对话留在手机上判
谷歌 DeepMind 和新加坡政府科技局 GovTech 公布一个端上诈骗检测模型。按他们的说法，模型经过优化，跑在新加坡常见的手机上。对话数据在设备上处理。很多即时通讯是端到端加密的，云端扫不到私聊，所以他们把判断放到手机上。
新加坡报案的犯罪里，诈骗超过一半，2019 年以来损失超过 40 亿新元。手法从简单的钓鱼转到社交工程，用一段看起来可信的对话把人带到汇款。这类诈骗现在最高占全部损失的 80%。他们写，通用模型往往抓不住本地骗术，于是用本地诈骗对话微调轻量 Gemma，范围包括冒充公共机构、银行、本地人物，以及当地正在流行的骗局。
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先筛一条消息，再看一段对话
页面写了两段。第一段是轻量分类器，筛进入的消息，耗电少，用来抓住可能的威胁。第二段用微调后的 Gemma 看更大一段对话，确认是威胁，或者丢掉误报。检测到操纵性对话模式时，在用户设备上发出实时警告，让人先停一下，再分享敏感信息或资金。
这项合作在 2026 年新加坡国际网络周上介绍。微调放在 GovTech 管理并维护的谷歌云环境里，他们称为 Sovereign Sandbox，训练数据保持隔离。
[1]训练排除公民隐私，准确率没有写
训练严格排除私人和可识别个人信息，用的是从诈骗报告和情报来源整理出的匿名数据。测试对象是合成对话和本地语料，用来覆盖不同的诈骗类别和变化中的冒充手法。
页面没有准确率，没有误报率，也没有写哪一天、哪一款手机会装上这个模型。GovTech 信任与安全总监 Mark Chen 的话是在重复同一件事：在设备上抓本地诈骗，同时让个人通讯保持私密。这不是一份评测表。
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