騙局雷達 Fraud Radar
系統概覽
騙局雷達是輔仁大學資管系第 42 屆畢業專題，由五人團隊開發的多模態詐騙辨識平台。系統以 AI 技術為核心，整合自然語言處理、影像辨識與情緒分析，提供詐騙相似度百分比、關鍵字分析、風險等級等多維度辨識結果，並搭配沉浸式對話測驗遊戲，協助民眾提升防詐意識。系統同步支援 Web 平台與 Android 手機應用程式，涵蓋文字、網址、圖片、檔案等多種輸入形式。
核心功能
時事詐騙新聞與短影音宣導
宣導專區彙整最新詐騙相關新聞，點擊可跳轉原文，讓使用者了解最近的詐騙手法動態。短影音專區收錄使用者回報的 Instagram Reels 或 YouTube Shorts 詐騙實境案例，透過真實影音內容呈現詐騙話術全貌，比純文字說明更直觀，有效提升防詐警覺。
多模態詐騙檢測（文字、網址、圖片、檔案）
系統支援四種輸入類型：貼上文字訊息直接辨識；輸入網址則以爬蟲自動擷取網頁文字及圖片連結後進入辨識流程，防止詐騙者將內容藏在網頁中；上傳圖片或截圖，系統以 PaddleOCR PP-OCRv3 提取圖中文字，解決詐騙訊息以圖片形式傳遞導致無法複製的問題；也支援 TXT 文字檔直接上傳辨識。
辨識結果輸出（相似度、風險等級、類型、關鍵字）
辨識完成後以 0–100% 的詐騙相似度百分比呈現，並依比例區分高、中、低風險等級，讓使用者直觀判斷危險程度。同時列出系統偵測到的詐騙關鍵字、標示詐騙類型，並附上針對該類型的防範建議。
準確度回報與資料提供機制
每次辨識結束後，使用者可以一到五顆星對辨識結果進行準確度評分，回饋資料彙整至管理後台供模型優化參考。 另設資料回報功能，使用者可主動提交詐騙文字、截圖或 Instagram／YouTube 短影音連結，管理者審核後可直接更新訓練資料集及宣導專區，讓平台資料庫持續成長。
沉浸式對話詐騙測驗遊戲
涵蓋投資、購物、假冒、交友四種詐騙情境，每種類型三關沉浸式對話測驗。使用者選取對話中最具引誘性的詐騙關鍵句，答對自動推進、答錯顯示提示需重選。完成後提供分數、錯誤解析、對話回顧及 PR 值排名。
常見詐騙類型科普
整理投資、解除分期付款、網拍、愛情交友、假冒等五種常見詐騙類型，提供各類型的常見關鍵字、手法說明及示意圖，協助使用者建立防詐基礎知識，降低受騙機率。
檢測類型統計圖表
統計所有使用者的檢測記錄，以長條圖與圓餅圖呈現各詐騙類型分佈，並顯示資料總筆數、熱門詐騙類型及辨識準確度，協助使用者掌握當前最活躍的詐騙手法趨勢。
辨識流程
輸入判斷 → 爬蟲 / OCR → 165 黑名單 → BERT 相似度 → 情緒分析 → 關鍵字萃取
根據使用者上傳類型（文字、網址、圖片、檔案）進行分流處理。若為網址，先以爬蟲取得網頁中的文字內容及圖片連結，以防詐騙者將詐騙訊息藏在網頁圖片或內文中；若為文字則直接進入後續辨識流程。
對爬蟲取得的網頁圖片連結，以及使用者直接上傳的圖片或檔案，使用 PaddleOCR PP-OCRv3 進行高精度文字辨識，將圖中文字提取為可供後續 NLP 模型處理的純文字。
將辨識內容中的 LINE ID 及網址與警政署 165 接獲並公開的詐騙黑名單 API 進行即時比對。若命中黑名單，直接向使用者回報「此內容已被政府認定為詐騙」，無需進入後續 AI 辨識流程。
以自行收集的詐騙關鍵字語料庫對 BERT 進行 Fine-tuning，並在頂層加入分類層。辨識時，輸入文字經 BERT 產生特徵向量，傳入分類層得到 logits，轉換為 0–100% 的詐騙相似度百分比呈現給使用者。
將辨識文字切分為單句後，以第二個 Fine-tuned BERT 對每句進行角色辨識（詐騙者/受害者），再使用 HuggingFace 上的中文情緒分析模型對各句評分，找出整段對話中情緒強度最高的句子，作為情緒操控指標回饋給使用者。
先以資料庫中的詐騙關鍵字清單進行比對；若無命中，則呼叫 Gemini API 及第三個 BERT 模型協同萃取內容中的詐騙關鍵字與詐騙類型，最終將相似度、風險等級、詐騙類型、關鍵字與防範建議整合輸出。