[发明专利]一种团伙欺诈的发现方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种团伙欺诈的发现方法及装置。该方法包括：每隔预设时间段对网络数据库中的网络关系数据进行社区划分，得到至少一个第一社区；根据所述至少一个第一社区中的每个节点的特征信息计算所述第一社区的特征指标信息；根据所述特征指标信息对所述第一社区的团伙欺诈风险进行预测。现有技术中，在进行反欺诈时，主要针对个体进行全方位评估来进行反欺诈，缺乏对团伙欺诈类风险进行有效监控和调查的方法。本实施例提供的团伙欺诈的发现方法，利用社区划分方法对网络关系数据进行社区划分后，对划分后的社区根据特征指标信息进行团伙欺诈风险预测，实现了对团伙欺诈的监控，可以提高金融互联网的安全性。

技术领域

本发明实施例涉及社会复杂网络技术领域，尤其涉及一种团伙欺诈的发现方法及装置。

背景技术

随着互联网金融的快速发展，基于互联网开展的借贷业务越来越多，同时出现很多不法分子利用各平台的漏洞进行作弊、诈骗等各种欺诈行为，给企业造成巨大损失。

随着反欺诈技术的进步，金融欺诈越来越难以由个体完成，金融欺诈的模式也随时间不断演化，金融欺诈行为逐渐向团伙化、组织化的趋势发展。现有技术中，主要针对各借贷个体进行全方位评估来进行反欺诈，缺乏对团伙欺诈类风险进行有效监控和调查的方法。

发明内容

本发明实施例提供一种团伙欺诈的发现方法及装置，以实现对团伙欺诈的监控，提高金融互联网的安全性。

第一方面，本发明实施例提供了一种团伙欺诈的发现方法，该方法包括：

每隔预设时间段对网络数据库中的网络关系数据进行社区划分，得到至少一个第一社区；

根据所述至少一个第一社区中的每个节点的特征信息计算所述第一社区的特征指标信息；

根据所述特征指标信息对所述第一社区的团伙欺诈风险进行预测。

进一步地，所述每隔预设时间段对网络数据库中的网络关系数据进行社区划分，得到至少一个第一社区包括：

每隔预设时间段获取网络数据库中的网络关系数据中的节点信息；

按照网络关系构建所述节点信息间的关系边；

根据所述关系边形成节点关系图；

根据所述关系图中节点信息的连通性和所述关系边的权重进行社区划分，得到至少一个第一社区。

进一步地，所述根据所述至少一个第一社区中的每个节点特征信息计算所述第一社区的特征指标信息包括：

获取所述至少一个第一社区中的每个节点的特征信息；

将每个节点的特征信息累加去重，获取所述第一社区的特征指标信息。

进一步地，所述根据所述特征指标信息对所述第一社区的团伙欺诈风险进行预测，包括：

利用历史社区中团伙欺诈社区的特征指标信息和非团伙欺诈社区的特征指标信息进行数据训练，获取训练模型；

将所述第一社区的特征指标信息代入所述训练模型进行团伙欺诈风险预测。

进一步地，所述将所述第一社区的特征指标信息代入所述训练模型进行团伙欺诈风险预测包括：

将所述第一社区的特征指标信息代入所述训练模型获取计算结果；

若所述计算结果大于预设概率值，则所述第一社区存在团伙欺诈风险。

第二方面，本发明实施例还提供了一种团伙欺诈的发现装置，该装置包括：

社区划分模块，用于每隔预设时间段对网络数据库中的网络关系数据进行社区划分，得到至少一个第一社区；