SCAMGUARD-AI：可解释性求职诈骗风险检测系统

本文介绍SCAMGUARD-AI项目，这是一个结合自然语言处理（NLP）与机器学习技术的可解释性求职诈骗风险检测系统，旨在帮助求职者识别虚假招聘信息，降低求职诈骗风险。项目由AkashMs24维护，发布于2026年5月23日，开源在GitHub（链接：https://github.com/AkashMs24/Explainable-Job-Scam-Risk-Detection-System-）。

数字化招聘普及背景下，求职诈骗成为严重社会问题，不法分子通过虚假信息实施培训费收取、敏感信息泄露等诈骗。传统识别方法（人工审核、关键词过滤）存在成本高、效率低、易被绕过的局限。SCAMGUARD-AI针对此痛点构建可解释检测系统。

自然语言处理（NLP）

• 文本预处理：分词、去停用词、词干提取
• 语义理解：深层语义与上下文分析
• 情感分析：检测过度承诺等可疑特征
• 实体识别：提取公司、职位、薪资等关键实体

机器学习模型

• 自动学习特征：从数据中发现诈骗模式
• 持续优化：随新数据迭代改进
• 泛化能力：识别新型诈骗手法

可解释性

• 特征重要性：指出影响判断的关键词汇/模式
• 决策路径可视化：展示判断逻辑链条
• 风险因子标注：高亮原始文本可疑内容

可解释性帮助审核人员二次判断，求职者理解风险依据。

系统从以下维度评估风险：

1. 薪资承诺异常：分析薪资是否偏离市场水平，是否存在低门槛高回报的不合理组合
2. 收费要求：检测"培训费""押金"等关键词及相关话术
3. 联系方式可疑：识别个人手机号、境外号码、即时通讯账号等非官方联系方式
4. 职位描述模糊：检测含糊不清的描述（如"轻松""不限经验"），缺乏具体职责
5. 公司信息缺失或虚假：交叉验证工商注册、官网等信息，对无法验证或虚假信息提高风险评级

对求职者

• 事前预警：投递前识别风险，避免损失
• 决策支持：通过可解释结果理解风险点
• 安全意识教育：提升诈骗手法识别能力

对招聘平台

• 自动化审核：降低人工工作量，提升效率
• 风险分级：差异化处理不同风险等级信息
• 数据洞察：分析诈骗特征演变，优化规则

对监管机构

• 态势感知：掌握诈骗趋势与热点手法
• 证据固定：提供技术支持与数据证据

对抗性攻击

诈骗者可能改写文本规避检测，需持续对抗训练提升识别变异手法能力

多语言支持

当前主要针对特定语言，需扩展多语言检测能力

多模态融合

整合图片、视频等多媒体信息，提升检测准确性

实时性与可扩展性

需实现低延迟、高吞吐的实时检测，应对海量信息

SCAMGUARD-AI将NLP与机器学习应用于求职诈骗检测，其可解释性设计是关键亮点，让用户理解决策逻辑，建立信任并发挥社会价值。提醒求职者：享受互联网招聘便利时，需保持警惕，技术辅助但最终安全决策在自身。