基于大語(yǔ)言模型的電信網(wǎng)絡(luò)詐騙勸阻系統(tǒng)研究

關(guān)鍵詞：大語(yǔ)言模型；電信網(wǎng)絡(luò)詐騙；數(shù)據(jù)分析；反詐勸阻

中圖分類(lèi)號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2025）03-0053-05 開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)） 標(biāo)識(shí)碼（OSID） ：

0引言

電信網(wǎng)絡(luò)詐騙日益猖獗，嚴(yán)重威脅公民財(cái)產(chǎn)安全和社會(huì)穩(wěn)定。犯罪分子利用多元化通信手段，如電話(huà)、短信、社交媒體和電子郵件，通過(guò)偽造身份、制造恐慌實(shí)施詐騙，造成巨大經(jīng)濟(jì)損失和心理創(chuàng)傷。傳統(tǒng)防范措施難以應(yīng)對(duì)快速變化的詐騙手法，亟須探索基于現(xiàn)代信息技術(shù)的智能化防控手段。人工智能，特別是大語(yǔ)言模型（如 Kimi、文心一言和 GPT） 的快速發(fā)展，為智能化反詐帶來(lái)了新機(jī)遇。這些模型具備強(qiáng)大的語(yǔ)言理解和生成能力，可精準(zhǔn)識(shí)別詐騙信息，并生成個(gè)性化勸阻策略，有望顯著提升反詐效能。

現(xiàn)有研究主要集中在詐騙特征與防控機(jī)制以及勸阻策略與心理機(jī)制兩方面。例如，趙煒佳、謝玲、李康等研究揭示了電信網(wǎng)絡(luò)詐騙的復(fù)雜性、隱蔽性及防范挑戰(zhàn)[1-3]，并探討了多部門(mén)協(xié)同與技術(shù)手段在防控中的重要作用[4-6]。其他研究則從心理學(xué)角度出發(fā)，分析了受害者心理過(guò)程和反“洗腦”策略，并提出針對(duì)不同詐騙情境的勸阻方案。然而，現(xiàn)有研究在智能化、個(gè)性化勸阻策略方面仍有不足，難以有效應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜多變的詐騙手段。鑒于此，本文提出了一種基于大語(yǔ)言模型的電信網(wǎng)絡(luò)詐騙勸阻系統(tǒng)，旨在構(gòu)建高效的詐騙識(shí)別和勸阻平臺(tái)，為公安實(shí)戰(zhàn)提供技術(shù)支持。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 大語(yǔ)言模型的演進(jìn)與特性

大語(yǔ)言模型（Large Language Models，LLMs）通過(guò)對(duì)海量文本數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，展現(xiàn)出在自然語(yǔ)言處理中的卓越能力，尤其是在上下文理解、意圖識(shí)別和高質(zhì)量文本生成方面的優(yōu)勢(shì)。具體而言，這些模型能夠基于上下文捕捉語(yǔ)言中的細(xì)微差別，準(zhǔn)確理解詐騙信息的潛在意圖；同時(shí)，具備生成連貫且針對(duì)性的勸阻話(huà)術(shù)的能力，使其在復(fù)雜語(yǔ)言場(chǎng)景下表現(xiàn)出顯著的靈活性和精準(zhǔn)性。這些特性為電信網(wǎng)絡(luò)詐騙的識(shí)別與勸阻提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。例如，通過(guò)學(xué)習(xí)真實(shí)詐騙對(duì)話(huà)數(shù)據(jù)，LLMs能夠識(shí)別隱蔽的詐騙模式，并生成高度個(gè)性化的勸阻策略，從而提升防控效率。

1.2 電信網(wǎng)絡(luò)詐騙的特征與挑戰(zhàn)

在“數(shù)智化”背景下，電信網(wǎng)絡(luò)詐騙呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)量大、手段更新快、跨平臺(tái)作案等顯著特征。犯罪分子利用社交媒體、短信、電子郵件等多種平臺(tái)，跨地域?qū)嵤┚珳?zhǔn)詐騙，導(dǎo)致傳統(tǒng)防范機(jī)制難以快速響應(yīng)。同時(shí)，詐騙手段不斷推陳出新，如深度偽造、社交工程攻擊等新技術(shù)的應(yīng)用，進(jìn)一步增加了防范難度。此外，海量的通信數(shù)據(jù)為詐騙分子隱藏其行為提供了掩護(hù)，也對(duì)詐騙信息的快速識(shí)別和處理提出了更高的技術(shù)要求。因此，迫切需要構(gòu)建一種能夠應(yīng)對(duì)多源數(shù)據(jù)和復(fù)雜詐騙手法的智能化反詐體系。

