基于大模型的电信网络诈骗预警技术研究

呶募妙 · 昨天 21:26

学习论文：基于大模型的电信网络诈骗预警技术研究

研究背景与核心问题

问题现状
- 电信网络诈骗案件数量持续上升（2017-2021年全国案件超28万件，诈骗罪占比36.53%），诈骗手段快速迭代导致传统基于知识库的预警技术效果有限。
- 当前难点：诈骗话术冗长、线索分散（平均1182字，最长超6000字），人工特征提取效率低且无法适应新型诈骗变种。
技术契机
- 大模型（如ChatGPT）在few-shot/zero-shot任务中表现优异，为少样本诈骗文本分类提供新思路。

关键技术方法

基于大模型的诈骗文本分类框架

总体流程：
1. 语音输入 → 语音转写 → 主题分类（贷款相关？） → 特征判定（多要素分解） → 综合判定
复制代码

主题分类：过滤非贷款对话（如闲聊、业务办理），减少计算量。
特征判定：将复杂诈骗判别分解为粒度更小的子任务（如判定“宣传话术”“要求交费”等特征）。

核心创新点

特征提取自动化
- 采用句向量聚类技术：
  - 使用嵌入模型 bge-large-zh-v1.5 提取句向量，对152份诈骗样本的6874个短句聚类（K-means, k=30）。
  - 聚类结果分为三类：贷款相关（如“还款”“冻结解冻”）、对话相关（如“回复联系”）、无主题（杂乱文本）。
  - 替代人工拆解特征，提升效率与一致性。
提示词自动生成与优化（APE方法）
- 步骤：
  - 大模型基于模板生成初始提示词（填充正负样本）。
  - 评分筛选（公式：Score = 0.6 * Recall + 0.4 * Precision，侧重召回率）。
  - 多轮迭代：对高分提示词进行语义变体重采样。
- 解决提示词人工编写耗时、质量不稳定的问题。

分类器构建

手工特征方案

提炼贷款诈骗7大特征（如“无抵押宣传”“要求交费”“操作出错”等），设计ICIO框架提示词（指令-背景-输入-输出）。
分类规则：加权投票（特征权重25-40），累计权重≥40判定为诈骗。

贷款诈骗7大特征

宣传话术
- 使用“无抵押、免征信、低利率、快速放款”等虚假广告诱导受害者。
陌生关系
- 对话双方为陌生人关系（如“客服与客户”），排除熟人称呼（如“某师傅”“某总”）。
要求下载App
- 以办理贷款手续为由，要求受害者下载指定App或登录网站。
要求交费
- 编造“认证还款、保证金、手续费、刷流水”等理由要求转账。
操作出错
- 受害者操作时必然“出错”（如账户冻结、贷款失败），为后续诈骗铺垫。
解冻账户
- 以“解冻账户”为由要求二次交费（如“再次转账方可继续贷款”）。
要求截图
- 受害者交费后被要求提供“电子回执单、短信截图”等作为“凭证”。

特征权重与判定规则

权重分配（用于综合判定）：
特征权重宣传话术35操作出错40解冻账户35要求交费25要求下载App20要求截图20陌生关系10
判定规则：
累计权重 ≥40 即判定为贷款诈骗。

实际数据分布

在152个贷款诈骗样本中，各特征出现比例：

陌生关系：100%（所有诈骗样本均伪装陌生关系）
要求交费：62.5%
操作出错：48.6%
要求截图：44.0%
要求下载App：38.1%
宣传话术：23.6%
解冻账户：35.5%

