駱瑤 張景媛 黃語嫣 竇宇航 朱肖瑾 吳敏

摘要：隨著互聯(lián)網技術和金融科技的快速發(fā)展，用戶數據信息大量泄露，網絡詐騙案件日益增多。大學生涉世未深，缺乏社會經驗，使得高校校園成為網絡詐騙案的高發(fā)地?；趯K省大學生的問卷調查及公安機關發(fā)布的高校每日案情數據，本文分析當前校園網絡詐騙的現(xiàn)狀、產生原因和影響，從家庭、高校、網絡平臺和政府四個角度提出了防范校園網絡詐騙的對策，并著重分析網絡平臺該如何運用金融科技從根源上防范校園網絡詐騙。

關鍵詞：金融科技；網絡詐騙；高校校園

中圖分類號：D9文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2022.21.078

0引言

互聯(lián)網在為人們提供便捷的信息交流方式和全新生活體驗的同時，也為犯罪活動提供了新的載體，人們在享受互聯(lián)樂趣的同時面臨看不見的“數據危機”。隨著各種支付手段、網絡工具的發(fā)展，網絡詐騙的套路層出不窮；大學生涉世未深，缺乏社會經驗，使得高校校園成為網絡詐騙案的高發(fā)地。螞蟻集團發(fā)布的2021年前三季度反詐騙治理報告數據顯示：18到24歲的高校學生在被騙者中占比近四成?？梢娙绾斡行Х婪陡咝Ｐ@網絡詐騙值得深入研究。本文運用問卷調查法和案例分析法首先分析校園網絡詐騙的現(xiàn)狀，其次分析校園網絡詐騙產生的原因和影響，最后從家庭、高校、網絡平臺和政府四個角度出發(fā)提出防范校園網絡詐騙的對策，創(chuàng)新性地提出網絡平臺應該利用區(qū)塊鏈技術、生物識別+延遲收款和大數據定位追蹤技術從根源上防范校園網絡詐騙。

1校園網絡詐騙的現(xiàn)狀分析

高校是校園網絡詐騙的主要發(fā)生地，因此本文主要以高校大學生為研究對象分析校園網絡詐騙的現(xiàn)狀。相關數據來源于以下兩個途徑，一是項目組于2021年6月至8月對江蘇省高校大學生進行的問卷調查；二是南京市江寧高新區(qū)派出所2020年1月至10月發(fā)布的高校每日案情統(tǒng)計數據。

1.1遭受校園網絡詐騙學生的特征分析

通過分析遭受詐騙學生的特征有助于更有針對性地采取措施防范校園網絡詐騙。調查結果顯示，在性別特征方面，樣本中男生受詐騙的比例為28.72%，高于女生（17.75%）。在年級特征方面，樣本中大二、大四學生受詐騙的比例分別為25.51%和23.08%，高于大一（1579%）和大三（17.74%）；這可能是由于大二年級學習壓力較小，課余時間較為豐富，大四年級面臨找工作，需要通過各種網站投遞簡歷，接觸網絡的時間較長。在專業(yè)特征方面，理工農醫(yī)和藝術類的學生受詐騙的比例分別為29.35%和23.81%，高于經管法（17.14%）和文史哲（14.29%）等專業(yè)的學生。在消費水平特征方面，生活費較低（1000元以下）和較高（2000元以上）的學生受詐騙的比例分別為23.81%和27.91%，要高于生活費為1000元至2000元的學生（受詐騙的比例為19.54%）。根據問卷調查，生活費水平較低的學生最易遭受的網絡詐騙類型是兼職、刷單類，原因可能是現(xiàn)有生活費不足以滿足他們的消費需要；而生活費水平較高的學生，最容易遭受的網絡詐騙類型是社交軟件冒充好友詐騙。

1.2校園網絡詐騙的類型分析

本文根據南京市江寧高新區(qū)派出所發(fā)布的高校案情數據，整理出了校園網絡詐騙的主要類型。校園網絡詐騙的類型主要有冒充平臺工作人員詐騙（占比2881%）、兼職刷單詐騙（占比15.25%）、游戲詐騙（占比15.25%）、投資詐騙（占比15.25%）、貸款詐騙（占比11.8%）、冒充好友詐騙（占比6.78%）、性服務詐騙（占比3.39%）、賭博類詐騙（占比1.69%）和中獎類詐騙（占比1.69%）。其中冒充平臺工作人員詐騙占比最高，為28.81%；可見從網絡平臺著手進行防詐尤為關鍵。

2校園網絡詐騙產生的原因和影響

2.1詐騙分子角度的原因分析

（1）網絡詐騙門檻低，破案成本高。

互聯(lián)網給人們提供方便生活的同時，也為詐騙分子實施詐騙提供了更為便利的手段。詐騙分子只需要電子設備就能輕易實施詐騙，使得詐騙門檻和成本更低。另一方面，案件破案率低也是網絡詐騙案件數量居高不下的原因之一，有些網絡詐騙甚至出現(xiàn)公司化特征，作案過程流程化，更增加了破案的成本。

