38 岁马来西亚籍男子拉万(Rajwant Singh Gill A/L Narajan Singh)精心设计 “甜心爹地” 骗局,在交友平台冒充白人男性诱骗女性,一人分饰 “金主” 与 “司机” 双重身份,通过私密视频勒索钱财,涉嫌坑害 16 名女子。
目前其涉及三名受害人的六项控状已有四项裁定罪成,另两项控状已认罪并获刑四年半,控方以其行为极端恶劣、毫无悔意为由,于 11 月 27 日(星期四)的判刑陈词中促请法官判处其总刑期 13 年及鞭打 15 下,案件将于 2026 年 1 月 13 日正式下判。
为保护受害人隐私,法庭已谕令禁止报道任何可能泄露其身份的信息。

这起跨新马两地的诈骗勒索案始于 2018 年前后,被告拉万的骗局设计极具迷惑性。
他先在交友平台注册虚假账号,冒充白人 “甜心爹地”,以 “每月支付高额报酬” 为诱饵,吸引女性受害者发送裸照、私密视频等敏感内容。
待获取受害人信任后,拉万会以 “见面确认合作” 为由,将她们邀约至马来西亚,随后切换至 “司机” 身份出面接应 —— 这个身份是他精心打造的 “共犯” 角色,目的是进一步操控受害人。
在与受害人接触过程中,拉万通过 “甜心爹地” 的线上指令,要求受害人与 “司机”(即他本人)发生关系,并暗中录下性爱视频;同时,他以 “司机” 身份假意抗拒,伪造被 “甜心爹地” 威胁的聊天截图,让受害人相信两人同属 “受害者”,从而降低其警惕心。
待掌握足够私密素材后,拉万便恢复 “甜心爹地” 身份发起勒索,威胁若不支付钱财,就将私密视频公开或发送给受害人的亲友。而 “司机” 身份则持续扮演 “共情者”,一边博取受害人同情,一边变相阻止其报警,形成双重操控。
审讯揭露的案情令人发指,三名受害人遭受了不同程度的身心摧残。其中一名 31 岁女子因轻信 “每月 3 万美元报酬” 的承诺,在 2020 年 2 月至 10 月间向拉万发送了 237 个私密照片和视频,随后陷入勒索深渊。
为满足被告的金钱要求,她耗尽个人积蓄,被迫向银行贷款,在无法继续借贷后,竟被拉万胁迫卖淫赚钱。
期间,被告还提出诸多变态要求,强迫她找人鞭打自己、进行同性性行为、在公共场合半裸等,对其实施严重的人格侮辱与身心虐待,累计被骗金额高达 18 万 5334 元。
另一名 32 岁外籍女子同样被 “每月 1 万美元” 的承诺诱骗,拉万未对其使用 “司机” 身份,而是直接以 “甜心爹地” 名义要求她与陌生人发生关系。
在受害人拒绝继续配合后,拉万企图勒索 2750 元,受害人察觉异常后果断报警,成为案件侦破的关键突破口。
第三名受害人是 52 岁女子,拉万以 “甜心爹地” 身份威胁勒索,同时用 “司机” 身份假意替她支付 1 万 2000 美元 “赎金”,谎称自己因此陷入财务困境,于 2019 年 6 月成功欺骗她转账 7000 元。
据悉,拉万共面对 41 项控状,涵盖欺骗、勒索等多项罪名,涉及 16 名受害人。
案件审理期间,他对其中两项控状认罪,已被判处四年半监禁及支付 7000 元赔偿;其余四项涉及三名受害人的控状,经法庭审讯后裁定罪成,剩余 35 项涉及另外 13 名女子的控状暂被搁置。
控方在判刑陈词中强调,拉万的行为属于 “无耻且冷酷的系统性压榨”,不仅骗取钱财,更通过贬低、羞辱受害人满足变态欲望,导致受害者出现严重心理创伤,部分人至今仍需接受心理治疗。
此外,拉万在庭审中多次对受害人和调查人员作出不实指控,毫无悔意,其主观恶性极大。
结合新加坡最新反诈法律规定,诈骗主犯及核心参与者可面临 6 至 24 鞭的鞭刑处罚,此类刑罚旨在通过强力威慑遏制诈骗犯罪蔓延。
控方指出,拉万的骗局持续时间长、受害人数多、手段残忍,且跨境作案增加了侦破难度,符合 “情节特别严重” 的量刑标准,因此恳请法官判处其总刑期 13 年及鞭打 15 下,以彰显司法对此类诈骗勒索犯罪的零容忍态度。
法律界人士表示,新加坡对诈骗、勒索类犯罪的量刑向来严厉,尤其涉及侵害他人隐私、人身权利的案件,刑罚会侧重惩戒与震慑。
此次控方提出的 15 下鞭刑建议,符合 2025 年 11 月新通过的反诈骗专项法律精神 —— 该法律明确将鞭刑纳入电信诈骗相关犯罪的处罚体系,针对主犯及核心参与者设定 6 至 24 鞭的量刑梯度,其威慑力不仅来自身体痛苦,更来自鞭痕带来的长期社交 “耻辱标签”。
而拉万作为 50 岁以下身体健康的男性,完全符合鞭刑适用条件,最终判决将综合考量其犯罪情节、受害人数、悔罪态度等因素。
此案再次警示公众,网络交友需保持高度警惕,切勿轻信 “高额报酬” 等不合常理的承诺,更不要轻易向陌生人发送私密照片、视频等敏感信息。一旦遭遇勒索,应第一时间保留证据并报警,避免因恐惧妥协而遭受更大损失。
目前,案件等待 2026 年 1 月 13 日的最终判决,剩余 35 项控状是否会继续推进审理,将根据主审法官的裁定确定。