说明：单一样本通常不会包含全部特征（诈骗分多阶段进行），但权重较高的特征（如“操作出错”“解冻账户”）更具判别性。

自动聚类特征方案

聚类生成15个贷款诈骗的特征，划分为高权重特征（如“冻结解冻”“截图”）和低权重特征。
分类规则：累计权重≥45判定为诈骗。

自动聚类特征方案的核心是通过无监督学习替代人工特征拆解，解决传统方法效率低、一致性差的问题：

任务目标
自动识别诈骗文本中的高频语义片段，形成可量化判别的特征集合。
技术路线
句向量提取 → 无监督聚类 → 特征权重分配 → 综合判定

实现步骤

1. 数据预处理

原始数据：152个贷款诈骗样本的语音转写文本（平均长度1182字）。
短句切分：
- 按标点符号分割文本，过滤长度30字符的句子。
- 得到6874个有效短句作为聚类输入。

2. 句向量提取

嵌入模型：采用bge-large-zh-v1.5（当前最优中文文本嵌入模型之一）。
向量维度：1024维向量表示每个短句的语义特征。

3. K-means聚类

聚类参数：k=30（根据经验设定）。
距离度量：余弦相似度（更适合文本向量）
聚类结果：

聚类测试代码，感觉效果不是很好：

import re
import numpy as np
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib
# 设置matplotlib后端以避免PyCharm兼容性问题
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
class FraudTextCluster:
def __init__(self, k=30, min_len=5, max_len=30):
"""
初始化聚类器
:param k: 聚类数量（默认为30）
:param min_len: 最短句子长度（字符数）
:param max_len: 最长句子长度（字符数）
"""
self.k = k
self.min_len = min_len
self.max_len = max_len
# 加载中文嵌入模型（论文使用的bge-large-zh-v1.5）
self.model = SentenceTransformer('D:\\llms\\bge-large-zh-v1.5')
def preprocess(self, texts):
"""
文本预处理：分割句子并过滤无效短句
:param texts: 原始文本列表（每个元素为一个诈骗样本）
:return: 有效短句列表
"""
short_sentences = []
for text in texts:
# 按标点符号分割句子
sentences = re.split(r'[。？！；，]', text)
for sent in sentences:
# 过滤长度不符合要求的句子
if self.min_len <= len(sent) <= self.max_len:
short_sentences.append(sent.strip())
return short_sentences
def extract_embeddings(self, sentences):
"""
提取句向量
:param sentences: 短句列表
:return: 句向量矩阵 (n_samples, 1024)
"""
return self.model.encode(sentences, normalize_embeddings=True)
def cluster(self, embeddings):
"""
K-means聚类
:param embeddings: 句向量矩阵
:return: 聚类标签和中心点
"""
# 获取样本数量（嵌入矩阵的第一维）
n_samples = len(embeddings)
if not isinstance(n_samples, int):
raise ValueError("embeddings 的长度应该是一个整数")
# 动态调整聚类数量
k = min(int(self.k), n_samples) # 确保聚类数不超过样本数
# 动态调整PCA维度
if n_samples > 50:
pca = PCA(n_components=50)
reduced_emb = pca.fit_transform(embeddings)
used_emb = reduced_emb
else:
# 样本数不足50时，不进行降维
used_emb = embeddings
# K-means聚类
kmeans = KMeans(
n_clusters=k,
init='k-means++',
n_init=10,
max_iter=300,
tol=1e-4,
random_state=42
)
labels = kmeans.fit_predict(used_emb)
return labels, kmeans.cluster_centers_
def analyze_clusters(self, sentences, labels):
"""
分析聚类结果
:param sentences: 短句列表
:param labels: 聚类标签
:return: 聚类分析字典
"""
cluster_dict = {}
for i in range(max(labels) + 1):
cluster_dict[i] = []
for sent, label in zip(sentences, labels):
cluster_dict[label].append(sent)
return cluster_dict
def visualize_clusters(self, embeddings, labels):
"""
可视化聚类结果（降维到2D）
:param embeddings: 句向量
:param labels: 聚类标签
"""
# 降维到2D
pca = PCA(n_components=2)
vis_emb = pca.fit_transform(embeddings)
