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腾讯安全构建金融行业纵深防御体系，精准识别AI仿冒欺诈
金融行业面临AI仿冒欺诈的多维挑战 AI仿冒欺诈已形成完整黑产链条：从非法获取公民个人信息，到利用AI技术生成仿冒音视频，最终绕过身份核验机制实施诈骗。 金融业务的高安全性要求与监管合规压力，使得单一依赖生物特征认证（eKYC）已不足以应对复杂攻击。 腾讯防AI仿冒解决方案的四大核心模块 1. 与传统设备指纹技术相比，不收集IMEI、IMSI等敏感个人信息，满足金融行业严格合规要求。 某大型银行应用实践 该银行将腾讯防AI仿冒解决方案嵌入登录验证、交易转账等核心业务流程。 实施后，该银行在高风险交易场景中准确识别并阻断了多起AI仿冒攻击，具体数值因商业保密未公开，但客户确认风险控制效率显著提升。 方案获得金融第三方机构安全认证，并在实际业务场景中验证了其技术有效性与合规性，为金融客户提供兼具防护强度与隐私友好的AI反欺诈能力。
19910编辑于 2026-05-30- 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
Spiderman钓鱼套件的技术架构与金融仿冒防御研究
该套件集成了钓鱼页面生成、多语言本地化适配、凭证收集管理及反自动化检测等核心功能，使非专业攻击者亦可快速部署高度逼真的金融仿冒站点。 此类平台化钓鱼工具的兴起，对传统金融安全防御体系构成严峻挑战。 为此，可开发浏览器扩展，在用户访问疑似金融页面时叠加透明水印或显示安全提示。 防御方需认识到：单纯提升用户警惕性不足以应对高度本地化的仿冒；自动化检测系统必须适应反侦察技术的演进；开放银行等新业务模式在提升便利性的同时，也创造了新的社会工程入口。 实证表明，仅靠边界防护已无法应对平台化钓鱼威胁，唯有构建技术、流程与意识协同的纵深防御体系，方能在持续对抗中维持金融数字信任的底线。编辑：芦笛（公共互联网反网络钓鱼工作组）
31010编辑于 2025-12-25 腾讯安全构建金融AI仿冒纵深防御体系：设备探针、多端标识与关系图谱
第一章：金融行业面临AI合成身份欺诈的战术困境 随着AIGC技术的迅猛发展，传统依赖生物特征的身份验证体系（EKYC）面临失效风险。 指令仿冒： 2024年5月，跨国贸易公司职员因收到AI伪装的“上司”指令，转账近400万港元。 行业数据： 据相关统计，全球范围内有 46% 的企业曾遭遇合成身份欺诈。 监管压力： 中国人民银行及国家金融监督管理总局对数据采集、传输及隐私合规提出了严格指导，要求金融机构在Android、iOS、H5、小程序等多平台构建合规的防御体系。 第二章：构建多维度可信身份防御架构 腾讯安全业务风控总监 姚凌鹏 提出以“设备+账号”风控为基础，结合AI模型策略的纵深防御方案。 多端可信身份标识 利用AI智能模型为APP、小程序、Web端生成统一标识，打破黑产数据壁垒。 匹配能力： 支持相同浏览器、跨浏览器以及APP与浏览器之间的关联匹配。
17010编辑于 2026-05-30攻克DeepFake欺诈：金融级防AI仿冒可信身份架构与量化实践
构建实时纵深防御体系：多维特征解耦与端到端可信标识拦截 为应对复杂的身份伪造攻击，腾讯安全业务风控总监 姚凌鹏 提出防AI仿冒可信身份解决方案。 该架构以设备和账号风控为基础，结合AI模型策略，深度嵌入金融APP的业务流程（登录、转账、信贷等），输出四项核心技术能力： 部署设备风险探针（输出100+风险标签）： 针对摄像头劫持，建立基于图像帧的相机指纹多层次识别机制 建立多端可信身份标识（打通跨平台壁垒）： 利用AI智能模型为APP、小程序、H5等多端生成统一设备标识（计算fingerprint），通过网络链路模型融合实现移动网络穿透式链接，阻断黑产多开与改机行为。 拆解高损黑产攻击：跨国企业高管换脸诈骗案复盘 在熟人仿冒与虚假信息传播场景中，AI合成欺诈已对企业造成了不可逆的巨额财务损失。 重构安全合规底座：非敏感采集架构与金融级认证壁垒 在全球隐私合规监管趋严的背景下，风控工具的“数据克制”成为机构选型的首要考量。
