錢騾網路演變為階層分明且高度商業化的犯罪體系

錢騾：以他人的名義轉移非法所得資金或出售其賬戶使用權以進行非法轉移的人

在近期由《Help Net Security》進行的專訪中，ThreatMark 執行長 Michal Tresner 深入剖析了網路犯罪者如何結合人工智慧（AI）、自動化技術與社會工程手法，推動錢騾操作邁向工業化發展。他同時分析了錢騾網路的演進趨勢，以及行為智慧在偵測詐騙活動中的應用潛力，並針對企業資安主管（CISO）提供了前瞻性的防範建議，以利在錢騾活動擴大前即時阻斷。

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錢騾網路的技術演化與策略擴展

隨著生成式人工智慧的廣泛應用，網路詐騙格局已出現根本性的改變。過往須仰賴人力執行的任務，現今可透過自動化技術更快速且精確地完成。網路犯罪者利用 AI 發動高度個人化的網路釣魚攻擊，並藉由社群媒體上擷取的個資，設計出具高度擬真的誘騙訊息。

尤其值得關注的是，AI 技術正快速消弭犯罪組織在規模化運作上的技術門檻。詐騙集團能夠製作可信度極高的虛假網站，撰寫具說服力的廣告文案，並透過求職網站、交友應用程式與社交平台大規模徵募目標對象。自動化機器人也被用來辨識並接觸潛在錢騾。

目前一項令人憂慮的趨勢是，愛情詐騙與投資詐騙常透過建立長期信任關係來操控受害者，使其在無意識中充當錢騾角色。根據統計，光是高齡受害者每年即損失高達 800 億美元，而愛情詐騙的年損失也超過 38 億美元。

在資金轉移階段，錢騾扮演人為資金路由器的角色。透過將贓款導入合法客戶帳戶，不僅能隱蔽資金來源，亦能於短時間內將資金轉出至金融機構無法追查的領域。錢騾行為早已非偶發性產物，而是犯罪組織刻意設計、用以達成跨境轉移、速度優化與匿名性目的的核心策略。若能切斷錢騾鏈條，即可有效破壞整體詐欺運作網絡。

錢騾網路的組織模式與跨境作業趨勢

現代錢騾網絡已轉型為高度結構化、等級分明的營運體系，與一般企業無異。該體系中更出現了「Mule-as-a-Service（MaaS）」的商業模式，由專責團體負責招募、驗證並管理錢騾，再將服務轉售給其他犯罪組織。

這類犯罪網絡常潛藏於看似合法的商業實體之中，尤以電子商務、虛擬貨幣服務與顧問公司為主。此外，該等組織傾向使用真實用戶的帳戶執行資金移轉，進而規避傳統著重身份驗證的詐欺偵測機制。

其跨境操作更為複雜：一級錢騾會先接收資金，再迅速分流至位於不同國家的二級、三級帳戶，最後轉換成加密貨幣或其他難以追蹤的資產。這種多層級運作模式，極大地增加了金融機構追查與資金回收的難度。

更甚者，這些網路具備極高的適應性與彈性。即使部分據點遭揭露，其餘節點亦能迅速重組，幾乎不影響整體效率與規模。

行為訊號與異常模式的識別

傳統詐欺偵測方式多仰賴裝置特徵、使用者身分與地理位置資訊。然而，當受害者在不知情的情況下使用自身設備配合犯罪時，這些指標的效用便大打折扣。因此，必須轉向更能反映操縱行為的行為型態訊號。

潛在徵兆包括操作過程中出現遲疑、反應異常或用戶行為前後不一致，這些可能顯示個體正在遭受心理操控或脅迫。透過即時的數位互動分析，可辨識出微妙但關鍵的異常行為軌跡。

在交易層面，異常模式如資金突然匯入後即轉出至不活躍或新開帳戶、開戶後短期內進行高額轉帳、交易時間與順序不符合用戶既有行為特徵等，皆屬高度可疑。

最佳實務是將行為智慧與交易模式分析結合，並掌握錢騾帳戶的整體生命周期，從招募、啟用、利用至棄置皆涵蓋在內。

應對錢騾威脅的資安策略建議

隨著金融科技導入即時支付系統、加密資產與 AI 驅動服務，錢騾行動亦持續進化，變得更加靈活與難以追蹤。即時支付大幅壓縮金融機構偵測與介入的時效性，資金一旦外流，回收困難度亦同步提升。

部分犯罪集團已運用 AI 工具動態調整交易策略，針對系統弱點測試並避開偵測門檻，包括調整交易金額、時間與目的地。更進一步者，已開始導入 DeFi 平台與非託管錢包，藉此規避監管機制。

對於欲主動防範洗錢與詐欺風險的 CISO 與反詐欺團隊，Tresner 提出以下建議：

1. 採取整合式生態策略：單一工具難以應對複雜的騾子網路，應整合行為分析、威脅偵測、客戶自助工具與機構間情報共享。

2. 強化行為分析技術：即便用戶使用熟悉設備與合法憑證，也應能辨識出受操控行為。尤其在當前 70% 詐欺損失來自授權交易的情況下，傳統異常偵測難以有效攔阻。

3. 提供用戶驗證機制：開發可透過網站、簡訊、Email 或通訊軟體快速驗證可疑訊息的工具，提升用戶自我防護能力。

4. 積極參與威脅情報網絡：在兼顧隱私的前提下，與同業共享潛在威脅情報，以因應詐欺集團日益縝密的情報整合能力。

有效的偵測策略不僅應提高詐欺攔阻率，也須降低誤報率，藉由整體性防禦機制，實現資安與用戶體驗的雙贏局面。

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