哈爾濱工業(yè)大學(xué)(深圳)(哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳科技創(chuàng)新研究院)何道敬獲國(guó)家專(zhuān)利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉哈爾濱工業(yè)大學(xué)(深圳)(哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳科技創(chuàng)新研究院)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于多模態(tài)大型語(yǔ)言模型的詐騙網(wǎng)站檢測(cè)方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN120185937B 。
龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為:202510656148.9,技術(shù)領(lǐng)域涉及:H04L9/40;該發(fā)明授權(quán)一種基于多模態(tài)大型語(yǔ)言模型的詐騙網(wǎng)站檢測(cè)方法及裝置是由何道敬;顧鴻杰設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2025-05-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。
本一種基于多模態(tài)大型語(yǔ)言模型的詐騙網(wǎng)站檢測(cè)方法及裝置在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)大型語(yǔ)言模型的詐騙網(wǎng)站檢測(cè)方法及裝置,涉及網(wǎng)絡(luò)詐騙檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:對(duì)網(wǎng)頁(yè)截圖進(jìn)行圖像處理,獲得增強(qiáng)后截圖以及第一判斷依據(jù);根據(jù)html源代碼進(jìn)行圖模型構(gòu)建,獲得html圖模型;基于GPT?4o模型,根據(jù)增強(qiáng)后截圖、預(yù)設(shè)的真實(shí)標(biāo)簽和第一判斷依據(jù)生成第二判斷依據(jù);基于可調(diào)整溫度系數(shù),使用多模態(tài)大模型進(jìn)行詐騙網(wǎng)站檢測(cè)推理,獲得微調(diào)后多模態(tài)大模型以及第五判斷依據(jù);通過(guò)評(píng)分模型進(jìn)行樣本構(gòu)建,獲得選擇樣本以及拒絕樣本;使用選擇樣本以及拒絕樣本,對(duì)微調(diào)后多模態(tài)大模型進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練,使用優(yōu)化多模態(tài)大模型進(jìn)行詐騙網(wǎng)站檢測(cè)。本發(fā)明是一種基于多模態(tài)大語(yǔ)言模型的高效且準(zhǔn)確的詐騙網(wǎng)站檢測(cè)方法。
本發(fā)明授權(quán)一種基于多模態(tài)大型語(yǔ)言模型的詐騙網(wǎng)站檢測(cè)方法及裝置在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種基于多模態(tài)大型語(yǔ)言模型的詐騙網(wǎng)站檢測(cè)方法,其特征在于,所述方法包括: 基于爬蟲(chóng)技術(shù),對(duì)詐騙網(wǎng)站進(jìn)行數(shù)據(jù)爬取,獲得網(wǎng)頁(yè)截圖以及html源代碼; 對(duì)網(wǎng)頁(yè)截圖進(jìn)行圖像處理,獲得增強(qiáng)后截圖以及第一判斷依據(jù);根據(jù)html源代碼進(jìn)行圖模型構(gòu)建,獲得html圖模型; 基于GPT-4o模型,根據(jù)增強(qiáng)后截圖、預(yù)設(shè)的真實(shí)標(biāo)簽和第一判斷依據(jù),使用Few-shotImagePrompting技術(shù)進(jìn)行判斷依據(jù)生成,獲得第二判斷依據(jù); 基于可調(diào)整溫度系數(shù),根據(jù)增強(qiáng)后截圖、預(yù)設(shè)的真實(shí)標(biāo)簽和第二判斷依據(jù),使用多模態(tài)大模型進(jìn)行詐騙網(wǎng)站檢測(cè)推理,獲得微調(diào)后多模態(tài)大模型以及第五判斷依據(jù); 使用第二判斷依據(jù)以及html圖模型,對(duì)待訓(xùn)練評(píng)分模型進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練,獲得評(píng)分模型; 基于增強(qiáng)后截圖以及預(yù)設(shè)的真實(shí)標(biāo)簽,根據(jù)第五判斷依據(jù)以及html圖模型,通過(guò)評(píng)分模型進(jìn)行樣本構(gòu)建,獲得選擇樣本以及拒絕樣本; 使用選擇樣本以及拒絕樣本,對(duì)微調(diào)后多模態(tài)大模型進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練,獲得優(yōu)化多模態(tài)大模型; 獲取待檢測(cè)網(wǎng)頁(yè)的截圖以及html源代碼;根據(jù)待檢測(cè)網(wǎng)頁(yè)的截圖以及html源代碼,使用優(yōu)化多模態(tài)大模型進(jìn)行詐騙網(wǎng)站檢測(cè)。
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