關鍵詞：大語言模型；電信網絡詐騙；數(shù)據(jù)分析；反詐勸阻

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）03-0053-05 開放科學（資源服務） 標識碼（OSID） ：

0引言

電信網絡詐騙日益猖獗，嚴重威脅公民財產安全和社會穩(wěn)定。犯罪分子利用多元化通信手段，如電話、短信、社交媒體和電子郵件，通過偽造身份、制造恐慌實施詐騙，造成巨大經濟損失和心理創(chuàng)傷。傳統(tǒng)防范措施難以應對快速變化的詐騙手法，亟須探索基于現(xiàn)代信息技術的智能化防控手段。人工智能，特別是大語言模型（如 Kimi、文心一言和 GPT） 的快速發(fā)展，為智能化反詐帶來了新機遇。這些模型具備強大的語言理解和生成能力，可精準識別詐騙信息，并生成個性化勸阻策略，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制以及勸阻策略與心理機制兩方面。例如，趙煒佳、謝玲、李康等研究揭示了電信網絡詐騙的復雜性、隱蔽性及防范挑戰(zhàn)[1-3]，并探討了多部門協(xié)同與技術手段在防控中的重要作用[4-6]。其他研究則從心理學角度出發(fā)，分析了受害者心理過程和反“洗腦”策略，并提出針對不同詐騙情境的勸阻方案。然而，現(xiàn)有研究在智能化、個性化勸阻策略方面仍有不足，難以有效應對日益復雜多變的詐騙手段。鑒于此，本文提出了一種基于大語言模型的電信網絡詐騙勸阻系統(tǒng)，旨在構建高效的詐騙識別和勸阻平臺，為公安實戰(zhàn)提供技術支持。

1 理論基礎

1.1 大語言模型的演進與特性

大語言模型（Large Language Models，LLMs）通過對海量文本數(shù)據(jù)的深度學習，展現(xiàn)出在自然語言處理中的卓越能力，尤其是在上下文理解、意圖識別和高質量文本生成方面的優(yōu)勢。具體而言，這些模型能夠基于上下文捕捉語言中的細微差別，準確理解詐騙信息的潛在意圖；同時，具備生成連貫且針對性的勸阻話術的能力，使其在復雜語言場景下表現(xiàn)出顯著的靈活性和精準性。這些特性為電信網絡詐騙的識別與勸阻提供了強大的技術支持。例如，通過學習真實詐騙對話數(shù)據(jù)，LLMs能夠識別隱蔽的詐騙模式，并生成高度個性化的勸阻策略，從而提升防控效率。

1.2 電信網絡詐騙的特征與挑戰(zhàn)

在“數(shù)智化”背景下，電信網絡詐騙呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)量大、手段更新快、跨平臺作案等顯著特征。犯罪分子利用社交媒體、短信、電子郵件等多種平臺，跨地域實施精準詐騙，導致傳統(tǒng)防范機制難以快速響應。同時，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的應用，進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，也對詐騙信息的快速識別和處理提出了更高的技術要求。因此，迫切需要構建一種能夠應對多源數(shù)據(jù)和復雜詐騙手法的智能化反詐體系。

1.3 大數(shù)據(jù)和機器學習在詐騙防范中的應用

大數(shù)據(jù)和機器學習技術在詐騙防范中具有不可替代的作用，特別是在提升大語言模型的詐騙識別能力方面。大數(shù)據(jù)技術能夠收集和整理來自多種平臺的海量詐騙信息，為模型訓練提供高質量的語料基礎。通過結合機器學習算法，大語言模型能夠從歷史數(shù)據(jù)中提取詐騙特征，構建高度靈敏的識別機制。此外，機器學習模型的迭代優(yōu)化能力使其能夠實時適應新型詐騙手法，為系統(tǒng)提供動態(tài)更新支持。結合大數(shù)據(jù)和大語言模型，防詐騙系統(tǒng)可以實現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到識別與勸阻策略生成的完整鏈條，從而大幅提升系統(tǒng)的實戰(zhàn)效能。

2 模型設計

本文提出的電信網絡詐騙勸阻系統(tǒng)，基于大語言模型的自然語言處理能力，設計了一個模塊化的系統(tǒng)架構，涵蓋數(shù)據(jù)采集與處理、詐騙信息檢測和勸阻策略生成三個核心模塊，如圖1所示。

