[发明专利]一种基于行为增量更新的欺诈交易检测方法

权利要求书

1.一种欺诈交易检测方法，包括如下步骤：

a)、确定第一交易所对应的第一特征向量；

b)、利用流式聚类方法对所述第一特征向量进行聚类，以将所述第一交易归类于第一类别；

c)、基于所述第一类别来更新基于HMM模型的观察状态序列；

d)、确定所述观察状态序列的概率的变化率；

e)、若所述概率的变化率满足第一条件，则判定所述第一交易为欺诈交易。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征向量包括如下项的任一项或多项：

交易金额；交易时间；交易地点；交易发起方的IP地址；交易设备型号；交易设备所用的操作系统；用户对交易设备施加的按键力度；以及，用户输入数据的速度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤b)中，采用基于密度分布演化的实时聚类算法对所述特征向量进行聚类。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤b)还包括：

随时间更新稠密网格空间中各网格的密度值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤c)中，将所述第一类别作为所述观察状态序列的一个最新元素来更新之前的观察状态序列。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述之前的观察状态序列通过对历史交易进行欺诈交易检测而得到。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤c)还包括：

根据正常交易来更新所述HMM模型的参数。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述步骤d)中，所述概率的变化率按照如下等式来计算：

其中，ρ1为之前的观察状态序列的概率，ρ2为经更新的观察状态序列的概率。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在所述步骤e)中，所述第一条件为：

所述概率的变化率大于第一阈值。

10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在由处理器执行时，将实现上述权利要求1至9中任一项所述的方法。

11.一种欺诈交易检测系统，包括：

特征向量计算模块，用于基于第一交易来计算所对应的第一特征向量；

聚类模块，与所述特征向量计算模块耦合，其利用流式聚类方法对所述第一特征向量进行聚类，以将所述第一交易归类于第一类别；

观察状态序列确定模块，与所述聚类模块耦合，用于基于所述第一类别来更新基于HMM模型的观察状态序列；以及

欺诈交易检测模块，与所述观察状态序列确定模块耦合，用于确定所述观察状态序列的概率的变化率是否满足第一条件。