证券欺诈检测与异常交易监控

19/24证券欺诈检测与异常交易监控第一部分证券欺诈检测概述 2第二部分异常交易监控原则 4第三部分统计分析方法的应用 6第四部分机器学习算法的优势 9第五部分监管机构的监管措施 11第六部分投资者保护的意义 14第七部分挑战与未来趋势 16第八部分行业最佳实践建议 19

第一部分证券欺诈检测概述关键词关键要点证券欺诈的类型

1.操纵市场：通过人工手段操纵证券价格，或制造虚假或误导性的市场信息，以谋取不当利益。

2.内幕交易：利用未公开的重大信息进行交易，以获取不公平的收益。

3.洗钱：通过复杂的金融交易掩盖或转移非法所得资金。

4.发行欺诈：通过提供虚假或误导性的信息，在证券发行过程中欺骗投资者。

5.会计欺诈：通过伪造或歪曲财务报表，欺骗投资者和监管机构。

6.贪污腐败：利用职权牟取私利，在证券市场上进行非法交易。

证券欺诈的监管框架

1.证监会：负责证券市场监管，制定反欺诈法规，并对欺诈行为进行调查和处罚。

2.司法机构：对证券欺诈行为进行刑事追究，对违法者判处刑罚。

3.行政处罚：对证券欺诈行为采取行政处罚措施，如罚款、吊销执照等。

4.民事赔偿：欺诈受害者可以通过民事诉讼向欺诈者索赔损失。

5.加强国际合作：与其他国家的监管机构合作，打击跨境证券欺诈行为。

6.信息披露要求：上市公司必须披露重大信息，防范内幕交易和发行欺诈。证券欺诈检测概述

证券欺诈是一种严重的金融犯罪，它破坏了资本市场的完整性和投资者的信心。为了保护投资者并维护市场秩序，监管机构和企业已经实施了各种证券欺诈检测机制。

欺诈类型的识别

证券欺诈涉及多种违法行为，包括：

*內幕交易：利用未公开的材料信息进行交易，以获取不公平的优势。

*市場操縱：通過人為操縱供需，影響證券價格或交易量。

*財務報表欺詐：通過蓄意歪曲財務數據來誤導投資者。

*造市商欺詐：通過虛假或誤導性的活動操縱證券價格，以獲取非法利潤。

*平準基金欺詐：利用多个账户协调交易，营造一种虚假的供需印象，从而影響證券價格。

异常交易监控

异常交易监控是证券欺诈检测的关键组成部分。它涉及监测与正常交易模式显着不同的交易活动模式。当交易异常时，它可以表明欺诈行为或其他异常情况。

异常交易监测的指标

异常交易监测系统通常使用以下指標來識別可疑活動：

*价格异常：交易价格大幅偏离市場價格或历史价格水平。

*數量異常：交易量顯著超過或低於正常水平，或交易頻率異常高或低。

*時間異常：交易在市場收盤後或其他異常時間進行。

*帳戶異常：交易來自異常頻繁或不活躍的帳戶，或來自相關或關聯的帳戶。

*行為異常：交易模式與該證券的歷史趨勢或行業規範不一致。

检测方法

异常交易监测系统利用各种技术来检测可疑活动，包括：

*統計方法：使用统计模型分析交易數據，識別與正常模式顯著不同的異常值。

*机器学习：人工智能算法訓練在歷史交易數據上識別欺詐模式，並識別與這些模式相似的未來交易。

*基於規則的方法：使用預先定義的規則來識別特定類型的欺詐行為。

合规要求

越来越多的监管机构要求企业实施证券欺诈检测和异常交易监控计划。这些要求包括：

*美國證券交易委員會（SEC）：規則15c3-5要求交易所和自營商制定和实施交易監控程序，以識別與操縱或欺詐行為相符的異常交易活動。

*歐洲證券及市場管理局（ESMA）：交易報告條例（TR）要求投資公司報告所有符合某些標準的交易，包括可疑的內幕交易和市場操縱。

结论

证券欺诈检测对于保护投资者和维护资本市场的公平和完整性至关重要。异常交易监测是识别欺诈行为并防止其造成严重后果的关键工具。随着监管要求不断提高和技术的进步，企业和监管机构正在不断提高其证券欺诈检测能力，以应对不断发展的威胁格局。第二部分异常交易监控原则关键词关键要点异常交易监控原则