（2）能以較短時間和較低風險斂財。

網絡詐騙是積累大量財富最快捷且風險較小的一種方式。依托互聯(lián)網平臺，詐騙分子發(fā)布的虛假信息能在短時間內獲得較高點擊量和瀏覽量，當目標群體基數足夠大時，網絡詐騙很容易成功。此外目前流行的網絡詐騙手段隱蔽性強，警方很難及時進行抓捕。

（3）網絡詐騙犯罪手段技術化。

當前網絡詐騙的手段逐漸智能化、隱蔽化，只憑借手機及相關軟件就可以完成操作，并且詐騙方式也從早期的簡單高頻批量操作，逐漸升級到在腳本中加入隨機時間間隔等科技算法，這種方式高效而又難以破解。有些在境外的詐騙犯罪團伙，借助社交媒體在境外遠程控制國內相關人員，并通過VOIP網絡電話、改號軟件和“透傳軟件”對受害者的通訊設備實施人為操縱，如偽裝成銀行、政府等部門的特服號碼。

2.2受害學生角度的原因分析

（1）防詐意識薄弱。

大學生社會經驗缺乏、思考問題局限于表面，易輕信偏信，對網絡詐騙沒有充分的了解和防范能力，對復雜或者緊急的事情缺乏臨場分辨、判斷能力。

（2）易受金錢誘惑。

部分遭受網絡詐騙的大學生并沒有建立良好的金錢觀和消費觀，這使他們容易受到金錢的誘惑，這也是校園網絡詐騙中兼職、刷單類詐騙頻發(fā)的主要原因。

（3）維權意識淡薄。

遭受網絡詐騙的大學生不懂得運用法律武器去維護自己的合法權益。根據調查問卷分析，遭受網絡詐騙后有35.29%的同學沒有采取任何措施，這部分學生受騙后，并不及時向家長、學?；蚓椒从?，不僅自己的權利沒有及時得到維護，更是在一定程度上縱容了詐騙分子的行為。

2.3校園網絡詐騙的影響

網絡詐騙手段更新快、作案技術隱蔽，加上互聯(lián)網發(fā)展迅速、大數據下個人信息泄露嚴重造成了校園網絡詐騙難立案難破案的現(xiàn)象。校園網絡詐騙一方面給大學生個人帶來了經濟上的損失，同時也會對學生的心理健康造成一定的影響，大學生遭受網絡詐騙后自殺的現(xiàn)象并不鮮見，這對家庭來說是雙重損失。另一方面，校園網絡詐騙盛行也增加了社會成本。校園網絡詐騙手段更新快、作案技術隱蔽，公安機關立案過程繁瑣，并且需要花費大量的人力、物力去調查，這增加了公安部門的成本和負擔，使得有限的公安警力資源被分散。

3防范校園網絡詐騙的對策分析

針對大學生這一特殊群體，根據前文遭受網絡詐騙學生的特征、校園網絡詐騙的類型和產生的原因，本文從家庭、高校、網絡平臺和政府這四個角度提出防范對策。

3.1推動家庭安全教育

（1）日常生活中防患于未然。

劍橋大學一項研究表明，父母是直接影響孩子金錢觀和消費觀的第一人，可見家庭是校園網絡詐騙的第一道防線。一方面，父母要將對孩子的防范網絡詐騙教育滲透在家庭生活中；另一方面，也需要社區(qū)發(fā)揮作用，加強對家庭防詐騙的宣傳，從而發(fā)揮家庭在防范網絡詐騙教育中的作用。

（2）遭遇詐騙后家長積極引導。

不少父母知道孩子受詐騙后，第一反應是責罵而非通過有效溝通尋找解決問題的方法。因此，大學生在遭受網絡詐騙后往往選擇默默承擔后果。據問卷調查顯示，僅有10%的大學生遭受網絡詐騙后向家長反映情況。因此，家長在孩子遭遇詐騙后不能簡單責罵，而是要積極引導。

3.2推動高校安全教育

（1）針對不同年級開展防詐騙活動。

問卷調查顯示大二和大四年級遭受詐騙概率較高。大二年級學習壓力小、課余時間豐富，高校可利用大學生閑余時間舉辦各類防詐知識競賽、開設防詐講座等。大四年級課程少，經常會使用網絡尋找工作機會，因此遭受網絡詐騙的風險也大；高校應加強對大四學生就業(yè)的引導和防詐的宣傳，減少大四學生在求職過程中遭受詐騙的風險。

（2）根據不同專業(yè)針對性地開展防詐宣傳。

由問卷調查可知，理工農醫(yī)和藝術類學生較文史哲專業(yè)和經管法專業(yè)的學生更容易遭受詐騙。高校在對全校學生進行防范網絡詐騙宣傳之外，可把防詐納入理工農醫(yī)和藝術類專業(yè)的課堂教學之中，提高這些學生的防詐意識。

