AI Qazaqstan
Исследования

Материал түпнұсқа тілінде: English.

Google DeepMind and Singapore Government collaborate to build fine-tuned AI model for scam detection

Learn how Google DeepMind and GovTech Singapore uses lightweight on-device Gemma models to intercept conversational scams in private chats with zero cloud data egress.

2026 ж. 14 қазан · Дереккөз: Google DeepMind Blog

October 14, 2026 Responsibility & Safety JJ Geewax and Miguel de Andrés Collaborating with the Government Technology Agency of Singapore (GovTech Singapore) to protect users without compromising privacy. Scams, such as investment fraud, fake job offers, and impersonation of public officials make up over half of Singapore’s reported crimes, and account for more than S$4 billion in losses since 2019. At the same time, scam tactics have shifted from simple phishing to complex social engineering, whereby attackers manipulate victims with convincing conversations before requesting money. Such scams now account for up to 80% of all losses. To address this, Google DeepMind and the Government Technology Agency of Singapore (GovTech Singapore) have been working together as part of our National AI Partnership with the Singapore Government. Together, we've fine-tuned a privacy-preserving, on-device scam detection model. Generic models often struggle with local deception techniques, making scam detection harder. To address this, Google’s lightweight Gemma model was fine-tuned on local scam conversations. These ranged from impersonations of public institutions, banks, and local figures, to trending regional schemes. This ensures the fine-tuned model will be able to distinguish benign social chatter from genuine manipulation when deployed in applications installed by citizens. Unlike traditional threat detection, which relies on server-side scanning of messages in the cloud, this model can process conversation data directly on-device. When integrated into applications, this will allow faster analysis of conversation patterns to detect manipulative intent and help citizens act before financial or credential exposure can occur. The roll out of the model within applications will be carefully phased and developed in partnership with the Singapore Government. When deployed, the model will only be able to access on-device conversations with the user's consent, in accordance with the terms of use of that application. As the model runs entirely on-device, neither the Singapore Government nor Google, will be able to access users’ conversations through its deployment. When the model detects manipulative conversational patterns, it triggers a real-time warning directly on the user's device advising them to pause and exercise caution before sharing sensitive information or funds. Running a complex scam classifier model on modern smartphones is no easy task, with battery efficiency being a critical area of concern. To do this, we're relying on a two-stage pipeline: Stage 1: A lightweight, efficient classifier screens inbound messages, using minimal power, focused on catching potential threats. Stage 2: In-context analysis with our fine-tuned Gemma model, where we analyze a larger snapshot of the conversation to confirm a threat or discard a false alarm. Presented at Singapore International Cyber Week (SICW 2026), this collaboration provides a model for messaging platforms balancing user protection with end-to-end encryption. Strict governance was maintained throughout development: Sovereign Sandbox: Fine-tuning took place within GovTech Singapore's managed and maintained GCP environment, keeping training data isolated. No Citizen Data: Training strictly excluded private or personally identifiable information, utilising anonymised datasets derived from scam reports and intelligence feeds. Stress-Testing: The model was tested against synthetic dialogues and local corpora to cover diverse scam categories and evolving impersonation tactics. The project demonstrates how AI can help counter criminality without compromising safety or privacy. It also shows how governments and model providers can work together to build tech for public good. With this lightweight, on-device model, we've proven the ability for local, real-time scam detection while ensuring chat interactions remain secure. We look forward to sharing more soon on our collaboration with the Singapore government, as well as exploring the potential for similar technology to be deployed in other countries. As the next step in this collaboration, GovTech Singapore launched the open beta of the Anti-Scam Pango app for Android users in Singapore at STACK 2026. The app applies our joint research insights to flag suspicious messages while keeping private conversations strictly on the user's device. Throughout the beta phase, Google DeepMind and GovTech Singapore will continue working together to test and integrate our fine-tuned, lightweight models. Watch the video below to see how our teams are tackling scams together.