1.基于规则的监控

1.设定预定义的规则和门槛，将交易识别为异常。

2.规则的制定基于对历史交易模式和监管要求的分析。

3.适用于具有明显模式和规律的交易。

2.基于统计的监控

异常交易监控原则

异常交易监控旨在识别与正常交易活动模式显着不同的可疑交易。其基本原则如下：

1.基于规则的监控：

*制定一组明确的规则，用于识别异常交易特征，例如：

*短时间内的大量交易

*账户余额与交易金额大幅偏离

*交易方向与账户历史不一致

2.行为分析：

*监控交易者行为，寻找异常模式，例如：

*账户活跃度突然增加

*多个账户同时进行高度相关的交易

*交易时间异常（例如，深夜或周末）

3.统计异常检测：

*使用统计技术，如标准差或孤立森林算法，识别与正常交易模式不同的交易。

*异常值被标记为调查的候选对象。

4.机器学习：

*训练机器学习模型，根据历史数据识别异常交易。

*模型可以自动化监控过程，并随着时间的推移提高准确性。

5.关联分析：

*确定不同交易账户之间的关联性，识别可疑活动。

*例如，关联同一IP地址或设备的账户可能会引起审查。

6.历史交易分析：

*比较当前交易与账户的先前交易记录，识别异常模式。

*这有助于了解正常交易基准，并突出异常值。

7.实时监控：

*连续监控交易活动，以实时识别异常。

*及时采取行动对于防止欺诈至关重要。

8.持续改进：

*定期审查和更新监控规则和算法，以确保它们与不断变化的欺诈手段保持一致。

*持续的优化是提高监控有效性的关键。

9.多层次监控：

*实现多层次监控系统，包括自动触发警报和人工审查。

*自动化筛选可减少人工作业量，而人工审查可确保准确性和全面性。

10.报警响应：

*建立明确的报警响应程序，包括调查、取证和报告。

*及时响应可限制欺诈影响，并为执法机构提供证据。第三部分统计分析方法的应用关键词关键要点【基于主成分分析的异常检测】

1.主成分分析（PCA）是一种统计降维技术，可以将高维数据投影到低维空间，同时保留数据中的主要特征。

2.在证券欺诈检测中，PCA可用于检测异常交易，方法是将交易数据投影到低维空间，并识别偏离主成分方向的异常点。

3.PCA检测异常的有效性取决于交易数据的维度和噪声水平，因此需要仔细选择投影维度和数据预处理方法。

【基于聚类分析的异常检测】

统计分析方法在证券欺诈检测与异常交易监控中的应用

异常交易监控

统计分析方法广泛应用于异常交易监控，主要技术包括：

*主成分分析(PCA)：通过线性变换将高维交易数据投影到低维空间，减少数据冗余性和提高可解释性。PCA可识别交易模式中的异常值，如价格异常波动或成交量异常激增。

*聚类分析：将交易数据划分成具有相似特性的组，识别异常交易群体或账户。聚类算法如k均值和层次聚类用于检测操纵行为和合谋交易。

*时序分析：分析交易数据的时序特征，识别不寻常的模式或趋势。统计方法如自回归整合滑动平均(ARIMA)模型和动态时间扭曲(DTW)可检测异常行为，如洗盘交易和欺诈性交易。

