看新聞

文章事件議題專題

看趨勢

關鍵字關係圖

看來源

← ETtoday 新聞雲專題

ETtoday 新聞雲專題

AI詐騙時代來臨

4/12 00:00

#AI17 家 · 107 篇
#詐騙8 家 · 78 篇

AI詐騙時代來臨（新聞配圖） — 配圖來源：ETtoday 新聞雲

https://cdn2.ettoday.net/images/8168/e8168027.jpg...

https://www.ettoday.net/events/depth-topic/dtContent.php7?dtname=AIscam

專題相關新聞

原站專題頁列出 4 篇，依報導日期由新到舊排列。

本頁 4 篇 · 依報導日期顯示摘要

台灣騙術技術輸出日本投資詐騙、南韓愛情詐騙正流行
「詐騙是種會流通的產業。」中正大學犯罪防治學系教授賴擁連這麼說。從早年的電話中獎通知、刮刮樂電信詐騙，到近年盛行的假投資、假愛情劇本，詐騙模式隨社會、科技演變不斷翻新。如今，台灣過去曾流行的「美國大兵」與「無國界醫師」戀愛詐騙劇本，已悄然出現在南韓。而日本大阪則針對銀髮族操作ATM時的詐騙風險，要立法禁止邊講電話邊操作提款機，顯示出不同國家正在用各自方式面對同樣問題。(專題,詐騙,台灣,日本,南韓,AI,老人ATM,防詐)
4/12 08:15陳詩璧https://www.ettoday.net/news/20250412/2941558.htm
打詐儀錶板日更最新資訊反詐騙聯盟網友自救
隨著詐騙手法日益進化，打詐工作也不再只是依賴人力追蹤與個案處理。2024年8月上線的「打詐儀錶板」網站，由警政署刑事局所推出，該平臺每天上午準時更新前一天全台各縣市受理的詐騙案件數與財損統計，除了公布數據，還同步公開案例，連詐騙手法和識詐方式都一併寫成教戰文章，讓人可以在第一時間理解最新的詐騙樣態，儲備識詐與防詐的能力。(詐騙,165反詐騙諮詢專線,打詐儀錶板,趨勢科技,防詐)
4/12 08:10陳詩璧https://www.ettoday.net/news/20250412/2941562.htm
詐騙無差別攻擊退休銀行高管也難辨別「跟真的同步」
「它就跟其他投資訊息一樣，都有跟上時事，我就信了。」今年65歲的李小姐曾任職銀行高層，因為在銀行大半輩子，對投資和金錢向來謹慎，從沒想過自己有天會成為詐騙被害者，卻因為誤信社群平臺上的一則「投資資訊」，最終陷入假投資詐騙。(詐騙,銀行高管,科技業,工程師,周冠男,LINE群組,防詐)
4/12 08:05陳詩璧、林緯平https://www.ettoday.net/news/20250412/2941563.htm
Ai生成變詐騙利器產出詐騙簡訊腳本騙全台
當AI社會來臨，詐騙集團也跟著訓練AI，近期出現的假徵配音員之外，還把名主持人陳斐娟的聲音克隆，再製成詐騙影片，招募民眾進LINE群組。前主播劉姿麟的父親也接到跟女兒聲音極像的詐騙電話，當你的親友不是你親友，人人都可能接觸到詐騙。反詐騙聯盟提到，誰都可能被詐騙，還沒遇到，很可能只是還沒有適合你的「劇本」而已。《ETtoday新聞雲》找來名人、里長、被害人、165、資安達人到曾經當過車手的少年來探討AI詐騙時代來臨，身邊處處都有詐騙陷阱，民眾該如何因應。(AI,詐騙,劇本,人設,盜照,克隆,假徵配音員,防詐)
4/12 08:00陳詩璧https://www.ettoday.net/news/20250412/2941568.htm
- #AI
- #詐騙
- #劇本
- #人設
- #盜照
- #克隆

清單累計本站從原站專題頁發現的文章，不限報導日期；原站分頁或動態載入的文章可能尚未完整取得。最近檢查：2026/10/4 下午5:46:57。

延伸閱讀

他站相似報導

相似不等於抄襲 ⓘ

尚待比對

看各媒體的相似與引用

ETtoday 新聞雲的其他相關報導

ETtoday 新聞雲4/12 08:00
Ai生成變詐騙利器產出詐騙簡訊腳本騙全台
共同關鍵字：#詐騙 #AI
ETtoday 新聞雲4/12 08:15
台灣騙術技術輸出日本投資詐騙、南韓愛情詐騙正流行
共同關鍵字：#詐騙 #AI

