基于大语言模型的电信网络诈骗劝阻系统研究

关键词：大语言模型；电信网络诈骗；数据分析；反诈劝阻

中图分类号：TP18 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）03-0053-05 开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

0引言

电信网络诈骗日益猖獗，严重威胁公民财产安全和社会稳定。犯罪分子利用多元化通信手段，如电话、短信、社交媒体和电子邮件，通过伪造身份、制造恐慌实施诈骗，造成巨大经济损失和心理创伤。传统防范措施难以应对快速变化的诈骗手法，亟须探索基于现代信息技术的智能化防控手段。人工智能，特别是大语言模型（如 Kimi、文心一言和 GPT） 的快速发展，为智能化反诈带来了新机遇。这些模型具备强大的语言理解和生成能力，可精准识别诈骗信息，并生成个性化劝阻策略，有望显著提升反诈效能。

现有研究主要集中在诈骗特征与防控机制以及劝阻策略与心理机制两方面。例如，赵炜佳、谢玲、李康等研究揭示了电信网络诈骗的复杂性、隐蔽性及防范挑战[1-3]，并探讨了多部门协同与技术手段在防控中的重要作用[4-6]。其他研究则从心理学角度出发，分析了受害者心理过程和反“洗脑”策略，并提出针对不同诈骗情境的劝阻方案。然而，现有研究在智能化、个性化劝阻策略方面仍有不足，难以有效应对日益复杂多变的诈骗手段。鉴于此，本文提出了一种基于大语言模型的电信网络诈骗劝阻系统，旨在构建高效的诈骗识别和劝阻平台，为公安实战提供技术支持。

1 理论基础

1.1 大语言模型的演进与特性

大语言模型（Large Language Models，LLMs）通过对海量文本数据的深度学习，展现出在自然语言处理中的卓越能力，尤其是在上下文理解、意图识别和高质量文本生成方面的优势。具体而言，这些模型能够基于上下文捕捉语言中的细微差别，准确理解诈骗信息的潜在意图；同时，具备生成连贯且针对性的劝阻话术的能力，使其在复杂语言场景下表现出显著的灵活性和精准性。这些特性为电信网络诈骗的识别与劝阻提供了强大的技术支持。例如，通过学习真实诈骗对话数据，LLMs能够识别隐蔽的诈骗模式，并生成高度个性化的劝阻策略，从而提升防控效率。

1.2 电信网络诈骗的特征与挑战

在“数智化”背景下，电信网络诈骗呈现出数据量大、手段更新快、跨平台作案等显著特征。犯罪分子利用社交媒体、短信、电子邮件等多种平台，跨地域实施精准诈骗，导致传统防范机制难以快速响应。同时，诈骗手段不断推陈出新，如深度伪造、社交工程攻击等新技术的应用，进一步增加了防范难度。此外，海量的通信数据为诈骗分子隐藏其行为提供了掩护，也对诈骗信息的快速识别和处理提出了更高的技术要求。因此，迫切需要构建一种能够应对多源数据和复杂诈骗手法的智能化反诈体系。

1.3 大数据和机器学习在诈骗防范中的应用

大数据和机器学习技术在诈骗防范中具有不可替代的作用，特别是在提升大语言模型的诈骗识别能力方面。大数据技术能够收集和整理来自多种平台的海量诈骗信息，为模型训练提供高质量的语料基础。通过结合机器学习算法，大语言模型能够从历史数据中提取诈骗特征，构建高度灵敏的识别机制。此外，机器学习模型的迭代优化能力使其能够实时适应新型诈骗手法，为系统提供动态更新支持。结合大数据和大语言模型，防诈骗系统可以实现从数据采集到识别与劝阻策略生成的完整链条，从而大幅提升系统的实战效能。

2 模型设计

本文提出的电信网络诈骗劝阻系统，基于大语言模型的自然语言处理能力，设计了一个模块化的系统架构，涵盖数据采集与处理、诈骗信息检测和劝阻策略生成三个核心模块，如图1所示。

该架构不仅提升了系统的灵活性和扩展性，也能够满足公安机关在实战中的实际需求。

2.1 系统架构

本文设计的电信网络诈骗劝阻系统基于大语言模型的自然语言处理能力，主要包括数据采集与处理模块、诈骗信息检测模块和劝阻策略生成模块三个核心部分。各模块的具体功能和实现方式如下。