证券欺诈检测

统计分析方法也在证券欺诈检测中发挥重要作用：

*贝叶斯定理：利用已知的先验概率和证据概率，估计事件发生的概率。在欺诈检测中，贝叶斯定理可用于评估欺诈风险和确定欺诈行为的可能性。

*逻辑回归：一种预测建模技术，基于独立变量预测因变量。逻辑回归用于开发欺诈检测模型，识别具有欺诈风险特征的交易。

*决策树：一种分类算法，通过一系列条件规则将交易数据分类。决策树可用于创建欺诈检测规则，快速有效地识别异常行为。

具体应用案例

*美国证券交易委员会(SEC)：使用统计分析方法检测股票操纵行为，如虚假交易和洗盘交易。

*香港证券及期货事务监察委员会(SFC)：部署统计模型监控异常交易，包括价格异常波动和成交量激增。

*摩根大通：开发基于机器学习和统计分析的欺诈检测系统，识别信用卡欺诈和账户盗用。

优势与局限

统计分析方法在证券欺诈检测与异常交易监控中的优势包括：

*客观性和自动化：基于数据和数学模型，减少人为因素影响。

*可解释性：通过统计指标和可视化工具，帮助分析师理解异常行为。

*高效性：可快速处理大量交易数据，识别潜在的欺诈或异常行为。

然而，统计分析方法也存在局限性：

*数据依赖性：检测效果取决于数据的质量和完整性。

*无法预测新类型的欺诈：仅针对已知的欺诈模式进行检测，可能无法识别新型欺诈行为。

*误报和漏报：模型可能产生误报或漏报，需要仔细调整和监控。

趋势和展望

随着大数据和机器学习的飞速发展，统计分析方法在证券欺诈检测与异常交易监控中的应用将继续演进：

*机器学习：将机器学习算法与统计模型相结合，提高欺诈检测的准确性和效率。

*大数据分析：处理海量交易数据，识别以前无法检测到的异常模式。

*实时监控：采用流处理技术，实现实时异常交易监控和欺诈检测。

未来，统计分析方法将继续发挥关键作用，帮助监管机构和金融机构识别和打击证券欺诈和异常交易，维护金融市场的公平性和稳定性。第四部分机器学习算法的优势机器学习算法在证券欺诈检测和异常交易监控中的优势

1.特征提取和模式识别

机器学习算法可以有效地从大量数据中提取与欺诈或异常交易相关的关键特征和模式。这些算法能够识别复杂模式和异常值，远远超出了人类分析师的能力范围。

2.适应性强和可扩展性

机器学习算法具有较强的适应性，可以随着新数据的引入而不断学习和调整。这对于检测不断变化的欺诈方案和交易模式至关重要。此外，这些算法易于扩展，可以处理大数据集，从而提高监测效率。

3.自动化和可扩展的检测

机器学习算法可以自动执行欺诈和异常交易的检测过程，减少人工审查的需要。这提高了检测准确性，缩短了检测时间，并将资源释放出来用于其他任务。

4.实时监控和警报

机器学习算法能够进行实时监控并生成警报，当检测到可疑活动时立即通知调查人员。这种实时响应能力对于防止欺诈和异常交易的潜在损失至关重要。

5.监督式和非监督式学习

机器学习算法可以采用监督式和非监督式学习方法。监督式算法在有标签的数据集上进行训练，而非监督式算法仅使用未标记的数据。这使机器学习能够检测已知和未知的欺诈模式。

6.降低误报率

通过训练机器学习算法使用定制数据集，可以显着降低误报率。这有助于专注于真正的警报，避免不必要的调查和干扰。

7.集成到现有系统

机器学习算法可以轻松集成到现有的欺诈检测和交易监控系统中。这消除了手动数据提取和转换的需求，简化了实施过程。

实际应用

机器学习算法已广泛应用于证券欺诈检测和异常交易监控中。以下是一些具体示例：

*异常交易检测：机器学习算法可以检测交易模式的异常值，例如交易量激增、价格波动或异常交易时间。这些异常值可能表明欺诈或操纵活动。

*基于规则的警报：机器学习算法可以应用于现有规则集，以增强警报的准确性和可靠性。通过分析交易数据中的模式，算法可以识别需要进一步调查的交易。

*欺诈趋势分析：机器学习算法可以识别欺诈趋势并预测未来活动。这有助于调查人员优先关注风险较高的领域并制定预防性措施。

结论

机器学习算法在证券欺诈检测和异常交易监控中提供了显著优势。它们能够提取复杂特征、适应不断变化的模式、自动化检测过程、提供实时监控、学习和提高准确性，并轻松集成到现有系统中。通过利用机器学习的技术进步，金融机构可以提高欺诈和异常交易的检测能力，从而保护投资者和市场诚信。第五部分监管机构的监管措施关键词关键要点主题名称：加强证券发行和上市监管