1.3 大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)在詐騙防范中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在詐騙防范中具有不可替代的作用，特別是在提升大語(yǔ)言模型的詐騙識(shí)別能力方面。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠收集和整理來(lái)自多種平臺(tái)的海量詐騙信息，為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量的語(yǔ)料基礎(chǔ)。通過(guò)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，大語(yǔ)言模型能夠從歷史數(shù)據(jù)中提取詐騙特征，構(gòu)建高度靈敏的識(shí)別機(jī)制。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的迭代優(yōu)化能力使其能夠?qū)崟r(shí)適應(yīng)新型詐騙手法，為系統(tǒng)提供動(dòng)態(tài)更新支持。結(jié)合大數(shù)據(jù)和大語(yǔ)言模型，防詐騙系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到識(shí)別與勸阻策略生成的完整鏈條，從而大幅提升系統(tǒng)的實(shí)戰(zhàn)效能。

2 模型設(shè)計(jì)

本文提出的電信網(wǎng)絡(luò)詐騙勸阻系統(tǒng)，基于大語(yǔ)言模型的自然語(yǔ)言處理能力，設(shè)計(jì)了一個(gè)模塊化的系統(tǒng)架構(gòu)，涵蓋數(shù)據(jù)采集與處理、詐騙信息檢測(cè)和勸阻策略生成三個(gè)核心模塊，如圖1所示。

該架構(gòu)不僅提升了系統(tǒng)的靈活性和擴(kuò)展性，也能夠滿(mǎn)足公安機(jī)關(guān)在實(shí)戰(zhàn)中的實(shí)際需求。

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)

本文設(shè)計(jì)的電信網(wǎng)絡(luò)詐騙勸阻系統(tǒng)基于大語(yǔ)言模型的自然語(yǔ)言處理能力，主要包括數(shù)據(jù)采集與處理模塊、詐騙信息檢測(cè)模塊和勸阻策略生成模塊三個(gè)核心部分。各模塊的具體功能和實(shí)現(xiàn)方式如下。

2.1.1 數(shù)據(jù)采集與處理模塊

該模塊負(fù)責(zé)從多種數(shù)據(jù)源獲取詐騙相關(guān)信息，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理以支持后續(xù)分析與識(shí)別。首先，系統(tǒng)通過(guò)API接口或網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)從這些渠道實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)源類(lèi)型涵蓋短信、社交媒體平臺(tái)（如微博、微信） 、電子郵件服務(wù)及通信記錄等。其次，通過(guò)數(shù)據(jù)清洗對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去重、去噪、去除無(wú)效信息（如廣告文本） ，并對(duì)文本進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理（如格式調(diào)整、語(yǔ)法修正） 。此步驟通過(guò)結(jié)合規(guī)則方法（如正則表達(dá)式） 與自動(dòng)化工具完成。最后，利用人工和半自動(dòng)化標(biāo)注工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)標(biāo)注。例如，將文本標(biāo)記為詐騙或非詐騙類(lèi)別，并進(jìn)一步細(xì)分詐騙類(lèi)型（如冒充客服、虛假貸款） 。標(biāo)注結(jié)果存儲(chǔ)于分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，為后續(xù)模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量語(yǔ)料。

