Nardine Basta, Robin Carpentier, Benjamin Zi Hao Zhao, Dali Kaafar · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.26781 · open-access PDF
Telefonbetrug verursacht erhebliche und wachsende Kosten für Einzelpersonen und Finanzsysteme auf der ganzen Welt, aber bestehende Gegenmaßnahmen verursachen keine Ressourcenkosten für Täter. Strategisches Betrug, bei dem automatisierte Agenten Betrüger einbeziehen, um ihre operative Kapazität zu erschöpfen, bietet eine proaktive Alternative, erfordert aber eine dynamische Strategieanpassung, die statische Systeme nicht bieten können. Wir stellen einen Spieltheoretischen Rahmen vor, der es LLMs ermöglicht, effektive Gegenstrategien durch in-Kontext-Erfahrung ohne Fein-Tuning zu lernen.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Phone scams impose substantial and growing costs on individuals and financial systems worldwide, yet existing countermeasures impose no resource cost on perpetrators. Strategic scam-baiting, in which automated agents engage scammers to deplete their operational capacity, offers a proactive alternative but requires dynamic strategy adaptation that static systems cannot provide. We introduce a game-theoretic framework enabling LLMs to learn effective counter-strategies through in-context experience without fine-tuning. The framework models scammer-baiter interactions as a two-player game with em
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