1.完善并严格执行上市公司信息披露制度，加强对上市公司财务数据的监管，及时披露重要信息。

2.加强对上市公司再融资的监管，规范再融资行为，防止企业通过频繁再融资掏空上市公司资产。

3.完善并严格执行上市公司退市制度，对不符合上市条件或存在重大违法行为的公司及时实施退市。

主题名称：加大对内幕交易和市场操纵的处罚力度

监管机构的监管措施

监管机构为打击证券欺诈和异常交易监控采取了多种措施，包括：

#监管条例

*证券法：制定禁止虚假陈述、内幕交易和操纵市场的法律框架。

*交易法：监管股票交易所和场外交易市场，确保公平、有序和透明的交易。

*反洗钱法：要求金融机构识别和报告可疑交易，以防止非法资金流动。

#执法行动

*调查：对涉嫌欺诈和异常交易进行彻底调查，收集证据并识别肇事者。

*处罚：对违反监管条例的个人和实体处以罚款、监禁和其他制裁措施。

*民事诉讼：允许欺诈受害者对违规者提起诉讼，以寻求赔偿。

#监视与监督

*实地检查：定期对金融机构进行检查，以评估其合规性并识别潜在风险。

*数据分析：使用先进的分析工具监控交易活动，检测可疑模式和异常行为。

*举报热线：设立举报热线，鼓励公众报告涉嫌欺诈和异常交易。

#国际合作

*多边合作：与其他国家的监管机构合作，分享信息、制定联合标准和协调执法行动。

*信息交流：建立国际网络，促进跨境监管合作，打击跨境证券欺诈。

#特别措施

*告密者奖励计划：向举报证券欺诈行为的人提供奖励，鼓励内部举报。

*吹哨人保护：为举报违反监管条例的行为的人提供法律保护，防止报复或骚扰。

*行业自我监管：鼓励行业协会制定道德准则，促进伦理行为并防止欺诈行为。

#数据与技术

*大数据分析：使用大数据分析技术识别交易模式和异常活动，提高欺诈检测的准确性。

*人工智能（AI）：应用AI技术，例如机器学习和自然语言处理，以自动化欺诈检测过程并提高效率。

*区块链：探索利用区块链技术增强交易透明度、可追溯性和不可篡改性。

#效果评估

监管机构定期评估其监管措施的有效性，收集数据并进行分析，以：

*衡量执法行动的影响：跟踪处罚和民事诉讼的数量，评估对欺诈和异常交易的威慑作用。

*识别改进领域：确定监管框架和执法策略中的薄弱环节，提出改进建议。

*适应不断变化的威胁：监测新的欺诈方案和技术，并调整监管方法以应对新兴风险。

通过采取这些措施，监管机构旨在维护证券市场的诚信，保护投资者免受欺诈侵害，并促进公平、有序和透明的交易环境。第六部分投资者保护的意义关键词关键要点【投资者保护的意义】

1.确保公平公正的市场：保护投资者免受欺诈和操纵行为的影响，维护市场公平和公正性，以鼓励和维持市场信心和流动性。

2.保护投资者资金：及时发现和阻止欺诈交易，防止投资者遭受重大经济损失，保障其财产权益和投资回报。

3.提升投资者教育水平：通过披露、警报和教育活动，提高投资者对证券欺诈的认识，帮助他们识别和规避风险，增强市场参与者的责任感。

【投资者保护的意义】

投资者保护的意义

证券欺诈和异常交易监控对于保护投资者至关重要，其意义体现在以下几个方面：

一、防止经济损失

证券欺诈和异常交易活动会给投资者带来巨大的经济损失。例如，庞氏骗局、内幕交易和操纵市场等欺诈行为，都可能导致投资者血本无归。通过有效地监控和检测这些异常活动，可以及早发现并采取措施，防止或减少投资者的损失。

二、维护市场秩序

证券欺诈和异常交易会损害证券市场的正常秩序。欺诈行为破坏了投资者对市场的信任，而异常交易活动可能扰乱市场价格，导致市场不稳定和不公平。通过有效监管和控制，可以维护市场秩序，保障投资者的合法权益。

三、提升投资者信心

有效的证券欺诈和异常交易监控可以提升投资者的信心。当投资者知道他们的投资受到监管和保护时，会更有信心进入市场，进行投资活动。这反过来又有助于促进资本市场的健康发展。

四、保障社会稳定

证券欺诈和异常交易活动可能会引发社会不稳定。如果投资者的利益受到严重损害，可能会引发社会不满和抗议。通过有效地保护投资者，可以避免这种风险，维护社会的稳定和和谐。

