Google DeepMind và Singapore phát triển mô hình Gemma chạy trên thiết bị để phát hiện lừa đảo
Google DeepMind và GovTech Singapore đã tinh chỉnh một bộ phát hiện lừa đảo dựa trên Gemma, chạy hoàn toàn trên điện thoại của người dùng, nhằm gắn cờ các hành vi thao túng mà không để lộ nội dung trò chuyện.

Ngày 14 tháng 10 năm 2026, Google DeepMind thông báo đã hợp tác với Cơ quan Công nghệ Chính phủ Singapore (GovTech Singapore) để tạo ra một mô hình AI có khả năng phát hiện lừa đảo ngay khi chúng diễn ra trong các cuộc trò chuyện. Hệ thống được xây dựng bằng cách tinh chỉnh mô hình Gemma nhẹ của Google, và phân tích tin nhắn trực tiếp trên thiết bị thay vì trên đám mây. Dự án hợp tác này được trình bày tại Tuần lễ An ninh mạng Quốc tế Singapore (SICW 2026).
Theo Google DeepMind, các hình thức lừa đảo như gian lận đầu tư, chào mời việc làm giả và mạo danh cán bộ nhà nước chiếm hơn một nửa số tội phạm được báo cáo tại Singapore, và đã khiến nạn nhân mất hơn 4 tỷ đô la Singapore kể từ năm 2019. Công ty cho biết tội phạm đã chuyển từ lừa đảo qua email thông thường sang thao túng tâm lý, xây dựng niềm tin qua những đoạn chat thuyết phục trước khi xin tiền, và các hình thức này hiện chiếm tới 80% thiệt hại.
Được huấn luyện theo thủ đoạn địa phương
Vì các mô hình đa dụng thường bỏ sót những thủ đoạn lừa đảo mang tính đặc thù khu vực, nhóm nghiên cứu đã huấn luyện Gemma trên các đoạn hội thoại lừa đảo tại địa phương, bao gồm việc mạo danh cơ quan công quyền, ngân hàng và những nhân vật nổi tiếng trong nước, cùng các hình thức lừa đảo mới nổi trong khu vực. Mục tiêu là phân biệt được trò chuyện thông thường với thao túng thực sự. Khi mô hình phát hiện một mẫu đáng ngờ, điện thoại sẽ hiển thị cảnh báo theo thời gian thực, yêu cầu người dùng dừng lại trước khi chuyển tiền hoặc cung cấp thông tin nhạy cảm.
Để giảm mức tiêu hao pin, hệ thống hoạt động theo hai giai đoạn. Trước tiên, một bộ phân loại nhỏ, tiêu thụ ít năng lượng sẽ sàng lọc sơ bộ các tin nhắn đến để tìm mối đe dọa tiềm ẩn. Chỉ sau đó, mô hình Gemma đã tinh chỉnh mới xem xét một phần hội thoại rộng hơn để xác nhận nguy cơ hoặc loại bỏ báo động sai.
Quyền riêng tư và quản trị
Google DeepMind cho biết mô hình chỉ truy cập các cuộc trò chuyện trên thiết bị khi có sự đồng ý của người dùng và theo điều khoản của ứng dụng lưu trữ nó. Vì quá trình xử lý diễn ra trên điện thoại, công ty khẳng định cả Google lẫn Chính phủ Singapore đều không thể đọc nội dung trò chuyện của người dùng thông qua hệ thống này. Việc tinh chỉnh được thực hiện trong môi trường Google Cloud do GovTech quản lý, sử dụng dữ liệu đã ẩn danh lấy từ báo cáo lừa đảo và nguồn thông tin tình báo, không chứa thông tin cá nhân, và được kiểm tra độ bền bằng các đoạn hội thoại tổng hợp cùng kho văn bản địa phương.
Việc triển khai trong các ứng dụng sẽ diễn ra theo từng giai đoạn và được phối hợp với Chính phủ Singapore, chưa có thời điểm cụ thể. Dự án nằm trong Quan hệ đối tác AI Quốc gia giữa hai bên, và Google DeepMind cho biết sẽ tìm hiểu khả năng áp dụng công nghệ tương tự tại các quốc gia khác.
Dự án được xem như một mô hình mẫu cho các dịch vụ nhắn tin mã hóa muốn bảo vệ người dùng mà không cần quét tin nhắn trên máy chủ. Phân tích trên thiết bị hứa hẹn tốc độ nhanh hơn và quyền riêng tư tốt hơn, tuy nhiên hiệu quả của mô hình khi áp dụng trên quy mô lớn chỉ thực sự rõ ràng khi nó đến tay người dùng thực tế.
Bình luận
Chưa có bình luận nào. Hãy bắt đầu thảo luận hoặc đặt câu hỏi.
Liên quan
Liquid AI vừa phát hành LFM2.5-24B-A2B, một mô hình suy luận mở 24 tỷ tham số chỉ kích hoạt 2 tỷ tham số cho mỗi token, hướng tới các tác tử chạy cục bộ.
Ngày 12 tháng 10 năm 2026, Meta giới thiệu Muse Wonder và Muse Wonder Full, các mô hình tác tử có cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token, mà hãng cho rằng thuộc nhóm có năng lực hàng đầu thế giới.
Ngày 13 tháng 10 năm 2026, Google đưa Gemini 4 Argon, mô hình mạnh nhất của hãng cho đến nay, đến với người đăng ký trả phí ứng dụng Gemini, đồng thời giá API sẽ tăng gấp đôi sau ngày 30 tháng 11.

