[发明专利]资源转移处理方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种资源转移处理方法，所述方法包括：

获取资源转移请求；

当识别到所述资源转移请求所针对的接收对象为疑似恶意对象时，则拦截所述资源转移请求；所述疑似恶意对象，是指属于恶意对象的概率大于预设概率阈值、但尚未经过审核被确认为恶意对象的对象；

确定所述资源转移请求所对应的资源转移场景；

获取与所述资源转移场景对应的举证页面样式；

根据所述举证页面样式生成与所述资源转移场景对应的举证页面并反馈；

接收通过所述举证页面上的举证操作所得到的举证信息；所述举证信息，是指用于审核被举证对象是否为恶意对象的参考信息；所述举证信息包括被举证对象所对应的用于实现资源转移的网站信息或用于实现资源转移的应用程序信息；

根据所述举证信息，触发判断所述疑似恶意对象是否为恶意对象的审核处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述资源转移请求所针对的接收对象的对象标识；

确定预先根据恶意对象识别模型识别出的疑似恶意对象集；

当所述接收对象的对象标识存在于所述疑似恶意对象集中时，

则识别所述接收对象为疑似恶意对象。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将各待识别的对象的变量值输入恶意对象识别模型；

根据所述恶意对象识别模型输出各待识别的对象为恶意对象的概率；

根据所述概率，确定疑似恶意对象集。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取对象样本的初始变量和相应原始变量值；

根据各所述初始变量的相应原始变量值，确定各所述初始变量的信息值；

根据相应信息值大于预设信息值阈值的初始变量，确定所述对象样本的模型训练变量；

根据所述对象样本的模型训练变量进行机器学习训练，得到恶意对象识别模型。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述举证信息，触发判断所述疑似恶意对象是否为恶意对象的审核处理包括：

确定所述举证信息中被举证的对象；

当所述被举证的对象为安全对象、且与所述疑似恶意对象匹配时，则

审核判定所述疑似恶意对象为安全对象，并将所述疑似恶意对象标记为安全对象。

6.一种资源转移处理方法，所述方法包括：

发送针对接收对象的资源转移请求；

当所述接收对象被识别为疑似恶意对象而使所述资源转移请求被拦截时，获取针对所述资源转移请求所反馈的举证页面；所述疑似恶意对象，是指属于恶意对象的概率大于预设概率阈值、但尚未经过审核被确认为恶意对象的对象；所述举证页面，是服务器在确定所述资源转移请求所对应的资源转移场景后，根据与所述资源转移场景对应的举证页面样式生成得到；

接收对所述举证页面进行的举证操作指令；

根据所述举证操作指令获取举证信息；所述举证信息，是指用于审核被举证对象是否为恶意对象的参考信息；所述举证信息包括被举证对象所对应的用于实现资源转移的网站信息或用于实现资源转移的应用程序信息；

发送所述举证信息以触发判断所述疑似恶意对象是否为恶意对象的审核处理。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述当所述接收对象被识别为疑似恶意对象而使所述资源转移请求被拦截时，获取针对所述资源转移请求所反馈的举证页面包括：

获取所述资源转移请求所针对的接收对象的对象标识；

当所述接收对象的对象标识存在于预存储的疑似恶意对象集中时，则识别所述接收对象为疑似恶意对象；

拦截针对所述疑似恶意对象的所述资源转移请求的发送；

获取针对所述资源转移请求的举证页面。