詐騙簡訊滿天飛 Whoscall推「智慧簡訊管家」辨識垃圾訊息

根據Whoscall統計，前年臺灣人均收到77封騷擾簡訊（包含詐騙和推銷內容），自去年起暴增至239封騷擾簡訊（包含詐騙和推銷內容），平均一週高達4.9封。今年隨着股市話題升溫、投顧老師百家爭鳴，透過簡訊進行詐騙與推銷的情況更加氾濫，截至今年10月，平均一週人均收到騷擾簡訊數量已經暴增到7.4封，相當於每天都會收到超過一封。

隨着詐騙場景的轉移，Whoscall今起正式在雙系統進階版中推出全新功能「智慧簡訊管家」，積極延伸通訊防詐守備範圍。更新至最新版本後，智慧簡訊管家將透過AI技術，進行陌生簡訊的自動辨識，並區分出垃圾訊息（如詐騙簡訊、可疑貸款簡訊）、促銷訊息（如推銷簡訊）、交易訊息（如交易驗證碼）等類型，不僅讓用戶一目瞭然，更不必再擔心被釣魚簡訊詐騙。

沈琬婷表示，近期觀察到全球詐騙簡訊的數量自去年起急遽增加，臺灣常見的包裹到貨、銀行、投資詐騙簡訊也在各國間流竄，智慧簡訊管家的研發正是爲了解決這樣的問題。日前參與測試的的用戶中，有高達九成表示「過濾有感」，並在5星評分中給予4.2顆星高評價。

Whoscall運用機器學習（ML）技術，以「深度學習（Deep learning）」方式打造全球首創的簡訊中文語意分析模型。Whoscall用戶只要開啓智慧簡訊管家功能，便能直接將模型安裝至行動裝置中，系統會在收到簡訊後直接進行過濾與分類，無須上傳任何內容，以保障用戶隱私。

爲提升Whoscall釣魚連結資料庫的全面性，Whoscall智慧簡訊管家與Google釣魚連結防範服務資料庫、刑事局165反詐騙諮詢專線、金融資安資訊分享與分析中心等單位合作，共同對抗詐騙。目前Whoscall智慧簡訊管家已能幫助用戶在收到簡訊的0.5秒內，直接在行動裝置上透過AI技術辨識出90％以上的垃圾訊息，且能達到90％以上的辨識準確度。

Gogolook軟體與AI數據技術研發總監李彥儒進一步說明，從2019年開始，Whoscall就着手研發行動裝置上離線簡訊文字辨識技術，不僅建構了簡訊大數據的資料處理與模型訓練流程，同時也確保能產出高準確度且快速、輕量化的AI模型。透過自然語言處理（Natural Language Processing）與深度學習（Deep Learning）的特性，未來智慧簡訊管家可以預測詐騙簡訊的行爲模式並做到有效的阻斷，保護用戶於未然。