2.1.2 詐騙信息檢測(cè)模塊

該模塊利用大語(yǔ)言模型對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)義分析和特征提取，識(shí)別并分類(lèi)潛在的詐騙信息。通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，大語(yǔ)言模型能夠?qū)ξ谋具M(jìn)行語(yǔ)義理解，提取詐騙模式的核心特征，例如特定關(guān)鍵詞、語(yǔ)言風(fēng)格及詐騙話(huà)術(shù)結(jié)構(gòu)。為提升模型對(duì)電信詐騙場(chǎng)景的適應(yīng)性，系統(tǒng)采用預(yù)訓(xùn)練模型（如GPT） 結(jié)合定制語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行微調(diào)。在特征提取的基礎(chǔ)上，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如支持向量機(jī)、隨機(jī)森林） 對(duì)分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練，將提取的特征映射為具體的詐騙類(lèi)別。訓(xùn)練過(guò)程中通過(guò)交叉驗(yàn)證技術(shù)對(duì)分類(lèi)器性能進(jìn)行評(píng)估，并結(jié)合參數(shù)調(diào)優(yōu)提升分類(lèi)結(jié)果的準(zhǔn)確性和召回率。此外，系統(tǒng)具備實(shí)時(shí)監(jiān)控與動(dòng)態(tài)更新功能，能夠?qū)斎霐?shù)據(jù)流進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，及時(shí)識(shí)別新型詐騙模式，并通過(guò)動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)機(jī)制更新模型參數(shù)，以持續(xù)優(yōu)化檢測(cè)能力。

2.1.3 勸阻策略生成模塊

該模塊根據(jù)詐騙情境和受害人特征生成個(gè)性化勸阻策略，并通過(guò)多種渠道向受害人傳遞勸阻信息。系統(tǒng)首先分析檢測(cè)到的詐騙信息，結(jié)合詐騙情境（如詐騙類(lèi)型、話(huà)術(shù)特點(diǎn)） 以及受害人信息（如年齡、教育背景、心理狀態(tài)） 制定勸阻策略，隨后利用大語(yǔ)言模型生成連貫且針對(duì)性強(qiáng)的勸阻話(huà)術(shù)。生成的勸阻信息可通過(guò)短信、電子郵件、社交媒體私信等多種渠道發(fā)送，以確保信息能夠快速傳遞至目標(biāo)受害人。此外，系統(tǒng)支持電話(huà)勸阻功能，通過(guò)生成的勸阻話(huà)術(shù)為公安人員提供溝通參考，提高勸阻效率。為進(jìn)一步提升勸阻效果，系統(tǒng)根據(jù)實(shí)際效果（如信息送達(dá)率和受害人反饋） 對(duì)生成策略進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化，從而不斷提高勸阻的成功率。

2.2 勸阻機(jī)制的創(chuàng)新設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)的勸阻機(jī)制融合法律、技術(shù)和心理學(xué)原理，旨在開(kāi)發(fā)針對(duì)不同詐騙類(lèi)型和受害人特征的多維度勸阻策略，從而提升勸阻效果與成功率。在法律支持方面，系統(tǒng)在勸阻話(huà)術(shù)中融入相關(guān)法規(guī)條款，如引用刑法對(duì)電信詐騙的處罰規(guī)定，增強(qiáng)信息的權(quán)威性和可信度。在技術(shù)手段上，利用大語(yǔ)言模型深度分析詐騙話(huà)術(shù)，生成針對(duì)性的勸阻策略，例如通過(guò)解釋實(shí)際客服流程并提供真實(shí)企業(yè)聯(lián)系方式，幫助受害人快速核實(shí)信息。在心理學(xué)應(yīng)用方面，系統(tǒng)根據(jù)受害人的心理狀態(tài)調(diào)整勸阻策略，例如為緊張或焦慮者生成安撫型話(huà)術(shù)，而對(duì)持懷疑態(tài)度者則采用邏輯推理和事實(shí)證據(jù)結(jié)合的方式進(jìn)行說(shuō)服。同時(shí)，系統(tǒng)結(jié)合勸阻效果的反饋不斷優(yōu)化話(huà)術(shù)內(nèi)容，使其更貼合受害人心理。多維度策略的結(jié)合體現(xiàn)在內(nèi)容生成與傳播方式上，系統(tǒng)支持通過(guò)短信、電話(huà)、社交媒體等多渠道動(dòng)態(tài)調(diào)整發(fā)送策略，高風(fēng)險(xiǎn)案件則建議由公安機(jī)關(guān)直接介入電話(huà)勸阻，以進(jìn)一步增強(qiáng)勸阻效果。

