基于 RAG 技术的实时欺诈检测系统
密码学与安全
2025-01-28 v1 人工智能
摘要
人工智能在现代社会中发挥着双刃剑作用，既是利器也是祸源。虽然它赋能个人用户，也为恶意行为者提供了实施诈骗的工具，如欺诈性电话和冒充用户。亟需构建稳健的防护系统。本文提出一种新型实时欺诈检测机制，利用检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）技术应对此挑战。首先，系统集成持续更新的策略检查功能，实时转录电话内容，并利用基于 RAG 的模型验证通话者是否试图索取私人信息，从而确保对话的透明性与真实性。其次，实现基于 RAG 的实时用户冒充检测，通过双重验证流程确认通话者身份，确保问责。系统的关键创新在于无需重新训练即可更新策略，提升了适应性。我们使用合成电话录音进行验证，准确率达 97.98%，F1 分数达 97.44%，使用 100 通电话，超越了当前最先进的方法。该稳健且灵活的欺诈检测系统适用于实际部署。
引用
@article{arxiv.2501.15290,
title = {Advanced Real-Time Fraud Detection Using RAG-Based LLMs},
author = {Gurjot Singh and Prabhjot Singh and Maninder Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.15290},
year = {2025}
}