Google说明他们如何利用AI来预防搜寻服务以及Chrome上的诈骗行为，包括利用装置端的Gemini Nano模型，强化桌面版Chrome的防诈侦测能力。（图片来源／Google）

AI不仅用来改善性能，也被用来改善安全，Google本周即揭露该公司如何利用AI来预防搜寻引擎、桌面版Chrome及Android版Chrome上的诈骗行为。

Google于本周发表的「打击搜寻诈骗」（Fighting Scams on Search）报告中说明，其分类器原本是利用机器学习演算法来辨识诈欺行为的模式、异常状况及语言线索，然而，诈骗者不断改进与变更，因此防御者必须能够了解新威胁并主动制定对策。

最近3年，Google不断更新基于AI的反诈骗系统，AI与大型语言模型让他们能够分析大量文本，识别那些可能与协调诈骗或新兴诈欺说法有关的微妙语言及主题连结，例如新系统得以辨识诈骗网站的互连网路，可以辨识各种不同语言的诈骗，在整合各种先进的AI模型之后，Google的诈骗侦测能力大增，可在诈骗网页出现在搜寻结果之前，拦截20倍以上的诈骗页面。

此外，Google也会在侦测到诈骗时迅速部署防护措施。例如当观察到与航空公司客户服务查询有关的诈骗时，迅速实施防护，而让相关诈骗攻击减少逾80%；新系统也让去年冒充签证或其它政府服务的诈骗网页减少了70%以上。

在Chrome浏览器上，Google替Android版Chrome打造了新的AI警告功能，它利用本机装置上的机器学习模型来分析通知内容，此一模型是根据通知的文字内容进行训练，包括标题、内容或操作按钮文字，因此得以识别可能不需要或诈骗的通知，并跳出警告。当Chrome跳出警告时，会秀出发送通知的网站名称，警告讯息，以及取消订阅该站或查看内容的选项。

使用者也可以选择取消所有传送到Android上的Chrome通知，以节省资料用量及电池寿命。

至于桌面版Chrome的防诈功能主要是针对技术支援诈骗。Google表示，本周发表的Chrome 137将利用装置上的Gemini Nano模型提供额外的保护层，利用该大型语言模型来产生讯号，并供动态支援黑名单的Google Safe Browsing使用，以对诸如技术支援诈骗的潜在风险网站提供更準确的判断。

Google解释，使用装置上的模型可以让系统在使用者看到威胁时也发现它们，还让系统可从用户角度看到威胁，这些恶意网站的平均存在时间不到10分钟，藉由装置上的保护将能让Google侦测并阻止先前未曾发现的攻击。

例如当使用者所造访的网站，出现了技术支援诈骗网站经常使用的键盘锁住API（Keyboard Lock API）时，便会触发Gemini Nano评估该页面的意图，之后再传送到Safe Browsing进行最终定夺，如若判断是诈骗，Chrome便会出现警告插页。