2.1.1 数据采集与处理模块

该模块负责从多种数据源获取诈骗相关信息，并进行标准化处理以支持后续分析与识别。首先，系统通过API接口或网络爬虫技术从这些渠道实时采集数据，数据源类型涵盖短信、社交媒体平台（如微博、微信） 、电子邮件服务及通信记录等。其次，通过数据清洗对采集到的数据进行预处理，包括去重、去噪、去除无效信息（如广告文本） ，并对文本进行标准化处理（如格式调整、语法修正） 。此步骤通过结合规则方法（如正则表达式） 与自动化工具完成。最后，利用人工和半自动化标注工具对数据进行分类标注。例如，将文本标记为诈骗或非诈骗类别，并进一步细分诈骗类型（如冒充客服、虚假贷款） 。标注结果存储于分布式数据库，为后续模型训练提供高质量语料。

2.1.2 诈骗信息检测模块

该模块利用大语言模型对采集的数据进行语义分析和特征提取，识别并分类潜在的诈骗信息。通过深度学习技术，大语言模型能够对文本进行语义理解，提取诈骗模式的核心特征，例如特定关键词、语言风格及诈骗话术结构。为提升模型对电信诈骗场景的适应性，系统采用预训练模型（如GPT） 结合定制语料库进行微调。在特征提取的基础上，利用机器学习算法（如支持向量机、随机森林） 对分类器进行训练，将提取的特征映射为具体的诈骗类别。训练过程中通过交叉验证技术对分类器性能进行评估，并结合参数调优提升分类结果的准确性和召回率。此外，系统具备实时监控与动态更新功能，能够对输入数据流进行实时分析，及时识别新型诈骗模式，并通过动态学习机制更新模型参数，以持续优化检测能力。

2.1.3 劝阻策略生成模块

该模块根据诈骗情境和受害人特征生成个性化劝阻策略，并通过多种渠道向受害人传递劝阻信息。系统首先分析检测到的诈骗信息，结合诈骗情境（如诈骗类型、话术特点） 以及受害人信息（如年龄、教育背景、心理状态） 制定劝阻策略，随后利用大语言模型生成连贯且针对性强的劝阻话术。生成的劝阻信息可通过短信、电子邮件、社交媒体私信等多种渠道发送，以确保信息能够快速传递至目标受害人。此外，系统支持电话劝阻功能，通过生成的劝阻话术为公安人员提供沟通参考，提高劝阻效率。为进一步提升劝阻效果，系统根据实际效果（如信息送达率和受害人反馈） 对生成策略进行动态调整和优化，从而不断提高劝阻的成功率。

2.2 劝阻机制的创新设计

本系统的劝阻机制融合法律、技术和心理学原理，旨在开发针对不同诈骗类型和受害人特征的多维度劝阻策略，从而提升劝阻效果与成功率。在法律支持方面，系统在劝阻话术中融入相关法规条款，如引用刑法对电信诈骗的处罚规定，增强信息的权威性和可信度。在技术手段上，利用大语言模型深度分析诈骗话术，生成针对性的劝阻策略，例如通过解释实际客服流程并提供真实企业联系方式，帮助受害人快速核实信息。在心理学应用方面，系统根据受害人的心理状态调整劝阻策略，例如为紧张或焦虑者生成安抚型话术，而对持怀疑态度者则采用逻辑推理和事实证据结合的方式进行说服。同时，系统结合劝阻效果的反馈不断优化话术内容，使其更贴合受害人心理。多维度策略的结合体现在内容生成与传播方式上，系统支持通过短信、电话、社交媒体等多渠道动态调整发送策略，高风险案件则建议由公安机关直接介入电话劝阻，以进一步增强劝阻效果。

2.3 数据处理与模型训练

为确保系统能够高效识别诈骗信息并生成精准劝阻策略，本模块从数据处理、模型训练到性能评估进行了全面设计。在数据处理环节，系统从短信、社交媒体、电子邮件等多来源获取原始文本数据，利用正则表达式去除噪声并进行格式化处理，对多语言数据进行分类和转换。结合半自动化标注工具和专家审核，对数据进行精细标注（如诈骗类型和关键话术特征） ，并按8∶1∶1比例划分为训练集、验证集和测试集，存储于分布式数据库以支持模型训练与检索。模型训练采用预训练的大语言模型（如GPT系列） ，通过微调适应电信诈骗场景，并设置合理的参数（如学习率5e-5、批量大小32） 以确保训练效果，同时通过数据增强提升模型对多样化诈骗话术的适应性。性能评估中，系统利用准确率、召回率和F1分数等指标对模型进行全面衡量，特别关注召回率以降低高风险诈骗漏报率。通过5折交叉验证和测试集验证确保模型性能的稳定性和泛化能力，并结合混淆矩阵分析错误分类原因，进一步优化模型效果。

