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Google DeepMind and Singapore Government collaborate to build fine-tuned AI model for scam detection

5.0内容质量
Google DeepMind and Singapore Government collaborate to build fine-tuned AI model for scam detection

TL;DR · AI 摘要

文章为Google DeepMind产品宣传页，未提供具体技术细节或工程实践价值。

核心要点

  • 文章为广告性质内容，缺乏技术深度
  • 未包含可执行的技术方案或数据指标
  • 适合快速浏览但不适合工程实践参考

结构提纲

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  1. §产品宣传

    展示DeepMind最新AI模型和技术方向

  2. ·模型列表

    列举Gemini、Veo、Genie 3等AI产品

  3. ›研究突破

    介绍SIMA 2等实验室研究成果

思维导图

用一张图看清主题之间的关系。

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#AI#DeepMind#反诈骗#新加坡政府
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设备端AI反诈骗：Google DeepMind与MDDI — Google DeepMind

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Gemini

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开源模型

![Image 9 Gemma 批量构建负责任的AI应用](https://deepmind.google/models/gemma/)

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2026年10月14日 责任与安全

Google DeepMind 与新加坡政府合作构建用于诈骗检测的微调AI模型

JJ Geewax 和 Miguel de Andrés

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Image 39: 抽象的3D设计，呈现出类似新加坡国旗的波浪状红色光泽层和纹理白色层，装饰有玻璃球和像素化的红色方块结构
Image 39: 抽象的3D设计，呈现出类似新加坡国旗的波浪状红色光泽层和纹理白色层，装饰有玻璃球和像素化的红色方块结构

与新加坡政府技术局（GovTech Singapore）合作，在保护用户隐私的同时防范诈骗。

诈骗行为，如投资欺诈、虚假工作机会和冒充公职人员等，占新加坡报告犯罪案件的一半以上，并自2019年以来造成超过S$40亿损失。同时，诈骗手段已从简单的网络钓鱼转向复杂的社交工程，攻击者通过令人信服的对话操纵受害者，随后再要求转账。此类诈骗现在占所有损失的高达80%。

为应对这一问题，Google DeepMind与新加坡政府技术局（GovTech Singapore）合作，作为我们与新加坡政府的国家人工智能合作伙伴关系的一部分，共同开发了一款隐私保护型设备端诈骗检测模型。

在不牺牲隐私的前提下实现设备端AI防护

通用模型通常难以应对本地欺骗技术，使诈骗检测更加困难。为解决这一问题，Google的轻量级Gemma模型在本地诈骗对话数据上进行了微调。这些数据涵盖从冒充公共机构、银行和本地人物，到流行区域骗局的各种案例。这确保了微调后的模型在部署到公民安装的应用程序中时，能够区分良性社交对话和真实操纵行为。

与依赖云端消息服务器端扫描的传统威胁检测不同，该模型可以直接在设备端处理对话数据。集成到应用程序后，该模型将能够更快地分析对话模式，检测操纵意图，帮助公民在财务或凭证暴露之前采取行动。

该模型在应用程序中的部署将与新加坡政府密切合作，分阶段谨慎推进。部署后，该模型仅在用户同意的情况下访问设备端对话，并遵守该应用程序的使用条款。由于模型完全在设备端运行，新加坡政府和Google均无法通过其部署访问用户的对话内容。

应对诈骗不应以牺牲个人隐私为代价。与Google DeepMind合作，我们将先进的AI防护直接部署到公民设备上。这使我们能够在实时检测高度针对性的本地诈骗尝试的同时，保持个人通信的隐私。

Mark Chen

新加坡政府技术局（GovTech Singapore）信任与安全总监

内部机制：本地上下文与边缘计算效率

当模型检测到操纵性对话模式时，它会直接在用户的设备上触发实时警告，提醒用户暂停并谨慎操作，避免在分享敏感信息或资金之前受到侵害。

在现代智能手机上运行复杂的诈骗分类模型并非易事，电池效率是关键的考量领域。为此，我们采用了一个两阶段的处理流程：

Image 40: 一张流程图，说明两阶段消息筛选系统。第一阶段使用设备端的“轻量级快速筛查分类器”过滤入站消息；安全消息会收到“良性判定”，而可疑消息则进入第二阶段。第二阶段使用“微调后的Gemma模型”进行多轮对话分析，最终得出“诈骗警告”或“良性判定”的结果。Image 41: 一张流程图，说明两阶段消息筛选系统。第一阶段使用设备端的“轻量级快速筛查分类器”过滤入站消息；安全消息会收到“良性判定”，而可疑消息则进入第二阶段。第二阶段使用“微调后的Gemma模型”进行多轮对话分析，最终得出“诈骗警告”或“良性判定”的结果。

  • 第一阶段：一个轻量级且高效的分类器筛选入站消息，耗电量极低，专注于识别潜在威胁。
  • 第二阶段：通过微调后的Gemma模型进行上下文分析，分析更全面的对话快照以确认威胁或排除误报。

严格治理的基石

该合作项目在新加坡国际网络周（SICW 2026）上发布，为消息平台在端到端加密与用户保护之间提供了平衡的范例。开发过程中始终遵循严格治理：

  • 主权沙盒：微调工作在新加坡GovTech管理维护的GCP环境中进行，确保训练数据隔离。
  • 无公民数据：训练严格排除私人或可识别信息，仅使用来自诈骗报告和情报源的匿名数据集。
  • 压力测试：模型通过合成对话和本地语料库进行测试，覆盖多样化的诈骗类别和不断演变的冒充战术。

设备端安全的未来

该项目证明了人工智能如何在不牺牲安全性和隐私的前提下帮助遏制犯罪。同时展示了政府与模型提供方如何协作构建公共利益技术。通过这一轻量级设备端模型，我们已验证了本地实时诈骗检测的可行性，同时确保聊天交互的安全性。我们期待很快与新加坡政府分享更多合作成果，并探索类似技术在其他国家部署的潜力。

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