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LLM辅助在线对话欺诈与概念漂移联合检测框架

1 篇报道1 个报道来源8 小时前更新

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AI 综述

Ali Şölöğn等人提出了一种LLM辅助的两阶段在线对话欺诈检测框架。该框架首先通过定制的集成分类模型初筛可疑对话,随后引入单类漂移检测器(OCDD)分析对话中的概念漂移,以隔离话题转变。 在检测到漂移时,由LLM判断该转变是欺诈操纵还是正常话题转换;若无漂移,则推断为垃圾信息。该研究在社交工程聊天数据集上验证了框架效果,旨在提高实时检测准确率与可解释性,并与双LLM基线进行了对比。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月30日
  1. arXiv · NLP
    LLM 辅助在线对话中欺诈与概念漂移联合检测

    提出 LLM 辅助的两阶段在线对话欺诈检测框架,联合识别欺诈行为与概念漂移。 先以集成分类模型初筛可疑对话,再用单类漂移检测器 OCDD 分析漂移;有漂移时由 LLM 判断欺诈或正常话题转换,无漂移则推断为垃圾信息。 在社交工程聊天数据集上验证,提高实时欺诈检测准确率与可解释性,并对比双 LLM 基线。

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