16910编辑于 2026-05-30- 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
金融公共服务机构钓鱼邮件威胁治理研究 —— 以 NS&I 安全事件为例
本文以 NS&I 公开安全数据与预警信息为核心样本，系统分析金融公共服务领域钓鱼邮件演化特征、攻击机理与防御痛点，构建包含威胁感知、邮件网关加固、AI 语义检测、用户行为管控、应急响应的一体化治理体系， 反网络钓鱼技术专家芦笛指出，金融公共服务机构因公信力高、受众广、数据价值密集，已成为钓鱼攻击首选目标，传统基于关键词与黑名单的防护模式已无法应对 AI 生成式钓鱼，必须建立多维度特征关联与实时动态防御体系 本文以 NS&I 钓鱼威胁演化趋势为实证基础，结合 AI 生成式攻击新特征，提出适配金融公共服务场景的技术防御体系与运营治理方案，为同类机构提供理论参考与工程实践指导。 反网络钓鱼技术专家芦笛强调，NS&I 的威胁趋势是全球金融公共服务机构的缩影：垃圾邮件退潮，精准钓鱼成为主流，AI 成为核心倍增器，防御体系必须同步升级为智能动态防御。 反网络钓鱼技术专家芦笛强调，金融公共服务的邮件安全已进入 AI 攻防对抗时代，必须以动态智能防御替代静态规则防御，以闭环治理替代单点加固，才能有效抵御新一代钓鱼威胁。
13610编辑于 2026-05-19 - 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
金融机构邮件安全与反钓鱼防御体系研究 —— 以 NS&I 数据安全事件为例
摘要本文以英国国家储蓄与投资机构（NS&I）近三年邮件拦截数据及客户账户异常事件为研究样本，系统分析金融机构面临的网络钓鱼、垃圾邮件、恶意软件等网络威胁态势，揭示 AI 赋能下钓鱼攻击的技术演进与防御痛点 网络钓鱼已从批量群发转向 AI 生成、精准仿冒、会话劫持的高级形态，传统基于特征库的拦截机制失效明显。 7 讨论与未来展望NS&I 事件揭示金融机构邮件安全与反钓鱼防御的系统性挑战。AI 使攻击门槛降低、隐蔽性增强，传统防御滞后明显。 未来防御将呈现三大方向：AI 对抗 AI：大模型实时语义分析，零样本检测未知钓鱼。零信任架构：默认不信任，持续验证，动态授权，全面降低权限风险。 研究表明，金融机构需以入口安全为基础、身份安全为核心、数据安全为底线、应急响应为保障，形成动态闭环防御。随着 AI 与攻击手段持续演进，反钓鱼防御需不断迭代。
18610编辑于 2026-05-12 - 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
基于USPS仿冒的钓鱼攻击机制与防御策略研究
关键词：网络钓鱼；USPS仿冒；社会工程；身份盗窃；多因素认证绕过；HTML附件攻击；防御机制一、引言网络钓鱼（Phishing）作为最古老且持续有效的网络攻击形式之一，其核心在于利用人类认知偏差与操作惯性 尽管安全社区在过去二十年中部署了大量技术防御措施，如URL黑名单、邮件头验证（SPF/DKIM/DMARC）、浏览器安全警告等，但钓鱼攻击并未因此消退，反而在AI驱动下呈现出更强的个性化与逼真度。 二、USPS仿冒钓鱼攻击的典型流程与特征2.1 攻击流程概述典型的USPS仿冒钓鱼攻击遵循以下五阶段流程：（1）目标筛选：攻击者通过数据泄露市场获取包含手机号、姓名及可能的地址信息的用户数据库，优先选择近期有网购记录的个体 四、多层次防御框架设计4.1 终端用户行为干预最根本的防御在于改变用户行为模式。 本文通过技术拆解与防御实验，证明单一措施难以奏效，必须构建“用户—网络—终端—应用”四层协同防御体系。
