少样本学习通过使模型能够以最少的标记示例识别新的欺诈模式，从而有效地用于欺诈检测。传统的欺诈检测系统通常需要大量标记数据来训练监督模型，但欺诈活动本质上是罕见的且不断演变。少样本学习通过专注于从有限的数据中学习可泛化的特征来解决这个问题，允许模型快速适应新的欺诈类型，而无需从头开始重新训练。例如，一个模型可以通过分析仅仅五个已确认的案例来学习检测一种新型的网络钓鱼诈骗，然后将该知识推广到识别未见过的交易中的类似模式。这种方法减少了对历史数据的依赖，这在攻击者经常改变策略的欺诈场景中至关重要。
一个实际的实现可能涉及使用基于度量的元学习技术，如原型网络。这些网络为已知的欺诈类型和合法的交易创建“原型”（代表性嵌入）。当发生新的交易时，模型将其特征与这些原型进行比较以对其进行分类。例如，信用卡交易可以被嵌入到一个向量空间中，其中欺诈原型（例如，跨地区的快速小额购买）与合法原型分开聚类。如果新的交易嵌入更接近欺诈集群——即使是一个仅由三个例子构建的集群——它会触发警报。类似地，对比学习可以通过最大化同类示例之间的相似性并最小化跨类示例之间的相似性，即使使用稀疏标签，也可以训练模型来区分真实行为和欺诈行为之间的细微差异。
开发者可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架来实现少样本欺诈检测，并利用 Hugging Face 等库来嵌入基于文本的欺诈信号（例如，网络钓鱼电子邮件）。数据增强技术，如通过 GAN 生成合成欺诈案例或扰动合法交易，可以扩展有限的数据集。然而，挑战包括避免对小样本的过度拟合和确保对对抗性攻击的鲁棒性。为了缓解这种情况，可以使用 dropout 正则化或集成方法（结合来自多个少样本模型的预测）等技术来提高稳定性。对于实际部署，系统应该集成增量更新——随着威胁的出现添加新的欺诈原型——同时保持低延迟以实现实时评分。将少样本模型与基于规则的检查（例如，速度限制）相结合，可以创建一个混合系统，在适应性和确定性逻辑之间取得平衡。