2.3 數(shù)據(jù)處理與模型訓(xùn)練

為確保系統(tǒng)能夠高效識(shí)別詐騙信息并生成精準(zhǔn)勸阻策略，本模塊從數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練到性能評(píng)估進(jìn)行了全面設(shè)計(jì)。在數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)，系統(tǒng)從短信、社交媒體、電子郵件等多來(lái)源獲取原始文本數(shù)據(jù)，利用正則表達(dá)式去除噪聲并進(jìn)行格式化處理，對(duì)多語(yǔ)言數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)和轉(zhuǎn)換。結(jié)合半自動(dòng)化標(biāo)注工具和專(zhuān)家審核，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)標(biāo)注（如詐騙類(lèi)型和關(guān)鍵話(huà)術(shù)特征） ，并按8∶1∶1比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，存儲(chǔ)于分布式數(shù)據(jù)庫(kù)以支持模型訓(xùn)練與檢索。模型訓(xùn)練采用預(yù)訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型（如GPT系列） ，通過(guò)微調(diào)適應(yīng)電信詐騙場(chǎng)景，并設(shè)置合理的參數(shù)（如學(xué)習(xí)率5e-5、批量大小32） 以確保訓(xùn)練效果，同時(shí)通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)提升模型對(duì)多樣化詐騙話(huà)術(shù)的適應(yīng)性。性能評(píng)估中，系統(tǒng)利用準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行全面衡量，特別關(guān)注召回率以降低高風(fēng)險(xiǎn)詐騙漏報(bào)率。通過(guò)5折交叉驗(yàn)證和測(cè)試集驗(yàn)證確保模型性能的穩(wěn)定性和泛化能力，并結(jié)合混淆矩陣分析錯(cuò)誤分類(lèi)原因，進(jìn)一步優(yōu)化模型效果。

2.4 系統(tǒng)的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用

本系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中顯著提升了詐騙信息識(shí)別和勸阻效率，為公安機(jī)關(guān)防控電信網(wǎng)絡(luò)詐騙提供了有力支持。例如，在一起“冒充客服”類(lèi)詐騙案件中，系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)分析受害人接收的詐騙短信，快速識(shí)別并生成針對(duì)性勸阻話(huà)術(shù)，成功阻止了受害人轉(zhuǎn)賬，避免了約5 萬(wàn)元的經(jīng)濟(jì)損失。在與某地公安分局合作后得到反饋，該分局下轄派出所民警勸阻成功率從65%提升至85%，詐騙信息的平均識(shí)別時(shí)間縮短至30秒。這些應(yīng)用案例充分驗(yàn)證了系統(tǒng)的實(shí)戰(zhàn)價(jià)值，為反詐工作提供了強(qiáng)大技術(shù)支撐，顯著增強(qiáng)了社會(huì)公眾的安全感。

3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與評(píng)估

為了驗(yàn)證基于大語(yǔ)言模型的電信網(wǎng)絡(luò)詐騙勸阻系統(tǒng)的有效性和實(shí)用性，本研究以系統(tǒng)中三個(gè)核心模塊：反詐小游戲、勸阻話(huà)術(shù)、反詐健身房的設(shè)計(jì)原理和實(shí)現(xiàn)方法為例，通過(guò)這些模塊的具體案例分析，對(duì)系統(tǒng)的各個(gè)功能模塊進(jìn)行了全面的測(cè)試和評(píng)估，旨在展現(xiàn)大語(yǔ)言模型在電信網(wǎng)絡(luò)詐騙案件防范和勸阻中的應(yīng)用潛力與實(shí)際效果。

3.1 反詐小游戲模塊的設(shè)計(jì)與優(yōu)化

反詐小游戲模塊旨在通過(guò)互動(dòng)體驗(yàn)增強(qiáng)用戶(hù)對(duì)電信網(wǎng)絡(luò)詐騙的識(shí)別能力和防范意識(shí)。該模塊以游戲化學(xué)習(xí)理論和情境學(xué)習(xí)理論為設(shè)計(jì)依據(jù)，通過(guò)模擬真實(shí)詐騙場(chǎng)景，讓用戶(hù)在決策過(guò)程中學(xué)習(xí)詐騙識(shí)別與應(yīng)對(duì)策略。游戲設(shè)計(jì)主要分為四個(gè)階段，每個(gè)階段的用戶(hù)選擇會(huì)直接影響游戲結(jié)果，并與實(shí)際詐騙場(chǎng)景形成對(duì)應(yīng)。

3.1.1 游戲場(chǎng)景與流程設(shè)計(jì)

