Meta 正為旗下通訊平台 WhatsApp 測試名為 Scam Alert 的新功能，利用裝置端人工智能模型分析非聯絡人發出的訊息，判斷對話是否可能涉及已知詐騙手法。功能目前以有限度形式在 Beta 版本推行，Meta 亦配合擴大的 Bug Bounty 計劃，邀請安全研究員檢視相關系統。
裝置端分析，訊息不會上傳伺服器
用戶啟用 Scam Alert 後，WhatsApp 會將機器學習模型下載至手機。模型會根據過往舉報的詐騙對話，學習相關語言結構與對話模式，再分析非聯絡人傳來的訊息，判斷其是否符合已知詐騙特徵。
整個判斷過程會在裝置內完成，WhatsApp 及 Meta 均無法查看訊息內容，系統也不會自動將分析資料傳送到伺服器。只有當用戶主動舉報對話時，伺服器才會接收相關內容，處理方式與 WhatsApp 現有的舉報機制一致。
用戶可選擇封鎖、舉報或繼續對話
當模型判斷訊息可能涉及詐騙時，WhatsApp 會在對話框內向用戶顯示警示，對方則不會看到該提示。用戶可以自行選擇封鎖對象、舉報對話，或繼續與對方交流。
如果用戶認為警示屬於誤判，也可以將對話標記為「信任」。完成設定後，系統將不會再對該聯絡人發出同類警示。此外，用戶可選擇分享最近 5 則訊息給 WhatsApp，以協助改善模型的判斷準確度。
網絡安全機構 Malwarebytes 分析指出，Scam Alert 的主要作用是提醒用戶暫停並重新評估訊息內容，而不是直接封鎖任何訊息。功能亦存在涵蓋範圍限制：如果詐騙訊息來自已被盜用的聯絡人帳戶，由於該帳戶原本已在用戶的聯絡人名單內，系統未必會觸發警示。
公開模型資訊，供外界獨立驗證
為降低 Meta 或 WhatsApp 向不同用戶派發特製模型的疑慮，每個模型版本及其 SHA-256 雜湊值，都會先記錄在第三方不可篡改的透明分類帳，之後才向裝置發送。
模型下載請求會經由 OHTTP 中繼伺服器處理，並移除用戶的 IP 地址；系統亦配合匿名憑證驗證，讓伺服器無法得知是哪一部裝置提出模型請求。
Meta 同時公開模型權重，讓獨立安全研究員驗證模型是否只用於詐騙偵測，以及評估其是否可能被挪作其他用途。
以保密聯合分析評估功能成效
WhatsApp 需要掌握警示觸發次數及用戶後續反應，以評估 Scam Alert 的實際成效，但相關分析不會接觸個別訊息內容。統計工作會透過建基於可信執行環境（TEE）的保密聯合分析管道處理。
分析結果會套用差分私隱技術加入雜訊，並以達到最低群組人數門檻的匿名統計形式回傳 WhatsApp。按照設計，這套機制可避免從統計結果還原任何單一用戶的資料。
測試階段仍需觀察偵測範圍
Scam Alert 目前仍處於有限度 Beta 測試階段，其模型主要針對非聯絡人訊息及已知詐騙對話模式進行判斷。功能並非自動攔截工具，亦無法保證識別所有詐騙，尤其對於已被盜用的聯絡人帳戶，警示可能不會出現。Meta 透過公開模型資訊、Bug Bounty 計劃及隱私保護的成效分析機制，讓外界在測試期間進一步檢視其安全性與實際表現。
