一种基于对抗进化的动态反诈决策方法

本发明涉及智能反诈技术领域，尤指一种基于对抗进化的动态反诈决策方法，首先构建原始诈骗样本数据集，作为对抗样本生成与模型训练的基础。攻击者模型基于语言生成模型，通过引导性提示生成具有敏感词伪装、语序扰动与语义掩盖特征的对抗样本，模拟真实诈骗变体。将对抗样本与原始样本混合构建训练集输入防御者模型进行训练，并以识别准确性优化攻击者模型prompt，实现动态迭代提升。防御者模型引入动态净化与语义补偿机制，抑制梯度敏感区域并修复语义完整性，增强模型在复杂语境下的稳定性与识别能力，从而实现对多样化新型诈骗文本的精准识别与拦截。