以“冒充快遞退款”類(lèi)詐騙為例，如圖2、圖3所示。游戲?qū)⒃p騙流程分為4個(gè)階段：初步接觸（接收短信或電話(huà)） 、信息驗(yàn)證（檢查退款鏈接或賬戶(hù)信息） 、深入溝通（與“客服”交談） 、最終決策（是否轉(zhuǎn)賬） 。每個(gè)階段設(shè)置多項(xiàng)選擇題，用戶(hù)的決策將決定進(jìn)入下一階段的情節(jié)走向。例如，用戶(hù)在“信息驗(yàn)證”階段選擇忽略退款鏈接，則直接跳出詐騙陷阱；而選擇點(diǎn)擊鏈接，則觸發(fā)進(jìn)一步的詐騙話(huà)術(shù)模擬。通過(guò)這種遞進(jìn)式的場(chǎng)景設(shè)置，用戶(hù)能夠體驗(yàn)完整的詐騙過(guò)程，從而深刻理解詐騙行為的邏輯和手法。

3.1.2 用戶(hù)選擇對(duì)結(jié)果的影響

在每個(gè)階段，用戶(hù)的選擇不僅影響當(dāng)前的游戲結(jié)果，還會(huì)影響整體情節(jié)的復(fù)雜性和最終評(píng)分。例如，在“深入溝通”階段，若用戶(hù)選擇詢(xún)問(wèn)具體細(xì)節(jié)，游戲會(huì)展示詐騙分子進(jìn)一步的話(huà)術(shù)技巧；而若用戶(hù)選擇直接結(jié)束對(duì)話(huà)，則進(jìn)入低風(fēng)險(xiǎn)路徑并獲得較高評(píng)分。這種設(shè)計(jì)使用戶(hù)能夠在動(dòng)態(tài)決策中學(xué)習(xí)詐騙應(yīng)對(duì)策略，并強(qiáng)化對(duì)真實(shí)場(chǎng)景的應(yīng)對(duì)能力。

3.1.3 理論依據(jù)與優(yōu)化策略

游戲設(shè)計(jì)結(jié)合游戲化學(xué)習(xí)理論，通過(guò)積分、等級(jí)獎(jiǎng)勵(lì)等方式增強(qiáng)用戶(hù)參與感和學(xué)習(xí)效果；同時(shí)，基于情境學(xué)習(xí)理論，構(gòu)建貼近現(xiàn)實(shí)的詐騙情景，讓用戶(hù)在實(shí)踐中獲取知識(shí)。用戶(hù)的每次選擇都會(huì)提供即時(shí)反饋，例如“這是一個(gè)常見(jiàn)的詐騙話(huà)術(shù)，請(qǐng)?zhí)岣呔琛保詭椭脩?hù)建立詐騙識(shí)別的邏輯思維。此外，結(jié)合用戶(hù)反饋和測(cè)試結(jié)果，優(yōu)化游戲的界面設(shè)計(jì)、互動(dòng)方式及內(nèi)容豐富性。例如，增加不同詐騙類(lèi)型的情境案例（如冒充客服、投資詐騙） ，并定期更新游戲內(nèi)容以涵蓋最新詐騙手段。

3.1.4 實(shí)用效果與反饋

在實(shí)際測(cè)試中，反詐小游戲模塊顯著提升了用戶(hù)的詐騙識(shí)別能力和防范意識(shí)。用戶(hù)在完成游戲后對(duì)詐騙手法的識(shí)別準(zhǔn)確率平均提高了40%，對(duì)常見(jiàn)詐騙類(lèi)型的理解更加深入。反饋調(diào)查顯示，90%以上的用戶(hù)認(rèn)為游戲內(nèi)容具有教育性和實(shí)用性，能夠有效幫助其應(yīng)對(duì)真實(shí)的詐騙風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)將游戲化學(xué)習(xí)和情境學(xué)習(xí)理論應(yīng)用于模塊設(shè)計(jì)，反詐小游戲?qū)崿F(xiàn)了知識(shí)傳授與實(shí)踐體驗(yàn)的有機(jī)結(jié)合，為用戶(hù)提供了一種直觀(guān)、生動(dòng)的反詐教育方式。