該架構不僅提升了系統(tǒng)的靈活性和擴展性，也能夠滿足公安機關在實戰(zhàn)中的實際需求。

2.1 系統(tǒng)架構

本文設計的電信網絡詐騙勸阻系統(tǒng)基于大語言模型的自然語言處理能力，主要包括數(shù)據(jù)采集與處理模塊、詐騙信息檢測模塊和勸阻策略生成模塊三個核心部分。各模塊的具體功能和實現(xiàn)方式如下。

2.1.1 數(shù)據(jù)采集與處理模塊

該模塊負責從多種數(shù)據(jù)源獲取詐騙相關信息，并進行標準化處理以支持后續(xù)分析與識別。首先，系統(tǒng)通過API接口或網絡爬蟲技術從這些渠道實時采集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)源類型涵蓋短信、社交媒體平臺（如微博、微信） 、電子郵件服務及通信記錄等。其次，通過數(shù)據(jù)清洗對采集到的數(shù)據(jù)進行預處理，包括去重、去噪、去除無效信息（如廣告文本） ，并對文本進行標準化處理（如格式調整、語法修正） 。此步驟通過結合規(guī)則方法（如正則表達式） 與自動化工具完成。最后，利用人工和半自動化標注工具對數(shù)據(jù)進行分類標注。例如，將文本標記為詐騙或非詐騙類別，并進一步細分詐騙類型（如冒充客服、虛假貸款） 。標注結果存儲于分布式數(shù)據(jù)庫，為后續(xù)模型訓練提供高質量語料。

2.1.2 詐騙信息檢測模塊

該模塊利用大語言模型對采集的數(shù)據(jù)進行語義分析和特征提取，識別并分類潛在的詐騙信息。通過深度學習技術，大語言模型能夠對文本進行語義理解，提取詐騙模式的核心特征，例如特定關鍵詞、語言風格及詐騙話術結構。為提升模型對電信詐騙場景的適應性，系統(tǒng)采用預訓練模型（如GPT） 結合定制語料庫進行微調。在特征提取的基礎上，利用機器學習算法（如支持向量機、隨機森林） 對分類器進行訓練，將提取的特征映射為具體的詐騙類別。訓練過程中通過交叉驗證技術對分類器性能進行評估，并結合參數(shù)調優(yōu)提升分類結果的準確性和召回率。此外，系統(tǒng)具備實時監(jiān)控與動態(tài)更新功能，能夠對輸入數(shù)據(jù)流進行實時分析，及時識別新型詐騙模式，并通過動態(tài)學習機制更新模型參數(shù)，以持續(xù)優(yōu)化檢測能力。

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性化勸阻策略，并通過多種渠道向受害人傳遞勸阻信息。系統(tǒng)首先分析檢測到的詐騙信息，結合詐騙情境（如詐騙類型、話術特點） 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，隨后利用大語言模型生成連貫且針對性強的勸阻話術。生成的勸阻信息可通過短信、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受害人。此外，系統(tǒng)支持電話勸阻功能，通過生成的勸阻話術為公安人員提供溝通參考，提高勸阻效率。為進一步提升勸阻效果，系統(tǒng)根據(jù)實際效果（如信息送達率和受害人反饋） 對生成策略進行動態(tài)調整和優(yōu)化，從而不斷提高勸阻的成功率。

2.2 勸阻機制的創(chuàng)新設計

本系統(tǒng)的勸阻機制融合法律、技術和心理學原理，旨在開發(fā)針對不同詐騙類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)在勸阻話術中融入相關法規(guī)條款，如引用刑法對電信詐騙的處罰規(guī)定，增強信息的權威性和可信度。在技術手段上，利用大語言模型深度分析詐騙話術，生成針對性的勸阻策略，例如通過解釋實際客服流程并提供真實企業(yè)聯(lián)系方式，幫助受害人快速核實信息。在心理學應用方面，系統(tǒng)根據(jù)受害人的心理狀態(tài)調整勸阻策略，例如為緊張或焦慮者生成安撫型話術，而對持懷疑態(tài)度者則采用邏輯推理和事實證據(jù)結合的方式進行說服。同時，系統(tǒng)結合勸阻效果的反饋不斷優(yōu)化話術內容，使其更貼合受害人心理。多維度策略的結合體現(xiàn)在內容生成與傳播方式上，系統(tǒng)支持通過短信、電話、社交媒體等多渠道動態(tài)調整發(fā)送策略，高風險案件則建議由公安機關直接介入電話勸阻，以進一步增強勸阻效果。