国际证券欺诈案例及损失

1.伯尼·麦道夫庞氏骗局（2008年）

这是历史上最大的庞氏骗局之一，由伯尼·麦道夫主导。麦道夫声称他的对冲基金提供了稳定的高回报，但实际上，这些回报是通过新投资者的资金支付的。该骗局导致约650亿美元的投资者损失。

2.安然丑闻（2001年）

安然公司是一家能源公司，通过虚假会计手段夸大其财务业绩。该丑闻导致公司破产，导致股东损失约740亿美元。

3.世通丑闻（2002年）

世通公司是一家电信公司，通过会计欺诈虚增收入和资产。该丑闻导致公司破产，导致投资者损失约110亿美元。

4.雷曼兄弟破产（2008年）

雷曼兄弟是一家投资银行，在2008年金融危机中倒闭。该破产导致投资者损失约610亿美元。

中国证券欺诈案例及损失

1.康得新财务造假案（2019年）

康得新是一家锂电池生产商，被曝出财务造假，虚增收入和资产。该案导致公司退市，投资者损失约150亿元人民币。

2.獐子岛扇贝跑路案（2018年）

獐子岛是一家扇贝养殖公司，被曝出将扇贝转移到其他公司账目中，造成重大损失。该案导致投资者损失约130亿元人民币。

3.瑞幸咖啡财务造假案（2020年）

瑞幸咖啡是一家咖啡连锁店，被曝出财务造假，虚增销售额和利润。该案导致公司被美国证监会罚款1.8亿美元，投资者损失约150亿元人民币。

结语

证券欺诈和异常交易监控对于投资者保护至关重要。通过有效监测和检测这些异常活动，可以防止或减少投资者的经济损失，维护市场秩序，提升投资者信心，保障社会稳定。各国应加强监管，完善法律法规，提升监管技术和手段，不断强化投资者保护力度，促进证券市场的健康发展。第七部分挑战与未来趋势关键词关键要点数据质量与可用性