Дереккөзде оқу →

Осы тақырыптан тағы

ИсследованияДәл сол фактілер, құқықтық қорғаудың әртүрлі құралдары: тілдік бейімдеу және arbitrariness, LLM және жүйелік шешімдерarXiv: 2611.08995v1 Түріндегі хабарлама: жаңа түйіндеме: ірі тілдік модельдер тұтынушылардың шағымдарын реттеу үшін жиі қолданылады және шағымдардың жазылу сипаты жасына, біліміне және әлеуметтік-экономикалық мәртебесіне (SES) байланысты түрленеді. Біз әрбір фактіні: бірыңғай жапсырманы (GPT-4o-mini және GPT-5-mini) қайтаратын екі МПМ және «Бір жүйесінің» ықтимал моделін сақтап қалуға ұйғарылатын АҚШ тұтынушыларының қаржылық шағымдарының әлеуметтік-лингвистикалық хат алмасуларын пайдалана отырып, шешімдер қабылдаудың үш жүйесін тексереміз, ол қайтарады. DistriarXiv cs.CY (Computers and Society)
ИсследованияІА Жұмыс орындарын орналастыру кезіндегі әсер ету және өзгеретін міндеттерarXiv: 2611.09870v1 Түрлі хабарлама: жаңа резюме: Жұмыс орнында жасанды интеллектіні (АИ) неғұрлым кеңінен енгізу жұмыс берушілердің әртүрлі еңбек қызмет түрлеріне деген сұранысы қалай өзгеретіні туралы мәселені көтереді. Біз Copilot және Claude пайдаланудан туындайтын қызмет деңгейінде жасанды интеллекттің әсер ету көрсеткіштеріне байланысты онлайн режимінде жұмыс орындарын орналастырумен байланысты еңбек қызметінің ауқымы мен мазмұны қалайша өзгеретіні туралы мәселені зерттейміз. Жүйелі түрде салыстыру жүргізу үшін біз жобамен жұмыс істеп жатырмыз, оның аясында жұмысқа байланысты бізге жүктелген міндеттерді баяндайтын едік.arXiv cs.CY (Computers and Society)
ИсследованияКөруді білмедім: Әлеуметтік БАҚ-та жастармен әңгімелесу салдарынан LLM негізіндегі психикалық денсаулықтың эпистемикалық шектеріarXiv: 2611.08565v1 Хабарлама: айқас резюме: Жасөспірімдер жеке әңгімелесу, тәжірибе алмасу және қолдау іздеу үшін әлеуметтік желілерді жиі пайдаланады. Мұндай өзара әрекеттестік цифрлық іздерді тудырады, бұл психикалық және психоәлеуметтік жағдайлардың пайда болуына алып келеді. Ірі тілдік модельдер әңгімелесу және тұлғааралық динамика туралы пайымдауға қабілетті бола бастаған сайын, үлгілер, шын мәнінде, адамның f психологиялық тәжірибесі туралы «танымтал» болуы мүмкін деген іргелі сұрақ қала береді.arXiv cs.CY (Computers and Society)
ИсследованияAI генерациясы дәуіріндегі жаңа доменге кіру: Solo Game Development автоэтнографиясы биоинформатика ретіндеarXiv: 261.01.09623v1 Түрлі хабарлама: айқас резюме: Регенеративті жасанды интеллектіні жылдам жетілдіру (GenAI) практиканың тиімділігін арттырып қана қоймай, жаңа салаларды зерттеуге қабілетті жеке тұлғалардың мүмкіндіктерін кеңейтті. Сонымен қатар, мұндай құқықтар мен мүмкіндіктерді кеңейту нәтижесінде өзіндік ерекшелікті қалыптастыру процесі әлі де жеткілікті зерттелмеген. Біз биоинформатикалық тәрбиеші ретінде жеке ойындарды дамыту контекстінде тұлғаның қалыптасуын түсіну үшін автоэтнографияны пайдаланамыз. Құру-шығару ойынын (CYOA) әзірлеу мақсатында біз carXiv cs.CY (Computers and Society)