【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，尤其是涉及一种基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统。
技术介绍
1、随着大型语言模型(llms)的进步，人工智能(ai)在生成文本、图像、语音和视频等多媒体内容方面取得了重要的突破，llms是基于深度神经网络的模型，通过学习大规模文本数据中的语言统计规律，能够根据输入的文本或指令生成相关的输出，这些模型具备强大的泛化能力和迁移能力，可以应用于机器翻译、文本摘要、对话系统、知识问答等自然语言处理(nlp)任务；
2、然而，llms也带来了安全和伦理方面的挑战，由于llms可以生成逼真且难以区分的虚假内容，一些不法分子利用这些模型从事黑产活动，例如欺诈、虚假宣传、造谣和诽谤等，对个人和社会造成了严重的危害。例如，一些黑产分子利用llms生成虚假的电商评论、新闻报道和社交媒体内容，影响消费者的判断和决策；还有一些黑产分子利用llms生成虚假的身份证明、合同协议和证书，进行身份冒充或者进行欺诈交易；此外，一些黑产分子还利用llms生成虚假的语音或视频内容，用于语音识别或人脸识别的欺骗和威胁。
3、上述中的现有技术方案存在以下缺陷：目前，对于llms生成的虚假内容的检测和防范技术仍然不够成熟和有效。一方面，由于llms生成的虚假内容非常真实和可信，很难通过传统的人工或机器学习方法来识别和鉴别；另一方面，llms具有强大的自适应能力和变化能力，可以根据不同的输入或指令生成多样风格或主题的内容，因此很难通过固定的规则或模式进行拦截和过滤，因此，针对llms生成的虚假内容进行黑产防骗已经
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：
3、一种基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统，包括信息采集模块、llms模块、风控决策模块、风控反馈模块和llms训练更新模块：
4、所述信息采集模块，用于从各个平台采集用户的文本、图片、语音和视频内容，并将其转换为统一的文本格式，作为llms模块的输入；
5、所述llms模块，用于对采集的文本内容进行分析和生成；
6、所述风控决策模块，用于根据llms模块的分析和生成结果，制定相应的防骗策略；
7、所述风控反馈模块，用于收集用户对防骗策略模块的反馈，并将其作为llms模块的训练数据，实现模型的持续优化和更新；
8、所述llms训练更新模块，该模块可以利用用户交互或评价技术获取用户对防骗策略模块干预效果的满意度或意见，并利用迁移学习或强化学习技术调整llms模块或防骗策略模块的参数或设置。
9、作为本专利技术所述一种基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统的一种优选方案，其中：所述信息采集模块，具体还包括有：
10、信息采集模块可以利用各种数据获取和处理技术，如网络爬虫、图像识别、语音识别、视频分析等，对多媒体内容进行抓取、解析、转换和标准化操作。
11、作为本专利技术所述一种基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统的一种优选方案，其中：所述llms模块，具体包括有：
12、内容分析功能，用于对文本内容进行语义理解、情感分析、话题识别等，并提取其中的关键信息，如姓名、电话号码、银行卡号等。该功能可以利用llms对文本内容进行编码，将其转化为高维度的潜在向量表示，并利用分类器或聚类器对其进行标注或分类。
13、作为本专利技术所述一种基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统的一种优选方案，其中：所述llms模块，具体还包括有：
14、内容生成功能，用于根据分析结果生成相应的文本内容，如回复、引导、反馈等。该功能可以利用llms对潜在向量表示进行解码，将其转化为自然语言文本，并利用模板或规则对其进行格式化或优化。
15、作为本专利技术所述一种基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统的一种优选方案，其中：所述风控决策模块，具体包括有：
16、防骗评估功能，用于对文本内容进行防骗评估，判断其是否存在欺诈或误导的嫌疑，并给出相应的置信度和风险等级。该功能可以利用llms对文本内容进行编码，并利用分类器或回归器对其进行打分或排序。
17、作为本专利技术所述一种基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统的一种优选方案，其中：所述风控决策模块，具体还包括有：
18、防骗干预功能，用于根据防骗评估结果，对文本内容进行相应的干预，如修改、删除、警告、举报等。该功能可以利用llms对文本内容进行修改或删除，并利用信息推送或通知技术对用户进行警告或提示。
19、作为本专利技术所述一种基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统的一种优选方案，其中：所述llms训练更新模块，具体还包括：
20、llms训练更新模块对模型进行持续训练，每隔一段时间把训练更新好的模型更新至llms模块，以此提高本反欺诈系统的自适应能力。
21、作为本专利技术所述一种基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统的一种优选方案，其中：所述llms模块，具体还包括有：
22、llms模块对信息进行内容分析，提取其中的关键信息，并判断信息的语义、情感和话题，并根据内容分析结果，生成如回复、引导和反馈相应的内容。
23、作为本专利技术所述一种基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统的一种优选方案，其中：所述llms模块，具体还包括有：
24、llms模块自训练后，自行把模型更新至llms模块，以辅助风控决策模块作出越来越精确的风控判断决策。
25、作为本专利技术所述一种基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统的一种优选方案，其中：所述风控反馈模块，具体还包括：
26、风控反馈模块收集用户对风控决策模块的反馈，并将其作为llms模块的训练数据，持续不断收集新型欺诈手段数据投喂给llms模型训练模块，实现模型的持续训练更新。
27、综上，本专利技术的有益技术效果为：
28、1.本专利技术利用大型语言模型作为特征提取器，可以有效地捕捉多媒体内容中隐藏的语义信息和结构信息，并将其转化为统一且高维度的潜在向量表示，提高了虚假内容检测的准确性和鲁棒性；
29、2.本专利技术利用分类器对潜在向量表示进行判断，可以快速地识别出由llms生成的虚假内容，并及时地向用户发送警示信息或采取相应措施，提高了黑产防骗的效率和效果；
30、3.本专利技术可以适用于多种类型和格式的多媒体内容，如文本、图片、语音和视频等，具有较强的通用性和适应性；
31、4.本专利技术可以根据不同的网络平台和用户需求，灵活地调整大型语言模型和分类器的参数和设置，具有较好的可扩展性和可定制性；
32、5.本专利技术可以持续本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统，其特征在于，包括信息采集模块、LLMs模块、风控决策模块、风控反馈模块和LLMs训练更新模块：
2.根据权利要求1所述的基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统，其特征在于，所述信息采集模块，具体还包括有：
3.根据权利要求1所述的基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统，其特征在于，所述LLMs模块，具体包括有：
4.根据权利要求1所述的基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统，其特征在于，所述LLMs模块，具体还包括有：
5.根据权利要求1所述的基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统，其特征在于，所述风控决策模块，具体包括有：
6.根据权利要求1所述的基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统，其特征在于，所述风控决策模块，具体还包括有：
7.根据权利要求1所述的基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统，其特征在于，所述LLMs训练更新模块，具体还包括：
8.根据权利要求1所述的基于大型语
9.根据权利要求1所述的基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统，其特征在于，所述LLMs模块，具体还包括有：
10.根据权利要求1所述的基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统，其特征在于，所述风控反馈模块，具体还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统，其特征在于，包括信息采集模块、llms模块、风控决策模块、风控反馈模块和llms训练更新模块：
2.根据权利要求1所述的基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统，其特征在于，所述信息采集模块，具体还包括有：
3.根据权利要求1所述的基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统，其特征在于，所述llms模块，具体包括有：
4.根据权利要求1所述的基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统，其特征在于，所述llms模块，具体还包括有：
5.根据权利要求1所述的基于大型语言模型自适应迭代的智能反欺诈技术和系统，其特征在于，所述风控决策模块，具体包括...
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