《Send to which account? Evaluation of an LLM-based Scambaiting System》
LLM 驱动的反诈骗钓鱼系统评估，揭示了智能对抗诈骗的新途径：
• 针对诈骗信息自动识别与应对，LLM 模型通过模拟受害者行为，有效诱导骗子暴露身份和手法。
• 系统集成多轮对话管理与上下文理解，提升钓鱼诱饵的自然度与欺骗力，增强反诈骗效果。
• 评估涵盖准确率、响应时间及安全性，验证系统在真实环境中的实用性与稳定性。
• 结合人机协作策略，平衡自动化与人工监督，避免误判和潜在风险。
• 适用于金融、电商及社交平台等多场景，具备高度可扩展性与定制能力。
心得：
1. 反诈骗不止靠被动防御，主动“诱骗”策略能有效揭露诈骗网络，提升打击效率。
2. 多轮对话和情境模拟是提高系统可信度和交互自然度的关键，直接影响识别效果。
3. 自动化与人工监督的结合，形成动态调整机制，保障安全和准确，避免误伤无辜。
更多细节🔗arxiv.org/abs/2305.12345
反诈骗 大语言模型 安全技术 人工智能 多轮对话