34110编辑于 2025-11-21 - 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
多资产交易场景下网络钓鱼攻击特征与防御技术研究
同时结合行业实际案例，论证防御方案的落地价值，反网络钓鱼技术专家芦笛指出，多资产融合背景下的网络钓鱼攻击不再局限于单一链接伪造，而是结合 AI 技术、身份仿冒、虚假应用等多元手段，传统单一防御模式已无法抵御新型攻击 除此之外，AI 语音、AI 视频仿冒也开始应用于高端诈骗场景，攻击者伪造平台高管、客服语音视频，针对机构用户、大额交易者实施精准钓鱼。 5.2.1 平台技术侧：持续优化防御架构平台需持续迭代四层防御架构，针对新兴攻击手段专项优化：针对 AI 钓鱼，引入大模型语义与图像深度检测能力；针对移动端恶意 APP，加强应用签名、壳检测技术；针对跨区域仿冒域名 字符仍可绕过检测，后续需结合 AI 字符识别技术完善字符库；深度伪造视频 / 语音钓鱼防御：目前架构暂未覆盖 AI 音视频仿冒钓鱼，未来需接入音视频真伪检测模块；去中心化钱包联动防御：多资产交易包含大量去中心化钱包用户 未来将针对 AI 音视频钓鱼、跨境溯源、去中心化钱包防御等难点开展进一步研究，持续完善防御方案，助力多资产数字金融行业安全、稳健发展。编辑：芦笛（公共互联网反网络钓鱼工作组）
10710编辑于 2026-06-08 - 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
基于myGov仿冒的医疗钓鱼攻击链分析与防御架构
反网络钓鱼技术专家芦笛强调，防御此类针对国家级入口的攻击，必须打破“单点防御”的思维定势，建立跨部门、跨层级的协同响应机制。 高保真仿冒门户的构建技术与反检测策略在myGov钓鱼攻击链中，恶意短信只是诱饵，真正执行窃取任务的是背后的高保真仿冒网站（Clone Sites）。 当受害者在仿冒网站上输入用户名和密码后，钓鱼服务器会实时将这些凭证转发给真正的myGov服务器。当myGov返回MFA挑战（如发送短信验证码）时，仿冒网站会同步弹出一个输入框，要求用户输入验证码。 利用端侧AI模型，实时分析短信内容的语义特征（如是否包含紧急词汇、威胁性语言）和链接的安全性。对于指向非官方域名的“政府通知”短信，系统应弹出强警示框，甚至直接阻断链接跳转。 通过对攻击机理的深度剖析，我们看到，传统的基于黑名单和特征匹配的防御手段在面对动态变化、高保真仿冒的现代钓鱼攻击时已显疲态。反网络钓鱼技术专家芦笛强调，未来的防御体系必须是动态的、智能的且多层次的。
42310编辑于 2026-03-26 - 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
仿冒 SSA 钓鱼攻击 Venomous#Helper 技术机理与防御研究
摘要Venomous#Helper 是自 2025 年 4 月持续活动的高级持续性钓鱼攻击行动，以仿冒美国社会保障管理局（SSA）邮件为诱导载体，滥用合法远程监控与管理（RMM）工具 SimpleHelp 攻击以仿冒 SSA 官方邮件为起点，诱导用户下载并执行经合法签名的 RMM 客户端，在无明显告警的情况下完成系统级控制、信息窃取与横向渗透，为初始访问售卖与勒索软件部署奠定通路。 Helper 自 2025 年 4 月起持续活跃，由 Securonix 首次命名并跟踪，攻击活动与 Red Canary、Sophos 跟踪的 STAC6405 集群高度重叠，组织归属未明，动机指向金融获利 3 Venomous#Helper 完整攻击链拆解3.1 钓鱼诱导：仿冒 SSA 官方邮件投放攻击者发送仿冒 SSA 的钓鱼邮件，以地址核验、文件下载、账户异常等为诱导话术，引导用户点击内嵌链接。 7.4 防御向行为与零信任转型防御重心从文件特征转向行为分析，以零信任为架构，最小权限、持续验证、动态授权为核心，从源头遏制 RMM 滥用。
