Anansi：基于消息的工作诈骗的可扩展特征化
密码学与安全
2026-03-02 v1
摘要
基于工作的短信诈骗(job-based smishing scams)，即以远程工作机会之名招募受害者的行为，在更广泛的网络欺诈图景中 represents a 快速增长且研究不足的威胁。本文提出了 Anansi——首个面向系统性地与之交互、分析并特征化工作诈骗的可扩展、端到端测量管道。Anansi 将大型语言模型(LLMs)、自动化浏览器代理和基础设施指纹工具相结合，收集超过 29,000 条诈骗信息，与 1,900 多名诈骗者互动，并在大规模下提取行为、金融和基础设施信号。我们详细描述了诈骗者的运营流程，揭示了大规模重用信息模板、域名和加密货币钱包的情况，并识别出用于欺骗受害者的社交工程技术。我们的分析显示，数百万美元的加密货币损失暴露了诡骗技术，如域名前端化(Domain Fronting)和冒充知名品牌的做法。Anansi 证明了自动化与诈骗者互动以及分析基础设施的可行性与价值，为研究大规模欺诈生态系统提供了新的方法论基础。
引用
@article{arxiv.2602.24223,
title = {Anansi: Scalable Characterization of Message-Based Job Scams},
author = {Abisheka Pitumpe and Amir Rahmati},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.24223},
year = {2026}
}