应用场景
诈骗触达哪里，裁决就跟到哪里
五大触达场景加三类能力输出，覆盖从引流到资金的全链路。每个场景都配有可交互的业务流程图与拟真演示——演示由真实代码状态驱动，数据口径逐项标注。
IM 黑灰产情报
把 5.8 万个群组，变成可检索的线索
群名是招牌，消息是证据。规则抽取实体，模型判定语境，一次跑批完成全量群组画像：领域分布、涉诈概率、押金体系、可处置优先级。
- 660 万中文群名、3.5 亿条群内消息语料
- 58,133 个群组全量判定，69.2 分钟跑完
- 30,047 个黑灰产群，25,319 个高置信 ≥ 0.9
- 11 类 IOC 实体提取，输出默认脱敏
涉诈情报分析业务流程
播放模拟一次全量跑批：进度驱动步骤推进，计数实时增长。
导入
群组: 58,133接收 IM 群组导出数据：群名与群内消息，按群维度组织。
群组情报分析台
点击“开始跑批”观察矩阵逐格判定；点击矩阵或群组列表切换判定卡。
58,133 群 / 30,047 黑灰产 / 25,319 高置信为真实跑批结果；控制台矩阵与判定卡为交互式演示，用于说明判定逻辑，非生产界面。
短信反诈网关
短信照常送达，预警同步到达
不做“见短信就拦”。先信号、后内容、再用户——三层决策、四级处置；12381/96110 官方预警白名单直接放行，零误扰。
- 46,200 条/日抽检池（演示环境）
- 82ms 判定到预警触发
- 1,483 个活跃端口，46 个高风险端口贡献 89% 涉诈量
- 12381 / 96110 / 国家反诈中心预警零误报
短信涉诈风险分析业务流程
播放观察短信流入三层漏斗：官方白名单走旁路直接放行，其余逐层收敛到四级处置。
L1 信号层 · 号码 / 签名 / 模板 / 链接 / 频次
不读内容先看信号：端口信誉、签名是否报备、模板是否一致、链接域名年龄、发送频次。信号层拦下大部分明显异常，官方预警白名单在此直接放行。
短信判定台
切换演示案例，观察九问并行判定与门控融合的输出差异。
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发送端口: 1069074312
final = max(主判断, 0.9×要求点击, 0.85×冒充机构)判定延迟（演示口径）: 82ms
短信网关数据为演示环境口径：46,200 条/日抽检池、82ms 判定到预警、官方短信零误预警。判定逻辑为规则驱动的演示流程，结果不代表真实模型推理。
端侧实时预警
在转账发生前，打断诈骗
通话内容不出设备：端侧模型逐句判定，风险越过阈值立即预警。训练数据资产：28,511 对语音-文本、307 小时音频、12,406 条涉老诈骗对话。
- 端侧 <50ms 逐句推理（演示指标），无需联网
- 内容不出设备，只输出风险结论
- 银发守护：涉老诈骗剧本对话训练
- 行为信号：屏幕共享、通话静默、支付唤起
终端风险预警业务流程
播放观察风险阶段演进；手动逐步查看每个阶段的信号与风险爬升。
通话逐句判定
播放通话演示：逐句显示文本与单句风险，累计风险越过 70 触发预警弹窗。
播放 →
对方要求点击链接并索取验证码。请立即挂断，勿提供任何验证码；如已操作，请联系银行冻结。
每一句对话独立判定风险分，累计风险越过阈值立即预警。
- 端侧形态：逐句推理在设备本地完成，内容不出设备。
- 演示对话为合成样本，基于真实诈骗剧本结构改写。
28,511 对语音-文本、307 小时音频、12,406 条涉老诈骗对话为训练数据资产；端侧 <50ms 为演示指标。通话演示为合成样本。
网站与 APP 涉诈分析
从页面到基础设施的证据链
网站不是一个页面，而是域名、证书、IP、ASN、模板、截图、代码构成的证据网络；APP 是黑产的主要交付形态，静态加动态分析追到主控域名。
- 网站检测：425 份 HTML + 截图、196 条人审主任务、14 类标签体系（训练进行中）
- APP 分析：25 类公开入口小时级抓取，Redroid 24 槽动态行为采集
- 证据输出：结论报告 + 明细取证报告 + 主控域名 / IP
网站 / APP 分析业务流程
切换“网站 / APP”两种对象，点击“开始分析”观察证据网络逐项点亮与判定输出。
- 信息提取
- 特征整理
- 模型判定
- 证据汇总
证据详情
点击任一证据节点查看详情
网站检测模型训练进行中：425 份 HTML/截图、196 条人审主任务、14 类标签——不宣称生产准确率。APP 动态分析能力基于 Redroid + AutoGLM 沙箱。演示中的证据数值为脱敏示例。
资金反诈
从收款码到跑分网络
诈骗的最后一公里是资金。把收款卡、收款二维码、钱包地址、跑分车队串成图谱，才能在转账前阻断。面向银行与支付机构，输出涉诈账户、二维码与资金链路检测加证据包。
- 资金实体：收款卡 / 付款卡 / 收款二维码 / 钱包地址 / 银行账户
- 二维码解码归一：截图 → OCR → 解码 → 账号归一 → 关联
- 跑分模式：收款码轮换、多人小额、卡池轮换、集中促发
资金链路示意
受害人 → 收款码 → 一级卡 → 二级卡 → 跑分车队 → 取现：每一跳都在图谱中留下可回溯的实体。
资金反诈为规划中的场景：客户在推进中（银行/支付），能力在建。本节描述目标方案，不代表已交付系统。
情报 API
把裁决能力，变成可调用的风险分
不是每个客户都需要一套系统。把域名、IP、APP、卡号、手机号的风险分做成 API，是最轻量的接入方式——适合云计算、企业安全、银行风控的场景化调用。
- 域名 / IP / APP / 卡号 / 手机号风险分
- 统一 JSON 输出：score、type、signals、action
- 按调用量计费，首批能力就绪
接口示例
POST /v1/risk/domain
{ "domain": "xx-protect-close.com" }{
"score": 0.97,
"type": "impersonation_platform",
"signals": ["domain_age_2d", "no_icp", "blacklist", "asks_user_click"],
"action": "block"
}情报 API 为规划中的能力输出形态，接口示例为设计稿，不代表已上线服务。
研判 Copilot
让每个结论，都能回溯证据
把实体图谱、证据链、自然语言查询与大模型结合，分析员从“翻数据”变成“问问题”。输出结论 + 证据链 + 置信度，可导出取证包。
- GraphRAG：实体、关系、证据作为检索对象
- 自然语言 → 结构化查询
- 输出可导出取证包，服务公安反诈中心与研判团队
研判 Copilot 为规划中的产品方向，部分底层能力（实体图谱、NL 转查询）已具备，整体产品在建。
跨语言与跨境情报
同一套问题集，跨语言复用
鉴策覆盖 201 种语言及方言的基座语言能力——跨语言话术与跨境诈骗内容可复用同一套结构化问题集进入统一判定流程；在具体语言上的判定效果以训练与验证范围为准。
跨语言判定演示
切换输入语言，观察不同语言的涉诈内容进入统一判定流程并产出结构化结果。
- 1语言识别
- 2统一判定
- 3结构化输出
201 种语言为基座（Qwen3.5 架构）官方口径；演示中的判定分数为规则驱动的示例输出，不代表真实模型推理。