本頁的資料來源與計算方式ⓘ

專題

文章頁只顯示內文或摘要的開頭約 150 字，以及收錄配圖。節錄下方顯示原站完整網址，可開啟原站文章，閱讀全文、其他圖片與影音。

專題是媒體一次刊出的新聞包，本站把專題頁本身當成一篇文章收錄，版面與單篇文章相同。

專題相關新聞: 原站專題頁上列出的報導，每小時檢查一次，累計所有發現過的文章；原站分頁或動態載入的部分可能尚未取得。
內文狀態: 「內文較短」表示擷取到的文字不足 200 字，可能不完整，且不納入全文相似度比對，只有完整正文才比對。「原站僅提供摘要」表示來源提供的是節錄，本站不當成完整正文。
發現來源: 「由某來源發現」標示本站經由哪個彙整來源（例如 Google 新聞）找到這篇文章，連結指向該來源上的頁面。
文中引用來源: 內文明示提到的其他媒體，附上提到它的原文片段。文章提及的來源，不代表原始作者。
延伸閱讀: 刊登前後 3 天內同一題的其他報導：依共同關鍵字的稀有程度與標題相近程度排序，標題幾乎相同的轉載只列一篇。至少共有 3 個關鍵字，或共有 1、2 個關鍵字且標題夠相近，才列入；其他媒體每家最多 2 篇、共 8 篇，同一媒體最多 5 篇，已列在「他站相似報導」的不重複列出。「所屬事件」是刊登前後一天內、主要標籤與本篇關鍵字重疊（至少 2 個，或重疊的關鍵字夠少見）的事件，最多 3 件。相關關鍵字後的數字為前後 3 天內使用這個關鍵字的媒體與報導數。
他站相似報導: 與前後 7 天內其他媒體文章的內文比對（新聞關係圖的相似度索引，正規化內文的五字片段），列出相似度 65% 以上的文章；索引每 10 分鐘處理新抓到的正文。「內文相同」表示正規化後全文一致；相差不到一分鐘算同時刊登。

相似不等於抄襲：同一份新聞稿、通訊社稿、授權轉載與註明引用都會讓內文相近；刊登時間以各站標示為準，與寫稿先後無關。

資料來源

新聞媒體每 9 分鐘、其他媒體每小時抓取一次新文章（每輪從最久沒抓的媒體開始），保存標題、摘要、連結、圖片網址、標籤與署名；正文在刊登後 7 天內可於站內閱讀。收錄的媒體與抓取狀態見媒體來源。

標籤是媒體自己在文章頁標記的關鍵字（news_keywords、keywords、article:tag 等）。文章頁沒有標記時，才用其他媒體近期用過的標籤比對標題補上。

媒體摘要卡

滑鼠停留在媒體名稱上（手機點一下）會顯示媒體摘要：藍綠分類，本站過去 24 小時與 7 天收錄的篇數，以及近 24 小時熱門關鍵字。熱門關鍵字統計這家媒體文章的標籤與標題關鍵詞，排除新聞分類詞，每篇每詞計一次，最多取最新 2,000 篇；透過彙整來源收錄的不列關鍵字。

完整的資料來源與計算方式 →

同一件事，各家怎麼說。

追蹤台灣新聞媒體的標籤、事件與議題，並排比較各家標題。

Telegram 討論群 RSS GitHub

把新文易數裝到Chrome／Edge

安裝後會出現在主畫面或應用程式清單，像 App 一樣開啟，不必下載商店 App。

點網址列右側的「安裝」圖示
或從瀏覽器選單選「投放、儲存與分享」→「安裝網頁…」（Edge：「應用程式」→「安裝此網站」）

資料與透明度

網站觀測
媒體流量與收錄比較
爬蟲資訊
資料來源與計算方式

開發與聯絡

API 文件
聯絡與移除請求
母站 tag.analysis.tw

© 2026 新文易數 · 程式碼以 MIT 授權開源 · 新聞標題、摘要與圖片著作權屬各媒體

今天已收錄 17,128 篇 · 24 小時內 241 家媒體發稿