庫就是JV的底氣

「標籤庫就是我們現在查詢的底氣！JV現在擁有20億筆標籤庫在手上，而交易資料現在已經超過上千億，並搭配JV KYT（Know Your Transaction）和JV Monitor等非常厲害的工具來幫助民眾預防詐騙。」鄧萬偉指出。

從過去在交易所、NFT平台、資安審核等經歷所累積的資料並不足夠，所以JV除了再買進公開資料庫源之外，也與來自柬埔寨、寮國、泰國、菲律賓、馬來西亞、新加玻等東南亞地區專門收集疑似博弈、洗錢中心的機構交涉，他們會整理完相關詐騙犯罪資料後，以API的方式賣給JV。

所以JV現在已經是擁有20億筆的龐大標籤庫，除了每24小時更新一次外，也將之分為28個樣態。

透過JV KYT及JV Monitor的監測，從中分析出符合洗錢、殺豬盤、博弈，或涉及兒少性侵等犯罪行為的樣態，除了給予客戶即時警示之外，也藉此協助刑事警察局偵破一些比較棘手的虛擬貨幣詐騙或資恐的案件。

導入AI應用，有效撈出異常資料

其中，JV Monitor也導入AI應用。第一個部分應用於錢包地址的補齊資料，第二個則是「多地址研判」。

一般錢包的位址會有36碼到42碼，若要搜尋某個錢包位址但卻沒有完成的資料，透過JV的AI技術，自動補齊最有可能的錢包位址跟遺漏的資料為何。此外，JV的標籤庫有20億筆，因為資料量太龐大，查找時會需要花費一點時間，所以這時候AI就會幫忙做一些預判，並率先把符合需求的資料限縮到一個程度，有效增加搜尋時的效率。

而在多地址研判的功能上，因為每一次的詐騙案不會只有受害人，一定還會有一個收款地址，有時候收款的地址可能會有一到三個，而受害者的地址也不一定只有一個。「所以我們只要在我們的介面裡面一次輸入五個錢包，系統就會直接用AI去撈資料庫，並同時進行判別，把這五個錢包之間的關聯性用樹狀圖跟可視化的這種拓展圖去展示出來，這也是AI在JV當中用到最多算力的地方。」鄧萬偉補充說。

同時，每一筆的錢包的交易比數都非常多，JV主要會去搜出往後的五層，使用者輸入的錢包地址之間，會有相對應的交易關係或與第三方的錢包有特別頻繁的交易，把這些特殊的關係拉出來就可以發現關聯性越高的錢包就代表越可疑的關係。這也是JV在協助檢警調查時，在幣流分析上可以幫上忙的地方。

今年流行的詐騙樣態：假幣商騙USDT

鄧萬偉最後也提醒投資人，今年有很多的詐騙樣態是來自於假幣商，由於今年因為關稅的關係而產生了許多的匯差，所以假幣商會鼓吹受害者投資USDT，就可以根據USDT的上漲或台幣貶值而有大量的獲利空間。

「我們發現到，假幣商跟他提供的收款地址都有很明確的環狀關聯性，所以防止詐騙最重要的還是要多查詢、多驗證，希望JV這個識詐工具能在防詐方面起到一定的作用。」他進一步表示。

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