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World File Search System诈骗
221123_奥兰治县药剂师因参与诈骗美国军方医疗保健计划 1100 万美元计划被判犯有 22 项重罪
受益人被要求提供他们没有寻求或需要的药物的 Tricare 保险信息，而且大多数药物从未接受过医生检查。这些处方由营销人员或远程医疗企业以电子方式发送，并由药房提交报销，尽管 Tricare 规则排除了基于远程医疗就诊的索赔报销，而且无论如何，如果 Tricare 知道这些处方是基于回扣支付而开出的，这些处方也不会获得授权。
美国联邦通信委员会 (FCC) 禁止使用人工智能自动拨号语音
过去几年，此类电话数量不断增加，因为这项技术现在有可能通过模仿名人、政治候选人和近亲的声音，用错误信息迷惑消费者。虽然目前州检察长可以针对不受欢迎的人工智能语音生成的自动电话的结果（例如他们试图实施的诈骗或欺诈）进行打击，但这一行动现在使使用人工智能生成这些自动电话的声音本身成为非法行为，扩大了州执法机构追究这些肇事者责任的法律途径。
垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用人工智能生成的
论文摘要 ● 我们研究了 120 个 Facebook 页面，每个页面发布了至少 50 张 AI 生成的图片，将页面分为垃圾邮件、诈骗和“其他创建者”类别。有些是同一管理员运营的协调页面集群。截至 2024 年 3 月 5 日，这些页面的平均关注者数量为 128,877，中位关注者数量为 71,000。● 这些图片总共获得了数亿次互动和曝光。包含 AI 生成的图片的帖子是 2023 年第三季度 Facebook 上浏览量最高的 20 条内容之一（浏览量达 4000 万次，互动量超过 190 万次）。● 垃圾页面使用点击诱饵策略，并试图将用户引导至平台外的内容农场和低质量域。诈骗页面试图销售不存在的产品或让用户泄露个人信息；有些页面在被盗页面上发布 AI 生成的图像。● Facebook Feed（以前称为“新闻提要”）有时会向用户显示 AI 生成的图像，即使他们没有关注发布这些图像的页面。我们怀疑 AI 生成的图像出现在用户的 Feed 中，是因为 Facebook Feed 排名算法会推广可能产生参与度的内容。在过去三年中，Facebook 增加了出现在用户 Feed 中的“无关帖子”（来自用户未关注的页面的帖子）的百分比。媒体报道称，与 AI 生成的图像互动通常会导致用户收到更多 AI 生成的图像内容的推荐；这也是我们在自己的 Feed 中遇到的轶事经验。● 对人工智能生成的图像的评论表明，许多用户并不知道这些图像是合成的，但一部分用户发表评论或信息图提醒其他人，并警告他们小心诈骗。观众的误解凸显了标签和额外透明度措施的重要性。● 在我们的样本中，一些发布未标记的人工智能生成图像的页面也使用了已知的欺骗性做法，例如帐户盗窃或接管，并且表现出可疑的关注者增长。
贝利在担任 MRDC 指挥官期间谈论领导力和目标
可用的法律援助咨询包括大多数民法领域的建议，包括一般消费者法律问题、合同纠纷、房东/房客纠纷、合同审查、债权人问题、不抚养、机动车法律、商人诈骗、移民、遗嘱、授权书、破产和债务、分居/离婚、公证和税收。但是，我们的法律顾问可能不会就私人商业活动、需要专门法律建议的高度复杂的税收或遗产规划问题、代表个人出庭民事法庭、民事或军事刑事问题或针对美国政府的诉讼提供建议。
Prodentim 评论官方网站页面完整 Prodentim 评论 ( )
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警告虚假的新冠肺炎疫苗调查
知识产权中心警告公众谨防疫苗接种后调查诈骗 越来越多的受害者在接种 COVID-19 疫苗后接到电子邮件和/或短信联系，要求参加欺诈性的疫苗接种后调查，并承诺调查结束后给予奖品或现金。受害者被告知可以从各种免费奖品中进行选择，例如 iPad Pro，并且只需支付运费和手续费即可收到奖品。然后，受害者提供他们的信用卡信息并被收取运费和手续费，但永远不会收到承诺的奖品。受害者将他们的个人身份信息 (PII) 暴露给诈骗者，从而增加了他们身份被盗和/或出售的可能性。
德特里克堡 - Army.mil
可用的法律援助咨询包括大多数民法领域的建议，包括一般消费者法律问题、合同纠纷、房东/房客纠纷、合同审查、债权人问题、不抚养、机动车法律、商人诈骗、移民、遗嘱、授权书、破产和负债、分居/离婚、公证和税收。但是，我们的法律顾问可能不会就私人商业活动、需要专门法律建议的高度复杂的税收或遗产规划事宜、代表个人出庭民事法庭、民事或军事刑事事宜或针对美国政府的诉讼提供建议。您可以拨打 (301) 619‐7508 联系我们。我们的办公室位于 1520 Freedman Drive, Suite 136, Fort Detrick, MD 21702。
战略转变：以类型学为中心的反欺诈方法
为了应对这些挑战，NICE Actimize 推出了一种新方法，可以同时实时分析多种欺诈类型，以阻止未经授权和授权的欺诈（防止诈骗）并检测钱骡。这种方法需要全面处理和分析为多模型执行而丰富的财务和非财务数据。通过自动识别特定的欺诈类型，它有助于防御此类攻击，并确保将案件无缝路由到相关团队进行干预。组织可以使用该解决方案生成的三部分评分（涵盖未经授权、授权和钱骡欺诈场景）精确地查明受害者和罪犯，同时最大限度地减少对真正客户的影响。