基于大语言模型的新型网络犯罪情报挖掘研究

doi:10.16607/j.cnki.1674-6708.2025.17.002

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基于大语言模型的新型网络犯罪情报挖掘研究

更新时间：2025-09-23

- 基于大语言模型的新型网络犯罪情报挖掘研究
- PublicCommunicationofScience&Technology Issue 17, Pages: 22-25(2025)
- 作者机构：
  
  中国人民警察大学研究生院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16607/j.cnki.1674-6708.2025.17.002
  CLC： D917;D918.2
- Published：2025
- 稿件说明：
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[J]. Publiccommunicationofscience&technology, 2025, (17): 22-25.
DOI：

[J]. Publiccommunicationofscience&technology, 2025, (17): 22-25. DOI： 10.16607/j.cnki.1674-6708.2025.17.002.

摘要

针对新型网络犯罪技术复杂、隐蔽性强等特征，提出一种基于大语言模型的情报挖掘模型，以解决传统方法效率低、准确性不足的问题。通过整合互联网开源信息、暗网数据及公安业务系统等多源异构数据，构建新型犯罪语料库，并采用大语言模型的语义关联分析与多模态融合技术，结合时序图卷积网络处理时序数据实现新型网络犯罪的情报挖掘，形成自适应、高效能、可解释的专业情报挖掘模型。研究表明，该模型能够精准识别新型网络犯罪的特征模式与潜在风险，为新型网络犯罪治理提供创新性技术与理论支撑，有效服务于公安实务部门的情报挖掘工作。

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