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龙图腾网获悉上海淇玥信息技术有限公司申请的专利一种基于大语言模型LLM的反欺诈系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121599161B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610107636.9，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于大语言模型LLM的反欺诈系统及方法是由胡欢;张蓉;郑彦;杨轲;丁楠设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型LLM的反欺诈系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于大语言模型LLM的反欺诈系统及方法，系统包括：类别识别模块将网络平台原始文本数据输入大语言模型LLM识别欺诈类别；筛选模块筛选出待增强数据；合成模块将所述待增强数据输入大语言模型LLM，大语言模型LLM推理待增强数据中命名规则、代码编码规则、文本描述规则定向合成具有待增强数据欺诈逻辑特征的目标欺诈类别网络平台文本数据。本发明跳出大语言模型LLM传统文本生成任务的特定场景常规思维，开创性将其应用于反欺诈场景中的训练数据处理，由大语言模型LLM定向合成目标欺诈类别对应的网络平台文本数据，满足业务上对目标欺诈类别网络平台识别需求、解决训练数据类别严重不平衡的问题，保障用户使用网络平台的安全性。

本发明授权一种基于大语言模型LLM的反欺诈系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型LLM的反欺诈系统，其特征在于，所述系统包括： 采集单元，用于采集网络平台的原始平台数据；所述网络平台为应用程序，所述平台数据包括：应用程序的名称、文本描述信息、包名、版本号中的至少一个；或者，所述网络平台为网站，所述平台数据包括网站名称、网站地址、IP地址、网站文本内容中的至少一种； 识别单元，用于从所述原始平台数据中提取原始文本数据输入大语言模型LLM，并以欺诈类别作为提示词，通过大语言模型LLM识别各个网络平台的欺诈类别； 筛选模块，用于筛选出目标欺诈类别对应的网络平台的原始文本数据作为待增强数据； 合成模块，用于将所述待增强数据输入大语言模型LLM，通过大语言模型LLM推理所述待增强数据中的命名规则、代码编码规则、以及文本描述规则定向合成具有待增强数据欺诈逻辑特征的目标欺诈类别网络平台的文本数据；所述合成模块包括提取组合单元和子合成单元，其中：提取组合单元，用于提取所述待增强数据不同粒度的关键词；子合成单元，用于通过大语言模型LLM基于所述待增强数据中的命名规则、代码编码规则、以及文本描述规则分别选取不同粒度的关键词定向合成具有待增强数据欺诈逻辑特征的目标欺诈类别网络平台的文本数据； 混合模块，用于将合成的目标欺诈类别网络平台的文本数据与所述网络平台的原始文本数据混合，得到训练数据； 反欺诈模块，用于基于所述训练数据训练反欺诈模型并执行反欺诈操作；其中：所述反欺诈模型包括：异常检测模型或无监督学习模型；所述反欺诈操作包括：利用所述训练数据确定所述反欺诈模型的异常分值界限，并基于所述异常分值界限识别欺诈网络平台； 所述反欺诈模块包括： 第一子训练单元，用于基于所述训练数据训练无监督模型或异常检测模型； 第一采集单元，用于采集当前用户终端网络平台的文本数据输入大语言模型LLM识别欺诈类别； 第一子识别单元，用于将当前用户终端网络平台的文本数据以及欺诈类别输入无监督模型或异常检测模型，识别欺诈网络平台； 第一子阻断单元，用于阻断欺诈网络平台的使用，和或，向用户发出欺诈网络平台警告； 或者，所述反欺诈模块包括： 第二子训练单元，用于将所述训练数据、以及各个网络平台的多维数据作为全量训练数据训练反欺诈模型； 第二子识别单元，用于采集当前用户终端网络平台的文本数据、以及多维数据输入反欺诈模型，识别欺诈网络平台； 第二子阻断单元，用于阻断欺诈网络平台的使用，和或，向用户发出欺诈网络平台警告。

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