基于ChatGPT的电信诈骗案件类型影响力评估

摘要：

当前电信诈骗犯罪呈高发态势,严重威胁人民群众财产安全,为了优化反诈策略、客观准确分析不同类型电信诈骗案件的发案趋势和发案特征,确定影响力较大的犯罪手段和方式,提出一种基于ChatGPT的电信诈骗案件类型影响力评估方法.借助知识图谱使案件文本内容结构化,并将案发时间、涉案金额、涉案事主人数作为评估案件影响力的因素,对电信诈骗方式进行量化.首先利用ChatGPT通过多轮问答的形式对电信诈骗案件文本语料进行数据预处理和知识抽取,低资源、快速及时地构建电信诈骗领域的案件知识图谱,并基于知识图谱统计分析案发时间、涉案金额、涉案事主人数等各类因素,把不同案件类型的影响抽象为影响因子,用影响因子刻画案发趋势与发案特征,以进行综合分析研判.通过对现有案例数据进行分析,计算案件类型影响因子,得到了不同案件类型的影响因子变化,验证了影响因子计算方法的科学性与有效性,为电信诈骗类型的评估提供了一种新的方法和思路.结合ChatGPT与知识图谱的优势,有助于及时把握案件发展变化趋势,为打击电信诈骗提供有力的支持和指导,对于保护公众的财产安全和社会的稳定具有重要意义.

关键词：电信诈骗、ChatGPT、知识图谱、影响评估

所属期刊栏目：17

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：2413-2425