基于模型提示的欺诈识别方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于模型提示的欺诈识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、现有对于网络欺诈的识别，例如通过网站进行欺诈，还停留在通过传统的规则引擎进行识别的技术方案，比如，(1)利用规则引擎和模型平台，对网络安全风险进行识别、防范和拦截；(2)通过多源异构数据融合，深度学习特征建模，增量学习识别以及知识图谱推理等技术手段实现网络欺诈的预警；(3)使用目标反欺诈分析网络生成用户资源描述知识，并与反诈策略池进行匹配，生成反欺诈策略。然而上述多种技术方案存在因无法识别新型欺诈而导致的欺诈识别实时性差，以及欺诈识别准确度低的问题。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于模型提示的欺诈识别方法、装置、设备及存储介质，用以解决现有欺诈识别方案存在的识别不准确的技术问题。

2、本发明提供一种基于模型提示的欺诈识别方法，包括：

3、提取待识别网站的图文信息，将所述图文信息转换为描述文本；

4、基于所述描述文本生成提示信息；

5、将所述提示信息输入识别模型，得到所述识别模型输出的所述待识别网站的欺诈识别结果。

6、根据本发明提供的一种基于模型提示的欺诈识别方法，所述图文信息包括图像信息和文本信息；描述文本包括第一文本和第二文本，所述将所述图文信息转换为描述文本包括：

7、对所述文本信息进行筛选，得到所述第一文本；

8、对所述图像信息进行文本特征提取，得到所述第二文本。

9、根据本发明提供的一种基于模型提示的欺诈识别方法，所述对所述文本信息进行筛选，得到所述第一文本包括：

10、基于所述待识别网站确定第一筛选特征和第二筛选特征；

11、基于所述第一筛选特征对所述文本信息进行初筛，得到初筛文本；

12、基于所述第二筛选特征对所述初筛文本进行筛选，得到第一文本。

13、根据本发明提供的一种基于模型提示的欺诈识别方法，所述对所述图像信息进行文本特征提取，得到所述第二文本包括：

14、对所述图像信息进行识别得到多个图像要素，确定各所述图像要素之间的关联关系；

15、基于各所述图像要素之间的关联关系，对所述图像信息进行文本特征提取，得到所述第二文本。

16、根据本发明提供的一种基于模型提示的欺诈识别方法，所述基于所述描述文本生成提示信息包括：

17、根据所述第一文本和所述第二文本构建提示信息。

18、根据本发明提供的一种基于模型提示的欺诈识别方法，所述基于各所述图像要素之间的关联关系，对所述图像信息进行文本特征提取，得到所述第二文本包括：

19、基于各所述图像要素之间的关联关系，对所述图像信息进行文本特征提取，得到描述性文本；

20、对所述描述性文本进行特征拆分，得到所述第二文本。

21、根据本发明提供的一种基于模型提示的欺诈识别方法，所述将所述提示信息输入识别模型，得到所述识别模型输出的所述待识别网站的欺诈识别结果之后包括：

22、确定所述欺诈识别结果的识别精度；

23、在所述识别精度小于预设阈值的情况下，对所述识别模型进行微调。

24、本发明还提供一种基于模型提示的欺诈识别装置，包括：

25、图文信息转换模块，用于提取待识别网站的图文信息，将所述图文信息转换为描述文本；

26、提示信息生成模块，用于基于所述描述文本生成提示信息；

27、欺诈识别模块，用于将所述提示信息输入识别模型，得到所述识别模型输出的所述待识别网站的欺诈识别结果。

28、本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于模型提示的欺诈识别方法。

29、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于模型提示的欺诈识别方法。

30、本发明提供的基于模型提示的欺诈识别方法、装置、设备及存储介质，通过对待识别网站的图文信息进行提取，将提取到的图文信息转换为描述性文本，进而对描述性文本进行处理可生成用于提高模型识别精度的提示信息。将提示信息输入识别模型，得到待识别网站的欺诈识别结果。本发明通过将待识别网站图文信息转换得到描述文本，对描述文本进行处理得到可提高模型识别准确度的提示信息，以提高识别模型的欺诈识别准确率。

技术特征：

1.一种基于模型提示的欺诈识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于模型提示的欺诈识别方法，其特征在于，所述图文信息包括图像信息和文本信息；描述文本包括第一文本和第二文本，所述将所述图文信息转换为描述文本包括：

3.根据权利要求2所述的基于模型提示的欺诈识别方法，其特征在于，所述对所述文本信息进行筛选，得到所述第一文本包括：

4.根据权利要求2所述的基于模型提示的欺诈识别方法，其特征在于，所述对所述图像信息进行文本特征提取，得到所述第二文本包括：

5.根据权利要求2所述的基于模型提示的欺诈识别方法，其特征在于，所述基于所述描述文本生成提示信息包括：

6.根据权利要求4所述的基于模型提示的欺诈识别方法，其特征在于，所述基于各所述图像要素之间的关联关系，对所述图像信息进行文本特征提取，得到所述第二文本包括：

7.根据权利要求1所述的基于模型提示的欺诈识别方法，其特征在于，所述将所述提示信息输入识别模型，得到所述识别模型输出的所述待识别网站的欺诈识别结果之后包括：

8.一种基于模型提示的欺诈识别装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述基于模型提示的欺诈识别方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述基于模型提示的欺诈识别方法。

技术总结本发明涉及人工智能领域，本发明提供一种基于模型提示的欺诈识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：提取待识别网站的图文信息，将所述图文信息转换为描述文本；基于所述描述文本生成提示信息；将所述提示信息输入识别模型，得到所述识别模型输出的所述待识别网站的欺诈识别结果。本发明通过对待识别网站的图文信息进行提取，将提取到的图文信息转换为描述性文本，进而对描述性文本进行处理可生成用于提高模型识别精度的提示信息。将提示信息输入识别模型，得到待识别网站的欺诈识别结果。本发明通过将待识别网站图文信息转换得到描述文本，对描述文本进行处理得到可提高模型识别准确度的提示信息，以提高识别模型的欺诈识别准确率。技术研发人员：向垄,李林杰,冼鸿东,陈亮受保护的技术使用者：杰创智能科技股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29