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生成式人工智能驱动下电信网络诈骗风险演化实证研究
被引量：
1
1
作者
周胜利
徐睿
+2 位作者
陈庭贵
汪邵杰
王镇波
《电信科学》
北大核心
2025年第5期149-165,共17页
利用知识图谱与事理图谱技术对生成式人工智能驱动下的电信网络诈骗案件进行实证研究,可以更直观地回溯受骗过程中风险的演化方式,对新型电信网络诈骗反制预警具有重要意义。基于利用生成式人工智能实施的电信网络诈骗案件数据,首先,进...
利用知识图谱与事理图谱技术对生成式人工智能驱动下的电信网络诈骗案件进行实证研究,可以更直观地回溯受骗过程中风险的演化方式,对新型电信网络诈骗反制预警具有重要意义。基于利用生成式人工智能实施的电信网络诈骗案件数据,首先,进行语义角色标注和依存句法分析;然后,通过事件元素识别和事件关系抽取,构建案件知识图谱和事理图谱;最后,结合数理统计和图谱技术分析电信网络诈骗风险演化的关键环节和演化模式。研究表明,嫌疑人借助生成式人工智能技术能更有效地利用证真偏差现象,博取受害人的信任;生成式人工智能驱动下电信网络诈骗风险的演化模式可分为3类,长链型演化模式反映了案件中的完整风险事件及事件间的演化过程,星型和复合型演化模式反映了同类案件中存在的不同风险行为模式及核心风险事件节点,能为制定更加科学合理的电信网络诈骗治理对策提供理论依据。
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关键词
生成式人工智能
电信网络诈骗
知识图谱
事件元素识别
深度聚类
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职称材料
生成式人工智能驱动下电信网络诈骗受害风险影响因素量化分析
2
作者
周胜利
徐睿
+1 位作者
陈庭贵
汪邵杰
《电信科学》
北大核心
2025年第7期71-84,共14页
开展生成式人工智能驱动下电信网络诈骗的受害风险影响因素研究,对于揭示犯罪规律和提升技术防治能力具有重要的理论价值与实践意义。为此,依托真实AI诈骗案件数据开展模拟实验,将犯罪过程解构为伪造信息的生成、传播与影响3个阶段,从...
开展生成式人工智能驱动下电信网络诈骗的受害风险影响因素研究,对于揭示犯罪规律和提升技术防治能力具有重要的理论价值与实践意义。为此,依托真实AI诈骗案件数据开展模拟实验,将犯罪过程解构为伪造信息的生成、传播与影响3个阶段,从中提取生成式人工智能、数据流、数据包、网络行为和受害风险等潜变量,再结合结构方程模型理论构建分析框架,系统量化了不同要素对受害风险的影响路径与作用贡献度。研究结果表明,生成式人工智能对受害风险具有显著的直接效应,且在整体影响效应中占据主导地位;数据流与数据包特征的中介效应较弱,在影响路径中作用不显著。
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关键词
生成式人工智能
电信网络诈骗
结构方程模型
量化分析
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职称材料
题名
生成式人工智能驱动下电信网络诈骗风险演化实证研究
被引量：
1
1
作者
周胜利
徐睿
陈庭贵
汪邵杰
王镇波
机构
浙江警察学院信息网络安全学院
杭州电子科技大学
网络
空间
安全
学院
浙江
工商大学统计与数学
学院
出处
《电信科学》
北大核心
2025年第5期149-165,共17页
基金
国家社会科学基金资助项目(No.23BGL272)。
文摘
利用知识图谱与事理图谱技术对生成式人工智能驱动下的电信网络诈骗案件进行实证研究,可以更直观地回溯受骗过程中风险的演化方式,对新型电信网络诈骗反制预警具有重要意义。基于利用生成式人工智能实施的电信网络诈骗案件数据,首先,进行语义角色标注和依存句法分析;然后,通过事件元素识别和事件关系抽取,构建案件知识图谱和事理图谱;最后,结合数理统计和图谱技术分析电信网络诈骗风险演化的关键环节和演化模式。研究表明,嫌疑人借助生成式人工智能技术能更有效地利用证真偏差现象,博取受害人的信任;生成式人工智能驱动下电信网络诈骗风险的演化模式可分为3类,长链型演化模式反映了案件中的完整风险事件及事件间的演化过程,星型和复合型演化模式反映了同类案件中存在的不同风险行为模式及核心风险事件节点,能为制定更加科学合理的电信网络诈骗治理对策提供理论依据。
关键词
生成式人工智能
电信网络诈骗
知识图谱
事件元素识别
深度聚类
Keywords
artificial intelligence generated content
telecom fraud
knowledge graph
event element recognition
deep clustering
分类号
D631.2 [政治法律—中外政治制度]
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职称材料
题名
生成式人工智能驱动下电信网络诈骗受害风险影响因素量化分析
2
作者
周胜利
徐睿
陈庭贵
汪邵杰
机构
浙江警察学院信息网络安全学院
杭州电子科技大学
网络
空间
安全
学院
浙江
工商大学统计与数学
学院
出处
《电信科学》
北大核心
2025年第7期71-84,共14页
基金
国家社会科学基金项目(No.23BGL272)。
文摘
开展生成式人工智能驱动下电信网络诈骗的受害风险影响因素研究,对于揭示犯罪规律和提升技术防治能力具有重要的理论价值与实践意义。为此,依托真实AI诈骗案件数据开展模拟实验,将犯罪过程解构为伪造信息的生成、传播与影响3个阶段,从中提取生成式人工智能、数据流、数据包、网络行为和受害风险等潜变量,再结合结构方程模型理论构建分析框架,系统量化了不同要素对受害风险的影响路径与作用贡献度。研究结果表明,生成式人工智能对受害风险具有显著的直接效应,且在整体影响效应中占据主导地位;数据流与数据包特征的中介效应较弱,在影响路径中作用不显著。
关键词
生成式人工智能
电信网络诈骗
结构方程模型
量化分析
Keywords
generative artificial intelligence
telecom network fraud
structural equation model
quantitative analysis
分类号
D924.3 [政治法律—刑法学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
生成式人工智能驱动下电信网络诈骗风险演化实证研究
周胜利
徐睿
陈庭贵
汪邵杰
王镇波
《电信科学》
北大核心
2025
1
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职称材料
2
生成式人工智能驱动下电信网络诈骗受害风险影响因素量化分析
周胜利
徐睿
陈庭贵
汪邵杰
《电信科学》
北大核心
2025
0
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