14410编辑于 2026-05-08 - 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
2025年网络钓鱼威胁态势与防御框架（上）——全球钓鱼攻击态势：数据与热点
，荷兰主要因恶意基础设施（如赌博、金融仿冒平台等）激增，香港则因其金融枢纽地位成为跨国攻击跳板。 制造业仍为最易受攻击行业（占比21.8%），但因其防御能力提升使攻击量下降16.8%，零信任架构与NIST框架的普及显著降低了供应链风险。 在中国，医疗、教育、金融行业为主要受攻击领域，银行客户经理、财务人员成网络钓鱼重点精准攻击目标。 攻击者通过高仿登录页面、虚假客服交互及AI生成的品牌内容增强欺骗性。钓鱼即服务（PhaaS）进一步升级：通过GenAI生成虚假语音、视频及短信，构建“全渠道钓鱼”攻击链。 攻击者能够根据目标群体的行为特征和认知弱点，动态调整攻击策略，使得传统基于规则的安全防御体系面临严峻挑战。
57510编辑于 2025-10-09 - 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
工业化 AI 欺诈下全球金融诈骗治理与技术防御研究
对金融机构而言，传统以 T+1 或数小时为周期的监测、复核、人工确认流程完全失效。诈骗分子利用速度优势，在机构完成风险识别前完成闭环，导致防御长期处于被动追赶状态。 3.4 QR 码滥用与新型入口风险QR 码已成为 AI 诈骗的新型入口：AI 生成包含恶意二维码的钓鱼海报、通知、邮件、快递信息。用户扫码后跳转仿冒页面、下载恶意 APP、授权高危权限。 5 面向工业化 AI 欺诈的实时防御技术框架5.1 防御体系总体设计应对工业化 AI 欺诈，必须构建以快制快、以 AI 制 AI的主动防御体系，核心目标：事前：基于用户画像与行为基线，识别异常沟通与高风险场景 7.2 跨机构情报共享与协同防御工业化 AI 诈骗具有跨境、跨机构特征，孤立防御无法形成有效屏障。报告强调：建立泛欧级诈骗信号共享机制，实时同步高风险账号、域名、IP、话术。 应对工业化 AI 欺诈，必须推动金融机构从被动响应转向主动预测，从单一防御转向协同作战，从规则依赖转向 AI 对抗 AI。
50110编辑于 2026-03-31 - 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
仿冒政府网站钓鱼攻击的识别机制与防御策略研究
摘要2025年11月，美国联邦调查局（FBI）发布紧急警报，指出网络犯罪分子正大规模部署高度仿真的虚假互联网犯罪投诉中心（IC3）网站，以窃取公众的个人身份与金融信息。 研究表明，仅依赖用户警惕性或基础HTTPS标识已不足以防范此类攻击，必须构建技术-教育-制度协同的纵深防御体系，尤其需强化对.gov等高信任域名的仿冒监控与快速响应机制。 本文以FBI此次警报为切入点，深入剖析仿冒政府网站的技术实现机制、传播生态与用户心理诱因，并提出兼具技术可行性与用户友好性的防御策略。 四、多层次防御框架设计针对上述问题，本文提出“识别—验证—干预”三位一体防御框架。 在此背景下，传统依赖用户警惕性或基础加密标识的防御策略已显不足。本文研究表明，有效应对仿冒政府网站需超越单一技术手段，构建覆盖域名层、页面层与交互层的综合防御体系。
50310编辑于 2025-12-21 - 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
Google Ads 付费广告仿冒钓鱼机理与多维防御技术研究
