[发明专利]一种风险识别方法及系统

说明书

本发明实施例公开了一种风险识别方法及系统，涉及互联网技术领域，线上下结合的场景中的风险分析方案。本发明包括：当接收到风险识别请求消息时，根据所述风险识别请求消息确定待检测的用户终端，并获取对应用户终端的行为数据；根据所述行为数据向算法系统请求获取算法模型，并根据所获取的算法模型，从风险特征库请求调取与所述算法模型匹配的风险特征数据；根据所述算法模型和与所述算法模型匹配的风险特征数据，对所述对应用户终端的行为数据进行风险分析；向所述业务系统发送风险分析的结果。本发明适用于线上下场景中的风险识别。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种风险识别方法及系统。

背景技术

随着互联网技术的应用和发展，特别是移动互联网技术的发展，每天实时使用互联网应用的用户数以亿计，而如何各类网络应用使用过程中的安全性，以及对用户的网络行为进行风险控制，称为急需研究的问题。

目前采用的方案，主要是对大量用户在一段时间内的网络行为数据进行积累，形成黑样本(例如欺诈、盗用等非正常的网络行为数据)和白样本(即正常的网络行为数据)；并基于黑/白样本定期更新风险识别模型，通过风险识别模型对网络行为数据进行风险识别。

但是这种方式需要定期对风险识别模型进行维护，由于规则的纬度相对单一，往往只能对一些主要的风险行为进行识别，对于一些特殊的或者突然出现的网络行为，比如在线上下结合的场景中，比如通过在线支付工具在线下门店购物，缺乏合适的风险分析方案，经常会出现误判。

发明内容

本发明的实施例提供一种风险识别方法及系统，提供一种线上下结合的场景中的风险分析方案。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

第一方面，本发明的实施例提供的方法，包括：

当接收到风险识别请求消息时，根据所述风险识别请求消息确定待检测的用户终端，并获取对应用户终端的行为数据，其中，接收到所述风险识别请求消息的时间在所述待检测的用户终端触发业务系统开始执行业务流程前，所述对应用户终端的行为数据采集自所述业务系统的指定业务环节；

根据所述行为数据向算法系统请求获取算法模型，并根据所获取的算法模型，从风险特征库请求调取与所述算法模型匹配的风险特征数据，其中，所述风险特征数据被聚类并存储在所述风险特征库中，每一种所述风险特征数据的聚类的特征标签对应至少一项算法模型；

根据所述算法模型和与所述算法模型匹配的风险特征数据，对所述对应用户终端的行为数据进行风险分析；

向所述业务系统发送风险分析的结果。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，还包括：

接收所述待检测的用户终端发送的所述风险识别请求消息，所述风险识别请求消息由所述待检测的用户终端在向所述业务系统发送业务触发请求时发送的。

结合第一方面，在第一方面的第二种可能的实现方式中，还包括：

接收所述业务系统发送的所述风险识别请求消息，所述风险识别请求消息是由所述业务系统在接收到业务触发请求时发送的，所述业务触发请求由所述待检测的用户终端向所述业务系统发送。

结合第一方面的第一或二种可能的实现方式,在第三种可能的实现方式中，所述根据所述行为数据向算法系统请求获取算法模型，包括：

根据所述行为数据确定业务场景标识；

获取业务场景标识，所述业务场景标识包括所述业务系统的标识和所述业务系统的指定业务环节的标识中的至少一项；

向所述算法系统查询对应所述业务场景标识的算法模型。