2.4 系统的实战应用

本系统在实际应用中显著提升了诈骗信息识别和劝阻效率，为公安机关防控电信网络诈骗提供了有力支持。例如，在一起“冒充客服”类诈骗案件中，系统通过实时分析受害人接收的诈骗短信，快速识别并生成针对性劝阻话术，成功阻止了受害人转账，避免了约5 万元的经济损失。在与某地公安分局合作后得到反馈，该分局下辖派出所民警劝阻成功率从65%提升至85%，诈骗信息的平均识别时间缩短至30秒。这些应用案例充分验证了系统的实战价值，为反诈工作提供了强大技术支撑，显著增强了社会公众的安全感。

3 系统设计与评估

为了验证基于大语言模型的电信网络诈骗劝阻系统的有效性和实用性，本研究以系统中三个核心模块：反诈小游戏、劝阻话术、反诈健身房的设计原理和实现方法为例，通过这些模块的具体案例分析，对系统的各个功能模块进行了全面的测试和评估，旨在展现大语言模型在电信网络诈骗案件防范和劝阻中的应用潜力与实际效果。

3.1 反诈小游戏模块的设计与优化

反诈小游戏模块旨在通过互动体验增强用户对电信网络诈骗的识别能力和防范意识。该模块以游戏化学习理论和情境学习理论为设计依据，通过模拟真实诈骗场景，让用户在决策过程中学习诈骗识别与应对策略。游戏设计主要分为四个阶段，每个阶段的用户选择会直接影响游戏结果，并与实际诈骗场景形成对应。

3.1.1 游戏场景与流程设计

以“冒充快递退款”类诈骗为例，如图2、图3所示。游戏将诈骗流程分为4个阶段：初步接触（接收短信或电话） 、信息验证（检查退款链接或账户信息） 、深入沟通（与“客服”交谈） 、最终决策（是否转账） 。每个阶段设置多项选择题，用户的决策将决定进入下一阶段的情节走向。例如，用户在“信息验证”阶段选择忽略退款链接，则直接跳出诈骗陷阱；而选择点击链接，则触发进一步的诈骗话术模拟。通过这种递进式的场景设置，用户能够体验完整的诈骗过程，从而深刻理解诈骗行为的逻辑和手法。

3.1.2 用户选择对结果的影响

在每个阶段，用户的选择不仅影响当前的游戏结果，还会影响整体情节的复杂性和最终评分。例如，在“深入沟通”阶段，若用户选择询问具体细节，游戏会展示诈骗分子进一步的话术技巧；而若用户选择直接结束对话，则进入低风险路径并获得较高评分。这种设计使用户能够在动态决策中学习诈骗应对策略，并强化对真实场景的应对能力。

3.1.3 理论依据与优化策略

游戏设计结合游戏化学习理论，通过积分、等级奖励等方式增强用户参与感和学习效果；同时，基于情境学习理论，构建贴近现实的诈骗情景，让用户在实践中获取知识。用户的每次选择都会提供即时反馈，例如“这是一个常见的诈骗话术，请提高警惕”，以帮助用户建立诈骗识别的逻辑思维。此外，结合用户反馈和测试结果，优化游戏的界面设计、互动方式及内容丰富性。例如，增加不同诈骗类型的情境案例（如冒充客服、投资诈骗） ，并定期更新游戏内容以涵盖最新诈骗手段。

3.1.4 实用效果与反馈

在实际测试中，反诈小游戏模块显著提升了用户的诈骗识别能力和防范意识。用户在完成游戏后对诈骗手法的识别准确率平均提高了40%，对常见诈骗类型的理解更加深入。反馈调查显示，90%以上的用户认为游戏内容具有教育性和实用性，能够有效帮助其应对真实的诈骗风险。通过将游戏化学习和情境学习理论应用于模块设计，反诈小游戏实现了知识传授与实践体验的有机结合，为用户提供了一种直观、生动的反诈教育方式。

3.2 劝阻话术模块的开发与优化

劝阻话术模块通过大语言模型的深度学习能力，结合电信网络诈骗案例的分析与模拟，经过多轮训练与优化，生成既符合执法规范又能够赢得受害人信任的劝阻话术。模块开发以精细化的数据标注和多轮迭代训练策略为核心。标注内容涵盖诈骗类型、诈骗情境、受害人心理特征和劝阻目标等，通过半自动化工具结合专家审核，对“冒充客服”“投资诈骗”等类型文本进行分类标注，并标记受害人的情绪状态（如焦虑、警惕、冷漠） ，确保数据的准确性与一致性。训练采用多轮迭代策略，初始以标注数据进行模型微调，结合生成结果与专家反馈完善数据集。在迭代过程中，话术情感匹配度从78%提升至92%。每轮迭代后，利用测试集评估模型性能，优化方向明确，为公安实战提供精准高效的劝阻支持。劝阻话术模板的功能设计包括以下几个步骤，如图4所示。