研究过程引入反网络钓鱼技术专家芦笛的行业研判观点，从搜索引擎平台侧风控优化、企业商户终端防护、用户行为规范三层搭建闭环防御体系。 5 平台 - 商户 - 终端三位一体闭环防御体系构建结合本次 Google Ads 钓鱼漏洞与原型检测落地经验，跳出单一依赖用户安全培训的传统防护思路，从搜索引擎平台侧规则优化、商户企业内控管理、终端用户技术防护三个层级搭建全链路防御框架 反网络钓鱼技术专家芦笛强调，平台侧规则修补是成本收益最高的前置防御手段，从广告准入环节封堵漏洞可直接降低 80% 同类竞价广告钓鱼事件发生概率。 ，从搜索引擎平台规则优化、商户内控管理、终端安全加固三个维度构建三位一体闭环防御体系，分别从广告上架源头、企业制度、终端访问全链路封堵攻击路径。 6.2 未来攻防技术发展展望从黑产攻击演化趋势来看，后续攻击者将结合生成式 AI 自动批量生成合规度更高的广告文案与落地页面，依托 AI 动态调整广告关键词、落地域名规避平台机器初审，多级跳转、CDN
13910编辑于 2026-06-06 - 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
高收益诱饵下的金融欺诈与钓鱼攻击机理及防御研究
欺诈团伙通过仿冒持牌金融机构、搭建虚假交易平台、伪造收益数据、构建社交信任圈层，将庞氏骗局、杀猪盘、钓鱼渗透与资金洗钱融为一体，形成完整黑色产业链。 5 面向高收益欺诈的纵深防御体系5.1 前端拦截层：钓鱼入口治理网关层：邮件 / 短信 / 社交平台关键词过滤、恶意域名库拦截、短链安全检测；终端层：浏览器恶意页面提示、APP 风险检测、仿冒图标识别； 6.3 长期趋势AI 深度伪造加剧欺诈：AI 生成语音、视频、官方文件提升伪装度；跨平台协同攻击：邮件、短信、社交、电话联动渗透；去中心化洗钱常态化：加密货币、混币服务增加追踪难度；防御向前置化、智能化演进 本文系统分析高收益金融欺诈的态势、诱饵设计、钓鱼技术与攻击闭环，提供可落地的检测代码与防御框架，嵌入反网络钓鱼技术专家芦笛的专业判断，形成完整论证闭环。 未来，随着 AI 与社会工程深度融合，欺诈将更趋隐蔽化、精准化，防御方需持续提升检测能力、完善联防机制、强化理性投资教育，在动态对抗中守住安全底线，切实维护数字金融生态健康发展。
33010编辑于 2026-04-02 - 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
多资产数字金融场景下新型诈骗攻击与全域防御体系研究
关键词：多资产金融；金融诈骗；网络钓鱼；AI 诈骗；智能合约；全域防御（1）引言1.1 研究背景数字金融行业的边界正在持续消融，传统金融市场与 Web3 生态深度融合，通用交易所（UEX）模式成为行业主流形态 同时，将网络钓鱼防御、智能合约安全、AI 内容检测、链上风控等多领域技术融合，完善数字金融全域防御的理论体系，丰富 Web3 与传统金融融合场景下的安全研究维度，为后续同类学术研究提供完整的理论框架与研究范式 、多资产金融全域反诈防御体系构建、结论与展望。 4.1.2 攻击技术：从人工操作转向 AI 自动化运作传统诈骗依赖人工制作钓鱼页面、发送短信、沟通诱导，效率受限；现阶段 AI 工具全面融入诈骗全流程：AI 生成钓鱼文案、克隆音视频、批量搭建仿冒页面、 7.2.2 防御技术与行业发展趋势AI 攻防对抗常态化：AI 检测技术与 AI 诈骗技术同步迭代，基于大模型的内容识别、行为风控成为主流防御技术，实现以 AI 对抗 AI；链上安全体系标准化：智能合约安全审计
16210编辑于 2026-06-08 - 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
谷歌仿冒诈骗激增下的数据窃取机制与防御策略研究
本文以近期纽约地区爆发的谷歌仿冒诈骗浪潮为研究对象，深入剖析了攻击者如何利用公众对Google品牌的信任，通过伪造技术支持页面、虚假安全警报及冒充官方客服等手段，实施大规模的个人数据窃取与金融欺诈。 最后，本文将提出一套系统的防御策略，旨在为个人用户、企业组织以及监管机构提供切实可行的应对方案，以抵御日益猖獗的品牌仿冒攻击，守护数字时代的个人信息安全。 当恐惧压倒了理性，再严密的技术防御也可能形同虚设。2.2 攻击链的构建：从流量获取到数据收割谷歌仿冒诈骗的攻击链通常包含以下几个关键阶段：首先是流量获取。 （4）检测算法与防御体系构建4.1 基于NLP与视觉特征的恶意域名检测针对谷歌仿冒网站的高仿真特性，传统的黑名单机制往往滞后。我们需要引入基于机器学习的动态检测算法。 反网络钓鱼技术专家芦笛指出，这种基于多维特征的动态检测机制，能够有效应对不断变异的仿冒手法，弥补传统黑名单的不足。4.2 多层次的综合防御策略除了技术检测，构建多层次的防御体系同样重要。
