【技术实现步骤摘要】
本说明书的一个或多个实施例涉及信息，具体涉及一种信息自证方法、系统、电子设备及介质。
技术介绍
1、在信息
，自证方法通常指用户通过提供特定类型的文件、记录或信息，以证明其资料有效性的一种方法。通过对用户信息进行自证，审核机构可以更有效地进行资料审核和风险评估，同时提供更便捷和安全的服务。然而，由于目前用户信息时常被篡改，存在使用欺诈手段绕开自证系统的风险，使得自证系统的准确性与有效性有所降低。
技术实现思路
1、本说明书实施例提供了一种信息自证方法、系统、电子设备及介质，其技术方案如下：
2、第一方面，本说明书实施例提供了一种信息自证方法，包括：获取用户信息；对用户信息进行欺诈风险检测，得到用户对应的欺诈风险度；基于欺诈风险度，提取用户信息对应的文本信息、图像特征以及用户行为辅助信息；基于多模态大模型，对文本信息、图像特征以及用户行为辅助信息进行融合处理，生成用户对应的自证结果。
3、第二方面，本说明书实施例提供了一种信息自证装置，包括：信息获取模块，用于获取用户信息；风险检测模块，用于对用户信息进行欺诈风险检测，得到用户对应的欺诈风险度；信息提取模块，用于基于欺诈风险度，提取用户信息对应的文本信息、图像特征以及用户行为辅助信息；融合模块，用于基于多模态大模型，对文本信息、图像特征以及用户行为辅助信息进行融合处理，生成用户对应的自证结果。
4、第三方面，本说明书实施例提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；处理器与存储器相连；存储器，用
5、第四方面，本说明书实施例提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有多条指令，指令适于由处理器加载并执行上述实施例第一方面的信息自证方法的步骤。
6、本说明书一些实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
7、能够先获取用户信息；然后对用户信息进行欺诈风险检测，得到用户对应的欺诈风险度；再基于欺诈风险度，提取用户信息对应的文本信息、图像特征以及用户行为辅助信息；接着基于多模态大模型，对文本信息、图像特征以及用户行为辅助信息进行融合处理，生成用户对应的自证结果。本说明书实施例充分利用获取到的用户信息，结合多模态大模型进行信息处理，实现信息自证功能完备性与实际可行性；并且，本说明书实施例对用户信息进行欺诈风险检测，以得到用户对应的欺诈风险度，进一步减少资损可能性；本说明书实施例可全自动化评估用户信息可信度，提升用户体验，基于欺诈风险检测以及多模态大模型提高了自证系统的准确性与有效性，为构建自证系统提供了基础信息保障。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种信息自证方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述对所述用户信息进行欺诈风险检测，得到用户对应的欺诈风险度，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，所述基于所述用户信息，获取所述用户对应的图片欺诈风险度、行为欺诈风险度以及黑名单欺诈风险度，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述欺诈风险度，提取所述用户信息对应的文本信息、图像特征以及用户行为辅助信息，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，所述通过特征提取模型提取所述用户信息对应的文本信息、图像特征以及用户行为辅助信息，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，所述基于多模态大模型，对所述文本信息、所述图像特征以及所述用户行为辅助信息进行融合处理，生成所述用户对应的自证结果，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，所述基于所述文本信息、所述图像特征以及所述用户行为辅助信息，获取融合特征项，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
9.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
10.一种信息自证
11.根据权利要求10所述的装置，所述风险检测模块，包括：
12.根据权利要求11所述的装置，所述风险度子模块，包括：
13.根据权利要求10所述的装置，所述信息提取模块，包括：
14.根据权利要求13所述的装置，所述风险度判定模块包括特征提取模块，所述特征提取模块，包括：
15.根据权利要求10所述的装置，所述融合模块，包括：
16.根据权利要求15所述的装置，所述融合特征项模块，包括：
17.根据权利要求10所述的装置，还包括：
18.根据权利要求10所述的装置，还包括：
19.一种电子设备，包括处理器以及存储器；
20.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～9任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种信息自证方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述对所述用户信息进行欺诈风险检测，得到用户对应的欺诈风险度，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，所述基于所述用户信息，获取所述用户对应的图片欺诈风险度、行为欺诈风险度以及黑名单欺诈风险度，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述欺诈风险度，提取所述用户信息对应的文本信息、图像特征以及用户行为辅助信息，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，所述通过特征提取模型提取所述用户信息对应的文本信息、图像特征以及用户行为辅助信息，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，所述基于多模态大模型，对所述文本信息、所述图像特征以及所述用户行为辅助信息进行融合处理，生成所述用户对应的自证结果，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，所述基于所述文本信息、所述图像特征以及所述用户行为辅助信息，获取融合特征项，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢俊义，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。