2.3 數(shù)據(jù)處理與模型訓練

為確保系統(tǒng)能夠高效識別詐騙信息并生成精準勸阻策略，本模塊從數(shù)據(jù)處理、模型訓練到性能評估進行了全面設計。在數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)，系統(tǒng)從短信、社交媒體、電子郵件等多來源獲取原始文本數(shù)據(jù)，利用正則表達式去除噪聲并進行格式化處理，對多語言數(shù)據(jù)進行分類和轉換。結合半自動化標注工具和專家審核，對數(shù)據(jù)進行精細標注（如詐騙類型和關鍵話術特征） ，并按8∶1∶1比例劃分為訓練集、驗證集和測試集，存儲于分布式數(shù)據(jù)庫以支持模型訓練與檢索。模型訓練采用預訓練的大語言模型（如GPT系列） ，通過微調適應電信詐騙場景，并設置合理的參數(shù)（如學習率5e-5、批量大小32） 以確保訓練效果，同時通過數(shù)據(jù)增強提升模型對多樣化詐騙話術的適應性。性能評估中，系統(tǒng)利用準確率、召回率和F1分數(shù)等指標對模型進行全面衡量，特別關注召回率以降低高風險詐騙漏報率。通過5折交叉驗證和測試集驗證確保模型性能的穩(wěn)定性和泛化能力，并結合混淆矩陣分析錯誤分類原因，進一步優(yōu)化模型效果。

2.4 系統(tǒng)的實戰(zhàn)應用

本系統(tǒng)在實際應用中顯著提升了詐騙信息識別和勸阻效率，為公安機關防控電信網絡詐騙提供了有力支持。例如，在一起“冒充客服”類詐騙案件中，系統(tǒng)通過實時分析受害人接收的詐騙短信，快速識別并生成針對性勸阻話術，成功阻止了受害人轉賬，避免了約5 萬元的經濟損失。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%，詐騙信息的平均識別時間縮短至30秒。這些應用案例充分驗證了系統(tǒng)的實戰(zhàn)價值，為反詐工作提供了強大技術支撐，顯著增強了社會公眾的安全感。

3 系統(tǒng)設計與評估

為了驗證基于大語言模型的電信網絡詐騙勸阻系統(tǒng)的有效性和實用性，本研究以系統(tǒng)中三個核心模塊：反詐小游戲、勸阻話術、反詐健身房的設計原理和實現(xiàn)方法為例，通過這些模塊的具體案例分析，對系統(tǒng)的各個功能模塊進行了全面的測試和評估，旨在展現(xiàn)大語言模型在電信網絡詐騙案件防范和勸阻中的應用潛力與實際效果。

3.1 反詐小游戲模塊的設計與優(yōu)化

反詐小游戲模塊旨在通過互動體驗增強用戶對電信網絡詐騙的識別能力和防范意識。該模塊以游戲化學習理論和情境學習理論為設計依據(jù)，通過模擬真實詐騙場景，讓用戶在決策過程中學習詐騙識別與應對策略。游戲設計主要分為四個階段，每個階段的用戶選擇會直接影響游戲結果，并與實際詐騙場景形成對應。

3.1.1 游戲場景與流程設計

以“冒充快遞退款”類詐騙為例，如圖2、圖3所示。游戲將詐騙流程分為4個階段：初步接觸（接收短信或電話） 、信息驗證（檢查退款鏈接或賬戶信息） 、深入溝通（與“客服”交談） 、最終決策（是否轉賬） 。每個階段設置多項選擇題，用戶的決策將決定進入下一階段的情節(jié)走向。例如，用戶在“信息驗證”階段選擇忽略退款鏈接，則直接跳出詐騙陷阱；而選擇點擊鏈接，則觸發(fā)進一步的詐騙話術模擬。通過這種遞進式的場景設置，用戶能夠體驗完整的詐騙過程，從而深刻理解詐騙行為的邏輯和手法。

3.1.2 用戶選擇對結果的影響

在每個階段，用戶的選擇不僅影響當前的游戲結果，還會影響整體情節(jié)的復雜性和最終評分。例如，在“深入溝通”階段，若用戶選擇詢問具體細節(jié)，游戲會展示詐騙分子進一步的話術技巧；而若用戶選擇直接結束對話，則進入低風險路徑并獲得較高評分。這種設計使用戶能夠在動態(tài)決策中學習詐騙應對策略，并強化對真實場景的應對能力。