3.3網絡平臺加強源頭治理

（1）運用大數據技術事前預警。

兼職刷單、游戲充值是較常見的校園網絡詐騙類型，此類網絡詐騙具有詐騙過程短的特點，大學生往往事發(fā)以后才發(fā)現(xiàn)自己被詐騙，因此對交易的事前預警尤為重要。第三方支付平臺可利用分布式計算對大數據進行批量計算和加工，構建模型對用戶群體畫像，實時審核交易信息，如識別可疑交易，可聯(lián)合國家反詐中心對用戶進行事前預警，來降低詐騙發(fā)生的概率。

（2）運用生物識別+延遲收款確保支付安全。

近年來，隨著游戲行業(yè)的繁榮發(fā)展，游戲代充值服務應運而生。問卷調查顯示，不少大學生曾因網絡游戲遭受詐騙而造成錢財損失，因此確保網絡支付環(huán)境的安全刻不容緩。社交軟件平臺需對游戲充值等類似詞組進行特殊化處理，當聊天中涉及該類詞語時，及時關注支付信息，雙方交易時均必須進行人臉識別或指紋識別。識別完成后，對于收款人采取延遲收款措施，即直至身份信息及相關證明審核完成后，才可獲得該筆支付。

（3）運用區(qū)塊鏈技術有效追蹤資金流向。

大學生遭遇詐騙后，即使報案，由于詐騙分子的各種偽裝，公安機關也很難將款項追回。對此，第三方支付平臺可利用區(qū)塊鏈技術可追溯性的特點來追蹤資金流向。第三方支付平臺可基于對區(qū)塊鏈鏈上、鏈下信息流、資金流等數據的收集、整理、核對、驗證和分析，整合區(qū)塊鏈上的信息和交易記錄，確保數據的可查性和可追溯性，從而有效追蹤鏈上資金的流向，幫助警方偵破案情，為受害人追回款項。

3.4政府完善相關基礎設施

（1）建立全鏈條反詐整治工作機制。

當前我國已公布了《反電信網絡詐騙法（草案）》，為反電信網絡詐騙提供了立法依據，其中提出了國務院建立打擊治理電信網絡詐騙工作機制，統(tǒng)籌協(xié)調打擊治理工作。草案涉及的政府部門較多，有公安、法院、檢察院、電信和金融主管部門，涉及的市場主體有電信運營商、商業(yè)銀行、互聯(lián)網公司和第三方支付機構等，可能會出現(xiàn)互相推卸責任的情況。因此需要協(xié)調好政府各主管部門和市場主體的關系，加強協(xié)同聯(lián)動工作機制建設，明確有關主體包括民事和刑事責任在內的專項法律責任，形成全鏈條反詐整治工作機制。

（2）完善反詐大數據平臺建設。

為保護用戶的合法權益，打擊網絡詐騙，政府應完善反詐數據統(tǒng)一資源庫并建立反詐大數據平臺，加大數據匯聚范圍，提升線索發(fā)現(xiàn)、追蹤溯源等能力，實現(xiàn)對涉詐IP、域名、APP的有效審核和處置，從而為用戶提供一個更加安全的交易環(huán)境。在大數據征信平臺建設過程中，政府需要對數據質量等級進行分類，對于敏感數據進行校驗、脫敏。同時，與信通部門傳輸數據過程中，政府應對其傳輸數據進行加密并時刻關注數據流向以防其泄露。

參考文獻

［1］毛坤.網絡投資詐騙犯罪案件偵查研究[D].北京：中國人民公安大學，2020.

[2]喬雪.大數據背景下信息通信技術中的隱私保護問題研究[J].中國市場，2021，（36）：183-184.

[3]鄭浩劍.金融科技助力支付機構反賭反詐[J].中國金融，2021，（24）：61-63.

[4]劉宗妹.區(qū)塊鏈助力電信網絡反欺詐協(xié)同治理[J].信息通信技術與政策，2021，（03）：61-65.

[5]工信部.工信部印發(fā)《關于運用大數據推進防范治理電信網絡詐騙長效機制建設工作方案》[EB/OL].（2020-08-19）[2022-04-10].https：//www.miit.gov.cn/jgsj/waj/gzdt/art/2020/art_aef8beee928a4bd9ba5aec0b93f936c3.html.

基金項目：江蘇省大學生創(chuàng)新計劃項目“金融科技背景下防范校園網絡詐騙對策研究”（202113573200Y）。

作者簡介：駱瑤（2001-），女，金陵科技學院商學院本科生；研究方向：金融與經濟；吳敏（1979-），女，博士，金陵科技學院商學院副教授，研究方向：區(qū)域金融與經濟（通訊作者）。