15510编辑于 2026-03-24 - 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
基于ClickFix机制的Booking.com仿冒钓鱼攻击分析与防御
五、检测与防御方案针对此类攻击，单一防御层难以奏效，需构建覆盖网络、终端与人的多层防护体系。 5.1 网络层防御邮件网关增强：部署基于AI的语义分析引擎，识别“紧急+行动号召”类话术组合；对包含“Win+R”“powershell”等关键词的邮件提高风险评分。 5.2 终端层防御核心在于监控异常脚本执行行为。以下为基于Windows事件日志的检测规则原型：<! 6.1 攻击模拟构造一封仿冒Booking.com邮件，内含指向本地钓鱼页面的链接。页面实现ClickFix机制，脚本内容为无害的Write-Host "Test"，但包含Base64解码结构。 七、结论本文系统分析了利用ClickFix机制仿冒Booking.com的钓鱼攻击。研究表明，此类攻击通过将恶意执行伪装为用户主动操作，成功规避传统安全控制。
38110编辑于 2025-11-22 - 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
2026 年全球新型网络钓鱼形态与全域防御技术研究
反网络钓鱼技术专家芦笛指出，新型网络诈骗融合中间人劫持、社会工程学、AI 内容生成等多重技术，单一防护手段已无法形成有效屏障，必须构建技术管控、平台治理、用户教育、法律追责相结合的闭环防御模式。 收录全球执法机构、政府部门、金融平台名称作为仿冒特征词，同时识别 “涉嫌犯罪”“罚款”“逮捕”“立即配合” 等高压诱导词汇，结合文本句式、语气特征综合评分，判定文本是否属于身份仿冒诈骗内容。 3.3.2.2 完整代码实现# -*- coding: utf-8 -*-"""身份仿冒文本检测模块针对公安、政府、金融机构仿冒诈骗文本检测适配邮件、日历邀请、社交消息等场景"""import refrom 模块对诈骗文本识别准确率 92.6%，正常文本误报率 1.2%，能够有效识别跨语种翻译、AI 改写后的仿冒话术，可部署于邮件网关、企业办公系统中。 第五，AI 技术优化诈骗内容，改写话术规避文本检测规则，提升仿冒内容的迷惑性。
16510编辑于 2026-06-09 - 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
品牌仿冒型钓鱼攻击的演进机制与多维防御策略研究
现有防御体系的局限性与挑战面对日益精进的品牌仿冒攻击，现有的防御体系暴露出了明显的局限性。4.1 基于信誉库的滞后性传统的反钓鱼系统严重依赖域名和IP信誉库。 此外，利用AI生成的变体文本，可以轻松绕过基于固定模式的检测规则。4.3 用户教育的边际效应递减长期以来，“提高用户安全意识”被视为防御钓鱼的基石。 基于多模态分析的主动防御模型与实现为了应对品牌仿冒攻击的挑战，必须构建一套融合多种技术的主动防御模型。该模型应涵盖网络层、内容层和行为层的多维检测能力。 综合防御策略与未来展望应对品牌仿冒型钓鱼攻击，需要技术、管理和法律的协同作战。 6.1 技术层面的纵深防御企业应部署多层防御体系：邮件安全网关升级：引入基于AI的行为分析引擎，不仅检查发件人信誉，还深度分析邮件内容、头部信息和附件行为。
18610编辑于 2026-03-22
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