3.1.3 理論依據(jù)與優(yōu)化策略

游戲設計結合游戲化學習理論，通過積分、等級獎勵等方式增強用戶參與感和學習效果；同時，基于情境學習理論，構建貼近現(xiàn)實的詐騙情景，讓用戶在實踐中獲取知識。用戶的每次選擇都會提供即時反饋，例如“這是一個常見的詐騙話術，請?zhí)岣呔琛?，以幫助用戶建立詐騙識別的邏輯思維。此外，結合用戶反饋和測試結果，優(yōu)化游戲的界面設計、互動方式及內容豐富性。例如，增加不同詐騙類型的情境案例（如冒充客服、投資詐騙） ，并定期更新游戲內容以涵蓋最新詐騙手段。

3.1.4 實用效果與反饋

在實際測試中，反詐小游戲模塊顯著提升了用戶的詐騙識別能力和防范意識。用戶在完成游戲后對詐騙手法的識別準確率平均提高了40%，對常見詐騙類型的理解更加深入。反饋調查顯示，90%以上的用戶認為游戲內容具有教育性和實用性，能夠有效幫助其應對真實的詐騙風險。通過將游戲化學習和情境學習理論應用于模塊設計，反詐小游戲實現(xiàn)了知識傳授與實踐體驗的有機結合，為用戶提供了一種直觀、生動的反詐教育方式。

3.2 勸阻話術模塊的開發(fā)與優(yōu)化

勸阻話術模塊通過大語言模型的深度學習能力，結合電信網絡詐騙案例的分析與模擬，經過多輪訓練與優(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術。模塊開發(fā)以精細化的數(shù)據(jù)標注和多輪迭代訓練策略為核心。標注內容涵蓋詐騙類型、詐騙情境、受害人心理特征和勸阻目標等，通過半自動化工具結合專家審核，對“冒充客服”“投資詐騙”等類型文本進行分類標注，并標記受害人的情緒狀態(tài)（如焦慮、警惕、冷漠） ，確保數(shù)據(jù)的準確性與一致性。訓練采用多輪迭代策略，初始以標注數(shù)據(jù)進行模型微調，結合生成結果與專家反饋完善數(shù)據(jù)集。在迭代過程中，話術情感匹配度從78%提升至92%。每輪迭代后，利用測試集評估模型性能，優(yōu)化方向明確，為公安實戰(zhàn)提供精準高效的勸阻支持。勸阻話術模板的功能設計包括以下幾個步驟，如圖4所示。

1） 大語言模型訓練：對不同類型的電信網絡詐騙案例進行反復訓練，從而生成初步的勸阻話術，這些話術將與民警和詐騙受害人進行多次驗證和調整。

2） 反饋優(yōu)化：根據(jù)民警和受害人的反饋信息，繼續(xù)對大語言模型進行訓練，直到生成的勸阻話術獲得民警的普遍認可。

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

這種基于深度學習的大語言模型開發(fā)方式，使得勸阻話術模塊能夠靈活應對各種電信網絡詐騙場景，提高了勸阻的成功率。同時，通過持續(xù)優(yōu)化和驗證，確保話術的有效性和合法性。程序實現(xiàn)的效果如圖5 所示，依次填入案件類型、性別、年齡、情緒狀態(tài)，通過大語言模型輸出兩個部分的結果。第一部分為案件情況，詳細介紹該案件類型的實施過程和結果；第二部分是適用于警務人員使用的勸阻話術，分為6個步驟，協(xié)助警務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計與優(yōu)化

反詐健身房模塊通過模擬電信網絡詐騙場景，利用大語言模型生成的勸阻話術，提升用戶在面對詐騙時的反應能力和應對技巧。模塊采用迭代式學習方法，通過多輪訓練與反饋優(yōu)化，不斷提升話術生成質量和用戶培訓效果。首先，利用標注數(shù)據(jù)和詐騙場景語料對模型進行微調，生成初步勸阻話術。隨后，通過用戶在模擬場景中的互動反饋，收集話術的有效性和接受度數(shù)據(jù)，并根據(jù)反饋調整生成規(guī)則和模型參數(shù)，以提升邏輯性與情感匹配度。在迭代過程中，用戶的詐騙識別率從72%提升至90%，平均反應時間縮短了35%。模塊的實際效果通過量化評估進一步驗證：用戶識別詐騙案件的準確率從65%提高至92%，平均反應時間從120秒縮短至78秒，培訓滿意度評分提升至4.8/5。同時，90%以上的用戶表示通過模塊培訓后對應對真實詐騙場景更有信心，充分體現(xiàn)了模塊在反詐教育中的實用性和有效性。該模塊的內部設計流程如圖6所示，具體包括以下幾個步驟。