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.scatterplot(
x=vis_emb[:, 0],
y=vis_emb[:, 1],
hue=labels,
palette="viridis",
alpha=0.7,
s=50
)
plt.title("Sentence Clustering Visualization")
plt.xlabel("PCA Component 1")
plt.ylabel("PCA Component 2")
plt.legend(title='Cluster', bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')
plt.tight_layout()
# 保存图像到文件而不是直接显示，以避免PyCharm兼容性问题
plt.savefig('clustering_result.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
print("聚类结果已保存到 clustering_result.png")
plt.close() # 关闭图形以释放内存
def full_pipeline(self, texts):
"""
完整聚类流程
:param texts: 原始文本列表
:return: 聚类结果字典
"""
# 1. 预处理
sentences = self.preprocess(texts)
print(f"预处理完成，得到{len(sentences)}个有效短句")
if len(sentences) == 0:
print("警告：未获得有效短句，请检查输入数据")
return {}
# 2. 提取句向量
embeddings = self.extract_embeddings(sentences)
print(f"句向量提取完成，维度：{embeddings.shape}")
# 3. 聚类
labels, centers = self.cluster(embeddings)
print(f"聚类完成，共生成{len(set(labels))}个簇")
# 4. 分析结果
cluster_data = self.analyze_clusters(sentences, labels)
# 5. 可视化（可选）
if len(sentences) > 1: # 至少需要2个样本才能可视化
self.visualize_clusters(embeddings, labels)
return cluster_data
# ====================== 使用示例 ====================== #
if __name__ == "__main__":
# 模拟论文中的诈骗文本数据（实际应替换为真实数据）
sample_texts = [
"您的账户因操作失误被冻结，需转账5000元解冻才能继续贷款",
"银行卡异常冻结，请扫码支付解冻费，否则无法提现",
"贷款审核需要验证还款能力，请先缴纳2000元保证金",
"系统检测到风险，需要您提供身份证照片和银行卡截图",
"下载我们的APP即可申请无抵押贷款，秒批秒到账",
"请稍等，正在为您处理贷款申请，可能需要几分钟时间",
"您好，我是XX银行客服，请问有什么可以帮您？",
"麻烦提供下您的姓名和手机号，我们需要登记信息",
"贷款已审批通过，但需要先支付手续费才能放款",
"您的账户存在异常操作，请立即联系客服处理"
]
# 初始化聚类器（参数与论文一致）
clusterer = FraudTextCluster(k=30, min_len=5, max_len=30)
# 运行完整流程
results = clusterer.full_pipeline(sample_texts)
# 打印聚类结果（每个簇的前3个句子）
print("\n聚类结果示例：")
for cluster_id, sentences in results.items():
print(f"\nCluster {cluster_id} (样本数: {len(sentences)}):")
for i, sent in enumerate(sentences[:3]):
print(f" - {sent}")
输出：
预处理完成，得到21个有效短句
句向量提取完成，维度：(21, 1024)
聚类完成，共生成21个簇
聚类结果已保存到 clustering_result.png
聚类结果示例：
Cluster 0 (样本数: 1):
- 系统检测到风险
Cluster 1 (样本数: 1):
- 您的账户存在异常操作
Cluster 2 (样本数: 1):
- 贷款已审批通过
Cluster 3 (样本数: 1):
- 请扫码支付解冻费
Cluster 4 (样本数: 1):
- 需要您提供身份证照片和银行卡截图
Cluster 5 (样本数: 1):
- 请先缴纳2000元保证金
Cluster 6 (样本数: 1):
- 可能需要几分钟时间
Cluster 7 (样本数: 1):
- 请立即联系客服处理
Cluster 8 (样本数: 1):
- 请问有什么可以帮您
Cluster 9 (样本数: 1):
- 否则无法提现
Cluster 10 (样本数: 1):
- 秒批秒到账
Cluster 11 (样本数: 1):
- 麻烦提供下您的姓名和手机号
Cluster 12 (样本数: 1):
- 贷款审核需要验证还款能力
Cluster 13 (样本数: 1):
- 下载我们的APP即可申请无抵押贷款
Cluster 14 (样本数: 1):
- 我们需要登记信息
Cluster 15 (样本数: 1):
- 我是XX银行客服
Cluster 16 (样本数: 1):
- 需转账5000元解冻才能继续贷款
Cluster 17 (样本数: 1):
- 正在为您处理贷款申请
Cluster 18 (样本数: 1):
- 但需要先支付手续费才能放款
Cluster 19 (样本数: 1):
- 银行卡异常冻结
Cluster 20 (样本数: 1):
- 您的账户因操作失误被冻结

