[发明专利]一种基于地理集中度的检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种基于地理集中度的检测方法。

背景技术

传统计算机应用对于用户欺诈的防范有限。随着互联网金融等应用需求的不断发展，用户欺诈的识别解决是计算机应用所面临的严峻问题。现有技术对于用户欺诈的检测方法有限，提供的方案也缺乏针对性。

现有技术公开的一种欺诈事件的识别方法，包括：根据预设特征集合判断待识别欺诈事件是否属于预设类型；如果所述待识别欺诈事件不属于所述预设类型，则提取所述待识别欺诈事件的特征向量；根据所述特征向量对所述待识别欺诈事件进行判别分析，以判断所述待识别欺诈事件是否为个人欺诈事件。但是上述欺诈事件只能针对个人欺诈，对于群体性的聚集欺诈事件无法达到良好的防欺诈效果。

现有技术公开的另一种用于检测欺诈交易的方法，包括：获取历史欺诈交易记录以及历史正常交易记录；基于所述欺诈交易记录和所述正常交易记录两者提取特征因子；从所述欺诈交易记录和所述正常交易记录生成训练样本集合；用所述训练样本集合构建决策树，其中以正常交易和欺诈交易两个类别为目标因子来构建叶节点并且依据所述特征因子来构建所述决策树的其他节点；从所述决策树的所有从根节点到指示欺诈交易的叶节点的路径提取欺诈规则；以及根据所述欺诈规则对交易数据进行欺诈检测。上述欺诈事件也只能针对个人欺诈，对于群体性的聚集欺诈事件也无法达到良好的防欺诈效果。

发明内容

本发明技术方案所解决的技术问题为，如何判断计算机应用场景下的欺诈事件，特别是团队欺诈事件。

为了解决上述技术问题，本发明技术方案提供了一种基于地理集中度的检测方法，包括：

采集申请人每次申请的地理位置；

基于所述地理位置统计以申请人为中心的单位统计区域内在预设时间内的申请量；

若所统计的申请量高于正常申请量的上限则标记所述申请为异常申请。

可选的，所述采集申请人每次申请的地理位置包括：记录所述申请人申请的GPS地址和时间。

可选的，所述基于所述地理位置统计申请人在预设时间内的申请量包括：

若申请人本次申请为预设时间内首次进行申请，则统计上次预设时间内的申请量作为本次统计区域对应的申请量，所述本次统计区域基于所述地理位置被确定。

可选的，所述本次统计区域为以所述地理位置为起点、预设经纬度为半径的单位方形面积或圆形区域作为本次统计区域。

可选的，所述正常申请量为本次统计区域对应历史预设时间的平均申请量。

所述基于地理集中度的检测方法还包括：

统计历史时间内本次统计区域所有申请人的历史申请量，所述历史时间为若干历史预设时间的集合；

基于所述历史申请量使用泊松分布拟合历史预设时间的申请量，计算出泊松分布参数；

基于该泊松分布参数将泊松分布的1/a分位数为所述正常申请量的上限，其中，a为预设天数。

可选的，所述统计历史时间内本次统计区域所有申请人的历史申请量包括：

获取每一历史预设时间内所有申请人的首次申请的地理位置；

若该地理位置处于本次统计区域内则将该次申请统计为本次统计区域申请人的历史申请量。

可选的，所述泊松分布拟合所基于的公式为：

其中，P为泊松分布函数，X为拟合量，k为X的赋值，即为拟合独立申请人符合泊松分布的申请量，λ为拟合独立申请人在预设时间内的平均申请量。

可选的，所述1/a分位数基于公式P(X＞＝k)＜＝1/a获得。

可选的，a为90、180或360。

本发明技术方案的有益效果至少包括：

本发明技术方案能够结合申请的地理位置及地理位置上申请人的申请量，可统计得到可能的异常情况，且因地理位置与申请量可统计出申请的区域性，可识别地址区域上团队欺诈的可能性申请，可检测计算机应用场景下的欺诈事件，尤其是团队欺诈事件。

本发明技术方案特别得利用统计区域内的历史申请量及泊松分布模型来拟合统计区域内的申请量分别，并设定正常申请量的上限，从而提高识别异常申请的准确度。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其他特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明技术方案提供的一种基于地理集中度的检测方法的流程示意图；

图2为本发明技术方案提供的一种得到正常申请量上限的流程示意图；