38 歲馬來西亞籍男子拉萬(Rajwant Singh Gill A/L Narajan Singh)精心設計 「甜心爹地」 騙局,在交友平台冒充白人男性誘騙女性,一人分飾 「金主」 與 「司機」 雙重身份,通過私密視頻勒索錢財,涉嫌坑害 16 名女子。
目前其涉及三名受害人的六項控狀已有四項裁定罪成,另兩項控狀已認罪並獲刑四年半,控方以其行為極端惡劣、毫無悔意為由,於 11 月 27 日(星期四)的判刑陳詞中促請法官判處其總刑期 13 年及鞭打 15 下,案件將於 2026 年 1 月 13 日正式下判。
為保護受害人隱私,法庭已諭令禁止報道任何可能泄露其身份的信息。

這起跨新馬兩地的詐騙勒索案始於 2018 年前後,被告拉萬的騙局設計極具迷惑性。
他先在交友平台註冊虛假帳號,冒充白人 「甜心爹地」,以 「每月支付高額報酬」 為誘餌,吸引女性受害者發送裸照、私密視頻等敏感內容。
待獲取受害人信任後,拉萬會以 「見面確認合作」 為由,將她們邀約至馬來西亞,隨後切換至 「司機」 身份出面接應 —— 這個身份是他精心打造的 「共犯」 角色,目的是進一步操控受害人。
在與受害人接觸過程中,拉萬通過 「甜心爹地」 的線上指令,要求受害人與 「司機」(即他本人)發生關係,並暗中錄下性愛視頻;同時,他以 「司機」 身份假意抗拒,偽造被 「甜心爹地」 威脅的聊天截圖,讓受害人相信兩人同屬 「受害者」,從而降低其警惕心。
待掌握足夠私密素材後,拉萬便恢復 「甜心爹地」 身份發起勒索,威脅若不支付錢財,就將私密視頻公開或發送給受害人的親友。而 「司機」 身份則持續扮演 「共情者」,一邊博取受害人同情,一邊變相阻止其報警,形成雙重操控。
審訊揭露的案情令人髮指,三名受害人遭受了不同程度的身心摧殘。其中一名 31 歲女子因輕信 「每月 3 萬美元報酬」 的承諾,在 2020 年 2 月至 10 月間向拉萬發送了 237 個私密照片和視頻,隨後陷入勒索深淵。
為滿足被告的金錢要求,她耗盡個人積蓄,被迫向銀行貸款,在無法繼續借貸後,竟被拉萬脅迫賣淫賺錢。
期間,被告還提出諸多變態要求,強迫她找人鞭打自己、進行同性性行為、在公共場合半裸等,對其實施嚴重的人格侮辱與身心虐待,累計被騙金額高達 18 萬 5334 元。
另一名 32 歲外籍女子同樣被 「每月 1 萬美元」 的承諾誘騙,拉萬未對其使用 「司機」 身份,而是直接以 「甜心爹地」 名義要求她與陌生人發生關係。
在受害人拒絕繼續配合後,拉萬企圖勒索 2750 元,受害人察覺異常後果斷報警,成為案件偵破的關鍵突破口。
第三名受害人是 52 歲女子,拉萬以 「甜心爹地」 身份威脅勒索,同時用 「司機」 身份假意替她支付 1 萬 2000 美元 「贖金」,謊稱自己因此陷入財務困境,於 2019 年 6 月成功欺騙她轉帳 7000 元。
據悉,拉萬共面對 41 項控狀,涵蓋欺騙、勒索等多項罪名,涉及 16 名受害人。
案件審理期間,他對其中兩項控狀認罪,已被判處四年半監禁及支付 7000 元賠償;其餘四項涉及三名受害人的控狀,經法庭審訊後裁定罪成,剩餘 35 項涉及另外 13 名女子的控狀暫被擱置。
控方在判刑陳詞中強調,拉萬的行為屬於 「無恥且冷酷的系統性壓榨」,不僅騙取錢財,更通過貶低、羞辱受害人滿足變態慾望,導致受害者出現嚴重心理創傷,部分人至今仍需接受心理治療。
此外,拉萬在庭審中多次對受害人和調查人員作出不實指控,毫無悔意,其主觀惡性極大。
結合新加坡最新反詐法律規定,詐騙主犯及核心參與者可面臨 6 至 24 鞭的鞭刑處罰,此類刑罰旨在通過強力威懾遏制詐騙犯罪蔓延。
控方指出,拉萬的騙局持續時間長、受害人數多、手段殘忍,且跨境作案增加了偵破難度,符合 「情節特別嚴重」 的量刑標準,因此懇請法官判處其總刑期 13 年及鞭打 15 下,以彰顯司法對此類詐騙勒索犯罪的零容忍態度。
法律界人士表示,新加坡對詐騙、勒索類犯罪的量刑向來嚴厲,尤其涉及侵害他人隱私、人身權利的案件,刑罰會側重懲戒與震懾。
此次控方提出的 15 下鞭刑建議,符合 2025 年 11 月新通過的反詐騙專項法律精神 —— 該法律明確將鞭刑納入電信詐騙相關犯罪的處罰體系,針對主犯及核心參與者設定 6 至 24 鞭的量刑梯度,其威懾力不僅來自身體痛苦,更來自鞭痕帶來的長期社交 「恥辱標籤」。
而拉萬作為 50 歲以下身體健康的男性,完全符合鞭刑適用條件,最終判決將綜合考量其犯罪情節、受害人數、悔罪態度等因素。
此案再次警示公眾,網絡交友需保持高度警惕,切勿輕信 「高額報酬」 等不合常理的承諾,更不要輕易向陌生人發送私密照片、視頻等敏感信息。一旦遭遇勒索,應第一時間保留證據並報警,避免因恐懼妥協而遭受更大損失。
目前,案件等待 2026 年 1 月 13 日的最終判決,剩餘 35 項控狀是否會繼續推進審理,將根據主審法官的裁定確定。
