3.2 勸阻話(huà)術(shù)模塊的開(kāi)發(fā)與優(yōu)化

勸阻話(huà)術(shù)模塊通過(guò)大語(yǔ)言模型的深度學(xué)習(xí)能力，結(jié)合電信網(wǎng)絡(luò)詐騙案例的分析與模擬，經(jīng)過(guò)多輪訓(xùn)練與優(yōu)化，生成既符合執(zhí)法規(guī)范又能夠贏得受害人信任的勸阻話(huà)術(shù)。模塊開(kāi)發(fā)以精細(xì)化的數(shù)據(jù)標(biāo)注和多輪迭代訓(xùn)練策略為核心。標(biāo)注內(nèi)容涵蓋詐騙類(lèi)型、詐騙情境、受害人心理特征和勸阻目標(biāo)等，通過(guò)半自動(dòng)化工具結(jié)合專(zhuān)家審核，對(duì)“冒充客服”“投資詐騙”等類(lèi)型文本進(jìn)行分類(lèi)標(biāo)注，并標(biāo)記受害人的情緒狀態(tài)（如焦慮、警惕、冷漠） ，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與一致性。訓(xùn)練采用多輪迭代策略，初始以標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行模型微調(diào)，結(jié)合生成結(jié)果與專(zhuān)家反饋完善數(shù)據(jù)集。在迭代過(guò)程中，話(huà)術(shù)情感匹配度從78%提升至92%。每輪迭代后，利用測(cè)試集評(píng)估模型性能，優(yōu)化方向明確，為公安實(shí)戰(zhàn)提供精準(zhǔn)高效的勸阻支持。勸阻話(huà)術(shù)模板的功能設(shè)計(jì)包括以下幾個(gè)步驟，如圖4所示。

1） 大語(yǔ)言模型訓(xùn)練：對(duì)不同類(lèi)型的電信網(wǎng)絡(luò)詐騙案例進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練，從而生成初步的勸阻話(huà)術(shù)，這些話(huà)術(shù)將與民警和詐騙受害人進(jìn)行多次驗(yàn)證和調(diào)整。

2） 反饋優(yōu)化：根據(jù)民警和受害人的反饋信息，繼續(xù)對(duì)大語(yǔ)言模型進(jìn)行訓(xùn)練，直到生成的勸阻話(huà)術(shù)獲得民警的普遍認(rèn)可。

3） 生成符合規(guī)范的話(huà)術(shù)：通過(guò)最終訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型，輸出的勸阻話(huà)術(shù)不僅符合執(zhí)法規(guī)范要求，并能夠最大限度地贏得受害人的信任。

這種基于深度學(xué)習(xí)的大語(yǔ)言模型開(kāi)發(fā)方式，使得勸阻話(huà)術(shù)模塊能夠靈活應(yīng)對(duì)各種電信網(wǎng)絡(luò)詐騙場(chǎng)景，提高了勸阻的成功率。同時(shí)，通過(guò)持續(xù)優(yōu)化和驗(yàn)證，確保話(huà)術(shù)的有效性和合法性。程序?qū)崿F(xiàn)的效果如圖5 所示，依次填入案件類(lèi)型、性別、年齡、情緒狀態(tài)，通過(guò)大語(yǔ)言模型輸出兩個(gè)部分的結(jié)果。第一部分為案件情況，詳細(xì)介紹該案件類(lèi)型的實(shí)施過(guò)程和結(jié)果；第二部分是適用于警務(wù)人員使用的勸阻話(huà)術(shù)，分為6個(gè)步驟，協(xié)助警務(wù)人員勸阻受害人以減少遭受損失。