案例輸入與模型訓練：將電信網絡詐騙案件的詳細信息輸入大語言模型，通過反復訓練，生成針對該類詐騙案件的應對話術。民警驗證與反饋：將生成的應對話術交由負責偵辦電信網絡詐騙案件的民警進行驗證，并根據(jù)民警的反饋意見繼續(xù)對大語言模型進行訓練。多輪迭代優(yōu)化：在多輪的反饋和優(yōu)化過程中，不斷改進大語言模型的輸出，最終生成得到大多數(shù)民警認可的勸阻話術。用戶訓練與改進：用戶在模擬場景中輸入他們的勸阻話術，由訓練后的大語言模型進行評估，并提供改進意見和優(yōu)化后的勸阻話術。通過這種迭代優(yōu)化流程，反詐健身房模塊能夠不斷提升用戶在識別和應對電信網絡詐騙案件中的反應能力和勸阻效果，為實際生活中的防詐騙提供強有力的支持。程序實現(xiàn)效果如圖7所示，在給定的案例中，填入應對的話術，通過大語言模型進行評判，對用戶輸入的話術策略進行打分，并給出勸阻話術的優(yōu)化建議。

3.4 反詐系統(tǒng)效果評估

為了進一步驗證系統(tǒng)的實際應用效果，本文設計了真實場景模擬測試，并邀請公安機關的相關專家進行評估。測試結果表明，系統(tǒng)在電信網絡詐騙的防范和勸阻方面具有顯著的實用價值。公安機關專家對系統(tǒng)的高效性和實用性給予了高度評價，認為系統(tǒng)能夠快速識別和過濾詐騙信息，為公安機關提供及時的預警和響應機制，有效提高了詐騙案件的偵破效率。在用戶體驗方面的調查反饋中，85%以上的民警和輔警認為系統(tǒng)生成的勸阻話術具有針對性和說服力，能夠有效幫助其識別詐騙。用戶滿意度評分達到4.7/5，較系統(tǒng)初期版本提高了25%。此外，通過反詐健身房模塊培訓的警務人員在識別詐騙類型的準確率提高了27%，應對詐騙的平均反應時間縮短了32%。為進一步提升系統(tǒng)性能，本研究在后續(xù)的研究過程中將引入在線學習功能，實現(xiàn)模型的實時更新，確保系統(tǒng)能夠快速應對新型詐騙手法的變化。同時，優(yōu)化反詐健身房模塊的交互設計，增加游戲化獎勵機制，以提高用戶參與度和學習效果。這些針對性的優(yōu)化方案將進一步提升系統(tǒng)在實戰(zhàn)中的適用性與成效，為電信詐騙防控提供更全面的技術支撐。

4 結論

本文研究并設計了一個基于大語言模型的電信網絡詐騙勸阻系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)采集與處理、詐騙信息檢測和勸阻策略生成三大核心模塊，實現(xiàn)了對詐騙信息的高效識別和個性化勸阻策略的生成。研究的主要創(chuàng)新點包括：首次將大語言模型的自然語言理解與生成能力應用于電信詐騙防控場景，提出了精細化的數(shù)據(jù)標注和多輪迭代訓練策略，顯著提升了話術生成的針對性和實用性；構建了集成多渠道信息處理的勸阻體系，增強了勸阻信息的觸達率和實戰(zhàn)效果；通過反詐健身房模塊的設計，將游戲化學習與情境模擬結合，有效提高了用戶的詐騙識別能力和反應速度。這些成果為公安機關的反詐工作提供了強大的技術支持，同時也為公眾教育和社會防控提供了創(chuàng)新方案。

盡管本研究取得了重要進展，但仍有一些問題需要進一步探索。未來研究將集中于以下幾個方向：針對電信詐騙場景的特定需求，優(yōu)化大語言模型的語義理解與文本生成能力；引入在線學習功能，構建動態(tài)更新機制，以適應新型詐騙手法以及多語言、跨文化場景的需求，提升系統(tǒng)的全球適應性；融合語音、圖像等非文本數(shù)據(jù)源，探索多模態(tài)信息在反詐中的應用，進一步提高詐騙檢測的精準性；加強與公安機關的合作，開展大規(guī)模實戰(zhàn)測試，從不同區(qū)域和人群中收集反饋，全面評估系統(tǒng)在實際應用中的表現(xiàn)，并據(jù)此優(yōu)化模型和功能。通過持續(xù)的優(yōu)化與研究，系統(tǒng)將進一步提升技術性能和應用廣度，為電信網絡詐騙防控提供更強有力的支持與保障。