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arXiv· arXiv:2601.22485· Naen Xu, Jinghuai Zhang, Ping He, Chunyi Zhou, Jun Wang, Zhihui Fu, Tianyu Du, Zhaoxiang Wang, Shouling Ji·本站收录· 原文发表

FraudShield:知识图谱增强的 LLM 欺诈攻击防御

FraudShield: Knowledge Graph Empowered Defense for LLMs against Fraud Attacks

AI 导读

FraudShield 通过构建并精炼欺诈手法-关键词知识图谱,将可疑文本与欺诈技术的高置信关联结构化,并用高亮关键词与证据增强原始输入,引导 LLM 更安全地响应。实验显示,该方法在四个主流 LLM 和五类代表性欺诈上持续优于现有最优防御,并为模型生成提供可解释线索。

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