3.3 反詐健身房模塊的設(shè)計(jì)與優(yōu)化

反詐健身房模塊通過(guò)模擬電信網(wǎng)絡(luò)詐騙場(chǎng)景，利用大語(yǔ)言模型生成的勸阻話(huà)術(shù)，提升用戶(hù)在面對(duì)詐騙時(shí)的反應(yīng)能力和應(yīng)對(duì)技巧。模塊采用迭代式學(xué)習(xí)方法，通過(guò)多輪訓(xùn)練與反饋優(yōu)化，不斷提升話(huà)術(shù)生成質(zhì)量和用戶(hù)培訓(xùn)效果。首先，利用標(biāo)注數(shù)據(jù)和詐騙場(chǎng)景語(yǔ)料對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，生成初步勸阻話(huà)術(shù)。隨后，通過(guò)用戶(hù)在模擬場(chǎng)景中的互動(dòng)反饋，收集話(huà)術(shù)的有效性和接受度數(shù)據(jù)，并根據(jù)反饋調(diào)整生成規(guī)則和模型參數(shù)，以提升邏輯性與情感匹配度。在迭代過(guò)程中，用戶(hù)的詐騙識(shí)別率從72%提升至90%，平均反應(yīng)時(shí)間縮短了35%。模塊的實(shí)際效果通過(guò)量化評(píng)估進(jìn)一步驗(yàn)證：用戶(hù)識(shí)別詐騙案件的準(zhǔn)確率從65%提高至92%，平均反應(yīng)時(shí)間從120秒縮短至78秒，培訓(xùn)滿(mǎn)意度評(píng)分提升至4.8/5。同時(shí)，90%以上的用戶(hù)表示通過(guò)模塊培訓(xùn)后對(duì)應(yīng)對(duì)真實(shí)詐騙場(chǎng)景更有信心，充分體現(xiàn)了模塊在反詐教育中的實(shí)用性和有效性。該模塊的內(nèi)部設(shè)計(jì)流程如圖6所示，具體包括以下幾個(gè)步驟。

案例輸入與模型訓(xùn)練：將電信網(wǎng)絡(luò)詐騙案件的詳細(xì)信息輸入大語(yǔ)言模型，通過(guò)反復(fù)訓(xùn)練，生成針對(duì)該類(lèi)詐騙案件的應(yīng)對(duì)話(huà)術(shù)。民警驗(yàn)證與反饋：將生成的應(yīng)對(duì)話(huà)術(shù)交由負(fù)責(zé)偵辦電信網(wǎng)絡(luò)詐騙案件的民警進(jìn)行驗(yàn)證，并根據(jù)民警的反饋意見(jiàn)繼續(xù)對(duì)大語(yǔ)言模型進(jìn)行訓(xùn)練。多輪迭代優(yōu)化：在多輪的反饋和優(yōu)化過(guò)程中，不斷改進(jìn)大語(yǔ)言模型的輸出，最終生成得到大多數(shù)民警認(rèn)可的勸阻話(huà)術(shù)。用戶(hù)訓(xùn)練與改進(jìn)：用戶(hù)在模擬場(chǎng)景中輸入他們的勸阻話(huà)術(shù)，由訓(xùn)練后的大語(yǔ)言模型進(jìn)行評(píng)估，并提供改進(jìn)意見(jiàn)和優(yōu)化后的勸阻話(huà)術(shù)。通過(guò)這種迭代優(yōu)化流程，反詐健身房模塊能夠不斷提升用戶(hù)在識(shí)別和應(yīng)對(duì)電信網(wǎng)絡(luò)詐騙案件中的反應(yīng)能力和勸阻效果，為實(shí)際生活中的防詐騙提供強(qiáng)有力的支持。程序?qū)崿F(xiàn)效果如圖7所示，在給定的案例中，填入應(yīng)對(duì)的話(huà)術(shù)，通過(guò)大語(yǔ)言模型進(jìn)行評(píng)判，對(duì)用戶(hù)輸入的話(huà)術(shù)策略進(jìn)行打分，并給出勸阻話(huà)術(shù)的優(yōu)化建議。

