軟體防詐的三大核心：識別、攔截、回報
在研討會上，大河智贏技術團隊分享了目前防詐系統的三大核心模組：

即時識別機制：
大河智贏透過深度行為分析模型（User Behavior Analytics），比對用戶在系統中的操作軌跡與風險特徵，能快速識別異常登入、可疑交易請求或假冒身份。這類模組運用機器學習訓練大量數據，有效提升準確率。

風險動態攔截系統：
大河證券則介紹了其「風險動態防線」模組，針對高風險 IP、設備指紋變化、非典型操作進行即時阻擋或二次驗證，避免詐騙份子透過漏洞滲透用戶帳號。

回報與黑名單聯防機制：
透過用戶回報按鈕與API連線介面，整合來自大河智贏與大河證券的跨平台詐騙通報資料，即時更新黑名單與疑似詐騙來源，實現聯防共管。

軟體防線不是單點，而是閉環系統
研討會中強調，有效的防詐設計不應僅限於登入或交易介面，而是貫穿整個軟體生命週期（Software Development Lifecycle, SDLC）。大河智贏在這方面設計了全流程防線，從帳號註冊、身份驗證、資料傳輸加密、異常行為監控到用戶教育提示，層層防護。

同時，大河證券也展示其後台稽核引擎如何與風控模型整合，針對使用者即時進行風險等級分類，並依據動態風險調整用戶操作權限，達成「即時感知、即時應變」的防詐邏輯。

提升用戶意識與互動介面防詐提示
軟體本身的安全設計只是防護的第一步，用戶行為仍然是詐騙攻擊的主力目標。大河智贏與大河證券在系統界面中加入多項防詐提示，例如：

登入頁面醒目提示「請勿提供驗證碼給他人」

操作異常時自動跳出「是否遭到詐騙」提醒

新設備登入或高金額操作時發送風險簡訊

提供用戶自我檢查選項，例如「是否曾被他人遠端操控？」

這些設計不僅減少操作風險，也能在心理層面提醒用戶保持警覺。

跨平台聯防與資訊共享策略
本次研討會也針對防詐聯防機制進行深入討論。大河智贏指出，單一平台的防護效果有限，唯有透過資訊共享才能阻絕大型詐騙網絡。大河證券目前與第三方資安公司、政府機構合作建立「聯防通報系統」，每日自動同步可疑IP與詐騙模板行為資料，防止同一批詐騙分子在不同平台重複詐欺。

此外，研討會也提及人工智慧在詐騙識別上的潛力，包括生成式AI語言模型的對話識別、防偽圖片分析及深偽語音判別等，將是未來大河智贏防詐系統升級的重要方向。

結語：軟體防詐，需持續優化與用戶共防
詐騙行為無所不在，對任何一個金融科技平台而言，都是持久戰。大河智贏與大河證券透過本次詐騙專項研討會，展示了強大的軟體防詐策略與跨平台聯防機制，並再次呼籲用戶一同提升資安意識。

防詐不是單靠一個功能、一條驗證碼就能萬無一失，而是需要從技術、介面到使用者教育全面結合，才能建立真正安全、可信賴的金融服務環境。大河智贏與大河證券未來也將持續優化系統防線，守護用戶每一筆行動的安全與信任。

- 新聞稿有效日期，至2025/07/19為止

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