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Scam-AI-Multi-modal-Evaluation-System 是一款免费开源的多模态诈骗检测系统，能同时分析文本、图片、音频、视频四种内容，帮你快速识别 AI 生成的诈骗文本、深度伪造（Deepfake）假照片、语音克隆音频和换脸视频。只需 4 条简单命令，新手也能上手完成一次完整的反欺诈检测，无需编写任何代码 🎯

它能为我做什么？

这套 AI 反诈检测工具围绕"发现可疑内容"做了 5 件事：

完整功能介绍可参考 README.md，快速上手文档在 docs/QUICKSTART.md。

一键安装：3 步完成环境准备

第 1 步，克隆仓库：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/Scam-AI-Multi-modal-Evaluation-System cd Scam-AI-Multi-modal-Evaluation-System

第 2 步，安装依赖（包含 PyTorch、Transformers、OpenCV、librosa 等，建议 Python 3.9+ 与虚拟环境）：

pip install -r requirements.txt

依赖清单见 requirements.txt。

第 3 步，检查默认配置。系统默认读取 config/detector.yaml，其中fraud_threshold: 0.5表示诈骗分数超过 0.5 即判定为可疑，新手可直接用默认值。

4 条命令，开始识别诈骗内容 🚀

所有检测都通过入口文件 main.py 运行，按需求选择参数即可。

命令 1：识别诈骗文本

python main.py --text "你收到的可疑信息内容"

系统会分析文本的语义异常、句法特征，判断其是否为 AI 批量生成的钓鱼话术，适用于钓鱼邮件、可疑短信、虚假投资信息等场景。--text也支持传入.txt文件路径。

命令 2：查验假照片

python main.py --image path/to/image.jpg

针对 GAN 伪造与 Deepfake 图像，检测频域异常、生成伪影等痕迹，可用来核验可疑截图、伪造证件照或虚假产品图。

命令 3：检测变声音频

python main.py --audio path/to/audio.wav

专门识别语音克隆和合成语音（Audio Deepfake）。收到"老板"或"家人"的语音消息时，用这条命令快速验证真伪。

命令 4：四模态联合检测

python main.py --text "text.txt" --image "image.jpg" --audio "audio.wav" --video "video.mp4"

将四种内容同时送入管道，系统会在各自检测之外额外做跨模态一致性校验——如果文字说的事、图片里的人、音频中的声音互相矛盾，会显著提升判定为欺诈的置信度。这是识别拼凑式骗局最有效的方式。

💡 所有参数都可自由组合：只查视频就加--video，只查文本+图片就只加--text和--image。

如何看懂检测报告？

检测完成后，终端会打印一份 DETECTION REPORT（报告逻辑见 src/core/pipeline.py），重点关注这 4 项：

• Is Fraudulent：是否判定为诈骗（布尔值）
• Confidence：整体置信度，0～1，越接近 1 越可信
• Modality Scores：text / image / audio / video 各自的诈骗分数
• Cross-Modal Consistency：跨模态一致性得分，越低越说明内容互相矛盾

若命中告警规则，报告还会列出触发的 Alert 名称与级别（如urgent、warning）。这套分级由动态评估系统完成：严重度分类器、告警引擎与信号组合器三部分协作，细节可阅读 docs/DYNAMIC_EVALUATION_SYSTEM.md。

常用参数速查表

想调优检测灵敏度时，修改 config/detector.yaml 中的detection.fraud_threshold（阈值）与modality_weights（各模态权重）即可。

下一步：示例与进阶学习 📚

也可以运行pytest tests/执行测试套件（用例见 tests/test_detector.py），验证本地环境安装是否成功。

小结

用一句话总结：装好依赖后，4 条命令覆盖文本、图片、音频、视频全场景的诈骗检测。建议新手从命令 1（文本检测）开始，逐步过渡到命令 4 的多模态联合检测，并学会解读报告中的置信度与告警级别，就能把这套多模态诈骗检测系统真正用起来 🔍