3.4 反詐系統(tǒng)效果評(píng)估

為了進(jìn)一步驗(yàn)證系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用效果，本文設(shè)計(jì)了真實(shí)場(chǎng)景模擬測(cè)試，并邀請(qǐng)公安機(jī)關(guān)的相關(guān)專(zhuān)家進(jìn)行評(píng)估。測(cè)試結(jié)果表明，系統(tǒng)在電信網(wǎng)絡(luò)詐騙的防范和勸阻方面具有顯著的實(shí)用價(jià)值。公安機(jī)關(guān)專(zhuān)家對(duì)系統(tǒng)的高效性和實(shí)用性給予了高度評(píng)價(jià)，認(rèn)為系統(tǒng)能夠快速識(shí)別和過(guò)濾詐騙信息，為公安機(jī)關(guān)提供及時(shí)的預(yù)警和響應(yīng)機(jī)制，有效提高了詐騙案件的偵破效率。在用戶(hù)體驗(yàn)方面的調(diào)查反饋中，85%以上的民警和輔警認(rèn)為系統(tǒng)生成的勸阻話(huà)術(shù)具有針對(duì)性和說(shuō)服力，能夠有效幫助其識(shí)別詐騙。用戶(hù)滿(mǎn)意度評(píng)分達(dá)到4.7/5，較系統(tǒng)初期版本提高了25%。此外，通過(guò)反詐健身房模塊培訓(xùn)的警務(wù)人員在識(shí)別詐騙類(lèi)型的準(zhǔn)確率提高了27%，應(yīng)對(duì)詐騙的平均反應(yīng)時(shí)間縮短了32%。為進(jìn)一步提升系統(tǒng)性能，本研究在后續(xù)的研究過(guò)程中將引入在線(xiàn)學(xué)習(xí)功能，實(shí)現(xiàn)模型的實(shí)時(shí)更新，確保系統(tǒng)能夠快速應(yīng)對(duì)新型詐騙手法的變化。同時(shí)，優(yōu)化反詐健身房模塊的交互設(shè)計(jì)，增加游戲化獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，以提高用戶(hù)參與度和學(xué)習(xí)效果。這些針對(duì)性的優(yōu)化方案將進(jìn)一步提升系統(tǒng)在實(shí)戰(zhàn)中的適用性與成效，為電信詐騙防控提供更全面的技術(shù)支撐。

4 結(jié)論

本文研究并設(shè)計(jì)了一個(gè)基于大語(yǔ)言模型的電信網(wǎng)絡(luò)詐騙勸阻系統(tǒng)，通過(guò)數(shù)據(jù)采集與處理、詐騙信息檢測(cè)和勸阻策略生成三大核心模塊，實(shí)現(xiàn)了對(duì)詐騙信息的高效識(shí)別和個(gè)性化勸阻策略的生成。研究的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)包括：首次將大語(yǔ)言模型的自然語(yǔ)言理解與生成能力應(yīng)用于電信詐騙防控場(chǎng)景，提出了精細(xì)化的數(shù)據(jù)標(biāo)注和多輪迭代訓(xùn)練策略，顯著提升了話(huà)術(shù)生成的針對(duì)性和實(shí)用性；構(gòu)建了集成多渠道信息處理的勸阻體系，增強(qiáng)了勸阻信息的觸達(dá)率和實(shí)戰(zhàn)效果；通過(guò)反詐健身房模塊的設(shè)計(jì)，將游戲化學(xué)習(xí)與情境模擬結(jié)合，有效提高了用戶(hù)的詐騙識(shí)別能力和反應(yīng)速度。這些成果為公安機(jī)關(guān)的反詐工作提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持，同時(shí)也為公眾教育和社會(huì)防控提供了創(chuàng)新方案。

盡管本研究取得了重要進(jìn)展，但仍有一些問(wèn)題需要進(jìn)一步探索。未來(lái)研究將集中于以下幾個(gè)方向：針對(duì)電信詐騙場(chǎng)景的特定需求，優(yōu)化大語(yǔ)言模型的語(yǔ)義理解與文本生成能力；引入在線(xiàn)學(xué)習(xí)功能，構(gòu)建動(dòng)態(tài)更新機(jī)制，以適應(yīng)新型詐騙手法以及多語(yǔ)言、跨文化場(chǎng)景的需求，提升系統(tǒng)的全球適應(yīng)性；融合語(yǔ)音、圖像等非文本數(shù)據(jù)源，探索多模態(tài)信息在反詐中的應(yīng)用，進(jìn)一步提高詐騙檢測(cè)的精準(zhǔn)性；加強(qiáng)與公安機(jī)關(guān)的合作，開(kāi)展大規(guī)模實(shí)戰(zhàn)測(cè)試，從不同區(qū)域和人群中收集反饋，全面評(píng)估系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)，并據(jù)此優(yōu)化模型和功能。通過(guò)持續(xù)的優(yōu)化與研究，系統(tǒng)將進(jìn)一步提升技術(shù)性能和應(yīng)用廣度，為電信網(wǎng)絡(luò)詐騙防控提供更強(qiáng)有力的支持與保障。