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詐團再進化！利用 AI變臉騙財調查局曝破綻

未署名2023/8/20 00:18

#智慧型手機4 家 · 7 篇
#詐騙19 家 · 235 篇
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https://news.ltn.com.tw/news/society/breakingnews/4401641

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TVBS新聞網2023/8/19 13:29
詐團扮公安藏花蓮民宿騙人菜鳥出包還要罰抄心經
共同關鍵字：#Deepfake #AI變臉 #公安 #調查局
鏡週刊2023/8/18 22:18
台灣詐團用變臉程式冒公安行騙香港人寫教戰手冊！沒背熟罰寫心經
共同關鍵字：#Deepfake #公安 #調查局 #詐騙
ETtoday 新聞雲2023/8/19 16:29
正妹1秒變基努李維！調查局示範「深偽」變臉看這3處揪破綻
共同關鍵字：#Deepfake #調查局
ETtoday 新聞雲2023/8/19 10:36
30年輕男女AI變臉搞詐騙花蓮民宿神還原「公安辦公室」曝光
共同關鍵字：#詐欺機房 #調查局
三立新聞網2023/8/19 23:42
台灣詐騙團「AI變臉」假公安騙中國民眾 30人被捕29人羈押禁見獲准 | 社會 | 三立新聞網 SETN.COM
共同關鍵字：#深偽 #詐騙
大紀元2023/8/18 21:56
夫妻詐團搞愛情詐騙調查局逮12人
共同關鍵字：#調查局 #詐騙

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轉述對象分類: 看「在臉書……」前面、同一個逗號內的頭銜詞，例如「精神科醫師」「台北市長」「前立委」「網友」。句子裡只有名字時（「邱毅今天在臉書……」），改看這個名字在最近一週其他報導前面最常出現的頭銜：至少 3 次、同一類過半才採用；文字對不出來時，改用這個關鍵字所在的人物分組（例如「意見領袖」「藝人」）。只有確定是人物的關鍵字（在人物分組裡，或對應到 Wikidata 的人）才會這樣補，避免把「深夜」「學生」這類詞當成人名。每天更新一次，都對不出來的列為「尚未標記」。管理員在「標籤管理」確認共用分類，可同時標記多個角色或背景。相關分類會同步套用到已辨識此轉述對象的報導，並留下紀錄；分類不代表每次發言都以該角色進行。
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比例的分母: 各家已分析的文章（取得完整內文者）。同一篇報導可計入多個轉述對象分類，各標籤的篇數與比例不可直接相加；報導總篇數只計一次。只取得摘要或內文過短的文章不分析，所以不列入分子也不列入分母。整批轉載其他媒體的轉載站不列入跨媒體比較。

各家比較與完整的分類規則見看寫法。

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