复制代码

4. 特征权重分配

高权重特征（5类，权重=20）：
资金周转(3)、出错(9)、截图(10)、冻结解冻(24)、提现(27) （直接对应诈骗关键环节）
低权重特征（10类，权重=10）：
其他贷款相关类别（如还款、审核、身份证等）
判定规则：累计权重 ≥45 即判定为诈骗。

提示词自动生成（APE方法）

针对每个聚类特征，自动生成优化提示词：

生成模板：
1. "请找出‘特征句子’和非特征句子的区别，生成一个prompt用于检测特征句子。示例：
2. 特征句：[正样本1]、[正样本2]...
3. 非特征句：[负样本1]、[负样本2]..."
复制代码
优化流程：
- 初始生成：用聚类结果中的正/负样本填充模板，生成候选提示词。
  - 举例：如“账户被冻结需转账解冻”
    - 正样本（诈骗话术）：
      “您的账户因操作失误被冻结，需转账5000元解冻”
      “银行卡异常冻结，请扫码支付解冻费”
    - 负样本（正常对话）：
      “系统卡顿请稍后重试”
      “网络延迟导致交易失败”
- 评分筛选：
  - 测试效果，例如：
    - 召回率（Recall）= 75%（正确识别15/20个真实“冻结解冻”句）
    - 精确率（Precision）= 75%（20个判定结果中15个正确）
  - 计算得分：Score = 0.6×85% + 0.4×75% = 81%
  - 结果：该提示词进入Top 5候选（需与其他生成提示词比较得分）。。
- 迭代优化：对高分提示词语义变体重采样（如调整措辞、扩充描述）。
最终提示词示例：
1. "请在文本中查找涉及账户冻结、解冻要求的句子，典型话术如‘需转账解冻’‘账户被冻结’。
2. 输出格式：JSON数组，包含原文句子、判断理由、是否特征句。"
复制代码

实验与结果

数据预处理
- 数据来源：944条真实语音对话 → 过滤为667条文本（含152条贷款诈骗数据）。
- 预处理：
  - 语音转写纠错（GLM-4-9B模型增强可读性）。
  - 隐私脱敏（Qwen2.5-14B-Instruct检测敏感信息，人工核验）。
- 标注：5名标注员3轮标注（独立-交叉-合并），主题分类首轮平均F1=0.810。
关键实验结果
- 主题分类：召回率84.9%，精确率72.2%，F1=0.782（接近人工标注水平）。
- 手工特征分类：召回率79.6%，精确率87.6%，F1=0.834。
- 自动聚类特征分类：召回率81.6%，精确率84.9%，F1=0.832（与手工方案性能相当且优于人工首轮标注）。
对比优势
方案召回率精确率F1值人工首轮标注79.6%82.4%0.810手工特征79.6%87.6%0.834自动聚类特征81.6%84.9%0.832

应用价值与展望

实际意义
- 少量样本高效预警：仅需数十个样本构建分类器（APE），快速响应新型诈骗变种（传统方法需更新知识库）。
- 全流程优化：自动化特征提取和提示词生成将人工介入环节减少50%以上，显著提升处理效率。
未来方向
- 扩展至其他诈骗类型（如冒充客服、投资诈骗）。
- 优化聚类算法特征权重分配策略。

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