[发明专利]账户集合的识别方法、装置和计算机系统

说明书

本公开提供了一种账户集合的识别方法，包括：基于多个历史恶意账户的关键信息，构建第一知识图谱；基于所述第一知识图谱，确定每个历史恶意账户所属的账户集合信息；获取待识别账户的关键信息；基于所述第一知识图谱、每个历史恶意账户所属的账户集合信息、以及所述待识别账户的关键信息，构建第二知识图谱；以及，基于所述第二知识图谱，确定所述待识别账户所属的账户集合信息。本公开还提供了一种账户集合的识别装置和计算机系统。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，更具体地，涉及一种账户集合的识别方法、装置和计算机系统。

背景技术

在互联网发展日趋多元化的今天，恶意交易行为以各种形式出现。例如，网络欺诈产业发展迅猛，骗保、盗刷、薅羊毛等诱骗用户资金、攫取金融公司优惠补贴的施诈手段层出不穷，且多呈环环相扣的产业链形式。客户在互联网环境中面对的威胁对手不再是各自为营的攻击者，更多的是分工明确、协同合作、深度隐蔽的恶意团伙。面对攻击手段多样化和攻击团队专业化、组织化的威胁形势，现有安全威胁发现能力迎来了新的挑战。发现进行交易行为的账户所属的账户团伙(即所谓“账户集合”)主要面临以下两点困难：

1)传统安全溯源手段多依赖于对已发生恶意交易事件的逆向溯源，通过人工排查的方式找出作案源头，无法完全覆盖恶意团伙内的全部个体(包括用户、账户、手机号等)，数据仍以离散形式存在，难于窥探团伙内的潜在联系。

2)对于发现的恶意交易行为的账户，往往通过添加黑名单的方式对其进行屏蔽监控，缺乏继续检测未知攻击、有价值的模式或规律等过程，无法从整个攻击链上进行主动式防御，防御智能性低。

发明内容

本公开的一个方面提供了一种账户集合的识别方法，包括：基于多个历史恶意账户的关键信息，构建第一知识图谱。基于第一知识图谱，确定每个历史恶意账户所属的账户集合信息。然后获取待识别账户的关键信息，并基于第一知识图谱、每个历史恶意账户所属的账户集合信息、以及待识别账户的关键信息，构建第二知识图谱。接着基于第二知识图谱，确定待识别账户所属的账户集合信息。

可选地，上述关键信息包括：属性信息和交易行为信息。上述基于多个历史恶意账户的关键信息，构建第一知识图谱包括：根据多个历史恶意账户的属性信息构建第一知识图谱中的多个节点，以使第一知识图谱中的一个节点表征一个历史恶意账户的属性信息。并且，根据多个历史恶意账户的交易行为信息构建第一知识图谱中节点之间的边，以使第一知识图谱中的一个边表征两个历史恶意账户之间的交易行为。

可选地，上述基于所述第一知识图谱、每个历史恶意账户所属的账户集合信息、以及待识别账户的关键信息，构建第二知识图谱包括：将任一历史恶意账户所属的账户集合信息添加至第一知识图谱中与任一历史恶意账户信息对应的节点的属性信息，得到更新的第一知识图谱。接着，根据待识别账户的属性信息在更新的第一知识图谱中增加节点，并根据待识别账户的交易行为信息在更新的第一知识图谱中增加边，得到第二知识图谱。其中，第二知识图谱中的一个节点表征一个历史恶意账户或一个待识别账户，第二知识图谱中的一个边表征两个历史恶意账户之间的、两个待识别账户之间的、或者一个历史恶意账户与一个待识别账户之间的交易行为。

可选地，上述基于第一知识图谱，确定每个历史恶意账户所属的账户集合信息包括：基于第一知识图谱，确定每个历史恶意账户的第一特征向量；接着通过对多个历史恶意账户的第一特征向量进行聚类处理，确定每个历史恶意账户所属的账户集合信息。

可选地，上述基于第二知识图谱，确定待识别账户所属的账户集合信息包括：基于第二知识图谱，确定每个历史恶意账户的第二特征向量和待识别账户的第三特征向量。然后通过利用多个历史恶意账户的第二特征向量进行监督学习，得到优化识别模型。接着将待识别账户的第三特征向量输入至优化识别模型，基于优化识别模型的输出确定待识别账户所属的账户集合信息。