基于大语言模型和事件融合的电信诈骗事件风险分析
斯彬洲孙海春吴越
中国人民公安大学信息网络安全学院 公安大数据战略研究中心
摘要：[目的]为揭示电信诈骗发生过程以及发现关键风险因素，提出基于大语言模型和事件融合的电信诈骗事件风险分析研究框架。 [方法]通过构建电诈领域两阶段层次化提示指令，抽取诈骗案例相关风险事件和事件论元，结合语义依存分析和模板匹配方法得到诈骗事件链条；同时考虑到事件表述的多样性，基于BERTopic模型进行句向量表示，采用聚类算法进行事件融合。 [结果]在电信诈骗案例事件抽取和论元抽取F1值达到67.41%和73.12%，事件聚类得到10类主题风险事件，“提供个人信息”行为风险最高。展示冒充公检法诈骗的一般演化过程，并通过刘女士被骗案进行举例论证。 [局限]基于警情数据粒度比较粗，支撑预警能力不够强大。 [结论]采用大语言模型和事件融合聚类方法，能够完成事件演化链路的自动构建，分析事件的风险值，对电信诈骗的预警和劝阻有支撑作用。
- 专辑：
电子技术及信息科学; 经济与管理科学
- 专题：
计算机软件及计算机应用; 自动化技术; 信息经济与邮政经济
- 分类号：
TP18;TP391.1;F626
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