1.来自多个来源的海量复杂数据，造成数据质量差、可用性低，难以有效识别欺诈活动。

2.数据不一致性和不完整性，阻碍异常交易监控系统的准确性，导致误报或漏报。

实时性要求

1.欺诈行为往往发生在瞬息之间，传统的监控系统难以及时检测和响应。

2.实时监控技术至关重要，能够在交易执行时进行实时分析，提供及时预警。

人工智能与机器学习

1.人工智能和机器学习算法提高了欺诈检测的自动化程度和准确性。

2.这些技术可以识别复杂模式，揭示传统方法无法发现的欺诈行为。

监管合规与隐私保护

1.监管机构不断更新反欺诈法规，要求企业采取严格的监控措施。

2.欺诈检测需要在遵守隐私保护法律和法规的前提下进行，平衡监管要求和个人隐私。

跨境交易与国际合作

1.欺诈活动具有跨境性，需要跨国界合作应对。

2.建立国际协作机制共享信息，提高全球欺诈检测的效率。

区块链技术的应用

1.区块链的分布式账本和不可篡改性，为欺诈检测提供了一个更安全的平台。

2.区块链技术可以增强数据的完整性和透明度，提高异常交易监控的可靠性。挑战

数据量巨大：证券市场交易活动十分繁忙，每天产生大量数据，给欺诈检测和异常交易监控带来巨大挑战。

交易复杂性：证券交易可以涉及多种复杂的金融工具，例如期权、期货和衍生品，这增加了识别异常行为的难度。

监管差异：全球对证券欺诈的监管框架存在差异，这给跨国公司和其他在多个司法管辖区运营的组织带来了合规挑战。

技术进步：欺诈者利用技术进步来开发新的欺诈手段，这要求监控系统不断适应和升级。

人力成本：欺诈检测和异常交易监控通常需要大量的人力资源，这可能会给组织带来高昂的成本。

未来趋势

人工智能（AI）和机器学习（ML）：AI和ML算法在识别复杂模式和异常行为方面具有出色的能力，这为欺诈检测和异常交易监控提供了新的机会。

大数据分析：大数据技术使组织能够处理和分析大量数据，从而提高异常检测和欺诈识别能力。

云计算：云计算平台为组织提供可扩展、成本效益高的基础设施，用于部署和管理欺诈检测系统。

监管科技（RegTech）：RegTech解决方案专门用于满足监管合规要求，包括欺诈检测和异常交易监控。

自动化：自动化技术可以简化和加速欺诈检测和异常交易监控流程，从而减少人力成本和提高效率。

网络安全：随着证券欺诈变得更加复杂和技术化，网络安全措施对于保护系统免受攻击至关重要。

数据共享：加强监管机构、行业协会和金融机构之间的数据共享，可以提高证券欺诈的识别和预防能力。

国际合作：全球合作对于打击跨国证券欺诈至关重要，需要加强跨境执法和监管合作。

教育和宣传：提高公众和投资者的意识，对于识别和报告证券欺诈非常重要。

具体措施：

*采用基于AI/ML的欺诈检测算法

*实施大数据分析平台以处理大量数据

*利用云计算基础设施实现可扩展性和成本效益

*部署RegTech解决方案以满足监管合规要求

*自动化欺诈检测和异常交易监控流程

*加强网络安全措施以防止攻击

*促进数据共享和信息交换

*加强监管机构之间的国际合作

*提高公众对证券欺诈的认识第八部分行业最佳实践建议关键词关键要点欺诈检测技术整合

*利用人工智能（AI）和大数据分析：运用机器学习、自然语言处理等AI技术，自动化分析大量数据，识别异常模式和交易异常。

*整合多种数据源：将来自不同来源的数据（如交易、账户、社交媒体）整合到一个综合平台上，以获得更全面的洞察力。

*采用基于风险的方法：根据交易规模、客户档案和市场波动性等风险因素，实施针对性检测和监控策略。

持续监控和警报

*实时监控：使用自动化系统持续监控交易活动，并触发警报以实时识别可疑交易。

*可定制的警报阈值：根据特定行业、交易类型和风险偏好，定制警报阈值，以确保及时检测异常活动。

*多层警报机制：建立多层警报机制，为不同严重程度的可疑活动触发不同级别的警报，以优化响应时间。

调查和取证

*及时启动调查：在收到警报后立即启动彻底的调查，收集证据并确定可疑活动的性质和范围。

*使用取证工具：利用取证工具，如数据提取和分析软件，收集和分析证据，重建交易事件序列。

*与执法部门合作：必要时与执法部门合作，对涉嫌欺诈行为进行进一步调查和起诉。

客户教育和意识

*提高客户意识：通过书面材料、培训和网络研讨会，向客户传授欺诈识别技术和最佳实践。

*定期风险评估：定期评估客户的欺诈风险，并根据需要提供个性化的建议和预防措施。

*提供客户支持：设立专用客户支持渠道，允许客户报告可疑活动并获得协助。

行业协作

*信息共享：与其他行业参与者分享有关欺诈趋势、新兴威胁和最佳实践的信息。

*跨行业标准：制定和采用跨行业的欺诈检测标准，以提高一致性和有效性。

*联合调查：参与联合调查，共同打击跨机构的欺诈行为。

监管合规

*遵守监管要求：遵守所有适用的证券监管法规，包括针对欺诈行为的规定。

*内部控制和程序：建立和维护健全的内部控制和程序，以预防、检测和报告欺诈。

*外部审计和审查：定期进行外部审计和审查，以评估欺诈检测和监控计划的有效性。行业最佳实践建议

1.强调强大的治理和风险管理

*制定清晰的证券欺诈和异常交易监控政策和程序。

*明确职责和问责制。

*建立独立的风险管理功能，负责监管监控活动。

2.实施全面的监控框架

*部署实时和历史交易监控系统，以检测异常活动。

*使用基于规则和机器学习的算法，识别可疑模式。

*专注于监测关键风险指标，例如交易量、价格波动、账户活动。

3.利用先进的技术和数据分析

*投资于先进的监控技术，例如人工智能(AI)和自然语言处理(NLP)。

*利用大数据和云计算，增强数据分析能力。

*建立数据仓库和数据湖，以存储和分析海量交易数据。

4.注重异常交易识别

*定义和确定异常交易的特征，例如交易量异常、异常价格波动、来自异常地理位置的交易。

*使用机器学习算法，识别基于历史数据和市场模式的异常行为。

*持续监控和调整异常交易检测算法，以适应不断变化的市场格局。

5.协作和信息共享

*与外部组织（例如监管机构、执法机构、行业协会）合作，共享信息和最佳实践。

*参与行业倡议，促进反欺诈努力。

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