在线诈骗视频对个人和社会构成严重威胁。现有研究多聚焦二分类，缺乏对诈骗机制的解释，也难以区分与广告等表面相似的非诈骗内容，且对误导性论证的鲁棒性不足。为弥补这些不足，本文推出 MechScam 基准，收录 6,614 条视频，覆盖多种诈骗机制和非诈骗类别。每条视频提供基于视频证据的解释、潜在诈骗要素及其上下文标注，并构造利用真实证据的误导性论点。进一步提出 ScamCourt 辩论框架，训练检控方和辩护方辩手分别给出相反论证，训练裁判基于带有可验证引用的对话记录作出裁决。实验表明，主流多模态大模型在区分诈骗视频与相似非诈骗内容时表现不佳；ScamCourt 在降低误报、抵御误导性论证方面优于更大的大模型和同骨干微调基线。MechScam 与 ScamCourt 的结合提升了诈骗视频检测的可靠性和可解释性。代码与数据已开源。\n\n点评