ANTI-SCAM SEMANTIC FIREWALL ENGINE
SCBKR · Ex(y)=π · LINGUISTIC GOVERNANCE

反詐騙語意防火牆引擎 Anti-Scam Semantic Firewall Engine

SCBKR 五軸責任鏈語意風險分級Ex(y)=π 角色治理 拆解每一則訊息的「誰在說、要你做什麼、風險在哪、出事誰扛」。
看不懂就先不要照做。 如果你覺得這段訊息怪怪的,貼上來讓系統幫你看,然後再打電話給 官方客服或家人,確認之後再決定要不要相信。
語言
AUTHOR 沈耀 888π / Wen-Yao Hsu · Taichung, Taiwan
DEMO Live Demo GITHUB Repository
標準版 STANDARD – 一般使用者友善介面,中英文雙語提示。
可疑訊息輸入 | Suspicious Message Input
把你收到的簡訊、Line、Email 或網頁文字貼在這裡。
Step 1|貼上完整訊息 Paste full text
風險等級與總結 | Risk Level & Summary
這不是「感覺怪怪的」,而是可被說清楚的語意結構。
未分析|Not analyzed
請先貼上訊息,並點選「分析這則訊息」。
系統會依照語意特徵與責任鏈結構,給出 SAFE / RISK / FATAL / NON-CLOSABLE 分級。
SAFE:正常或可安心觀察
RISK:需要提高警覺,建議改走官方管道
FATAL:高風險,請立刻停止並改用官方管道
NON-CLOSABLE:主體與責任不清楚,暫停所有高風險操作
SCBKR 責任鏈拆解|Responsibility Chain
S 主體 / C 理由 / B 邊界 / K 成本 / R 責任 |任何一軸講不清楚,這則訊息就不是單純「怪」,而是責任鏈斷裂。
S
Subject|誰在說話
未知 / Unknown
C
Cause|為何聯絡
模糊 / Vague
B
Boundary|要做到哪裡
不明 / Unclear
K
Cost|錯信代價
潛在風險 / Risk
R
Responsibility|出事誰扛
無責任說明

簡單講,這則訊息有沒有說清楚:

  • 誰在跟你說話(是不是你熟悉的官方單位)。
  • 為什麼要你做這件事。
  • 要你做到哪一個步驟(例如:轉多少錢、點哪個連結)。
  • 如果是假的,你會損失什麼。
  • 如果出事,誰會負責。
主體責任判決|Subject Responsibility Math
先判定請求是否具備主體與責任成立性,再進入風險分級。
Final Validity: VOID
  • 尚未進行主體責任數學判決。
可疑語意特徵|Evidence Patterns
為什麼系統覺得這段話危險,用簡單條列列給你看。
  • 尚未分析。貼上訊息並點選「分析」後,這裡會顯示詐騙常見的語言套路。
命中規則|Triggered Rules
列出 rule_id、category 與理由,確保分析可回放、可審計。
  • 尚未分析。
風險簇群|Rule Clusters
將命中訊號整理成可讀風險類型,快速理解詐騙手法組合。
目前沒有額外 cluster。
行動建議|Action Guidance
不只說「小心」,而是告訴你下一步該怎麼做。
  • 目前沒有建議。分析後,這裡會告訴你:要不要立刻停止、要不要改走官方管道、需不需要請家人幫忙。
政策建議|Policy Recommendation
依風險等級提供可執行處置,避免只看到等級卻不知道下一步。
  • 尚未產生 policy 建議。
角色治理|Role Governance Ex(y)=π
在這個 Demo 裡,AI / 模型永遠只是輔助工具層,真正做決定的人是 你自己 + 官方管道(銀行 App / 官方網站 / 卡背電話 / 警政單位)
This engine is a tool layer, not a final judge. Final decisions should be made via official channels and human review.
審計與洞察|Audit & Insight
  • 尚未產生 2.3 審計資料。