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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于LLM-RAG的涉诈URL分类识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119025675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410997005.X，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于LLM-RAG的涉诈URL分类识别方法是由江魁;李越挺设计研发完成，并于2024-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LLM-RAG的涉诈URL分类识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于LLM‑RAG的涉诈URL分类识别方法，包括：获取待测的URL数据；将所述URL数据输入涉诈识别模型进行识别，获取识别结果和判断依据，其中，所述涉诈识别模型由LLM构建；利用RAG方法，结合所述判断依据，对所述识别结果进行验证，获取验证结果。相比于其他方法，本发明通过RAG技术实现了识别结果的验证，能够提供更加可靠的识别结果。

本发明授权一种基于LLM-RAG的涉诈URL分类识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LLM-RAG的涉诈URL分类识别方法，其特征在于，包括： 获取待测的URL数据； 将所述URL数据输入涉诈识别模型进行识别，获取识别结果和判断依据，其中，所述涉诈识别模型由LLM构建； 获取识别结果和判断依据包括： 设置识别提示词； 对所述URL数据注入所述识别提示词； 将注入所述识别提示词后的所述URL数据，输入调整后的涉诈识别模型进行识别，获取识别结果和判断依据； 调整所述涉诈识别模型包括： 收集预设URL数据，设置所述识别提示词；其中，所述预设URL数据包括：涉诈URL数据和正常URL数据； 对收集的所述预设URL数据中填充所述识别提示词，构建微调语料库； 基于所述微调语料库对所述涉诈识别模型进行调整； 利用RAG方法，结合所述判断依据，对所述识别结果进行验证，获取验证结果； 对所述识别结果进行验证包括： 构建涉诈知识向量库； 根据所述判断依据，检索所述知识向量库，获取对应的知识向量； 对所述知识向量填充验证分类提示词后，输入所述涉诈识别模型进行研判，输出验证结果； 构建涉诈知识向量库包括： 收集涉诈相关的文本数据； 对所述涉诈相关的文本数据进行语义向量化； 对向量化后的文本数据构建索引，并写入数据库，生成涉诈知识向量库。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳大学，其通讯地址为：518060 广东省深圳市南山区粤海街道南海大道3688号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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