[发明专利]风险用户识别方法、装置、计算机设备及存储介质在审
申请号: | 201911183921.5 | 申请日: | 2019-11-27 |
公开(公告)号: | CN111049809A | 公开(公告)日: | 2020-04-21 |
发明(设计)人: | 刘利;郭鹏程 | 申请(专利权)人: | 深圳壹账通智能科技有限公司 |
主分类号: | H04L29/06 | 分类号: | H04L29/06;G06F16/901;G06F16/903 |
代理公司: | 深圳市精英专利事务所 44242 | 代理人: | 蒋学超 |
地址: | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 风险 用户 识别 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
本发明实施例公开了一种风险用户识别方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法属于网络安全技术领域,该方法包括:根据用户数据样本构建图;获取图的各顶点的节点向量;获取图的各顶点的节点向量之间的距离;根据图的各顶点的节点向量之间的距离以及预设的距离阈值确定关联顶点组作为群体;根据群体的用户存储表以及预存的风险用户存储表确定群体中预设的风险用户的占比;根据群体中预设的风险用户的占比判断群体是否为风险群体;若是,获取风险群体中预设的风险用户之外的用户作为目标用户,并将目标用户标记为可疑风险用户。由于可疑风险用户与风险用户属于同一群体,极有可能为风险用户,因此本方案识别可疑风险用户的准确性较高。
技术领域
本发明涉及网络安全技术领域,尤其涉及一种风险用户识别方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
现有技术中,反作弊技术方案主要是基于人为设定规则构建的模型来识别危险用户,具体地,根据一些交易特征建立强规则来对危险用户进行识别计算。
然而,由于人工规则的局限性较大,且非法用户可根据设定的人工规则调整自身的作弊行为,躲避反作弊模型的捕获,从而使得采用现有的反作弊模型进行可疑风险用户的识别时,准确性较低。
发明内容
本发明实施例提供了一种风险用户识别方法、装置、计算机设备及存储介质,旨在解决现有技术中针对可疑风险用户的识别方法存在准确性较低的问题。
第一方面,本发明实施例提供了一种风险用户识别方法,其包括:
根据用户数据样本构建图,所述用户数据样本包括多个用户数据,所述图的顶点为所述用户数据样本的其中一用户数据;
获取所述图的各顶点的节点向量;
获取所述图的各顶点的节点向量之间的距离;
根据所述图的各顶点的节点向量之间的距离以及预设的距离阈值确定关联顶点组作为群体,其中,若两用户对应的顶点的节点向量之间的距离小于所述距离阈值,则确认该两个用户属于同一关联顶点组;
根据所述群体的用户存储表以及预存的风险用户存储表确定所述群体中预设的风险用户的占比,其中,所述用户存储表用于存储所述群体的用户的名单,所述风险用户存储表用于存储预设的风险用户的名单;
根据所述群体中预设的风险用户的占比判断所述群体是否为风险群体;
若所述群体为风险群体,获取所述风险群体中预设的风险用户之外的用户作为目标用户;
将所述目标用户标记为可疑风险用户。
第二方面,本发明实施例还提供了一种风险用户识别装置,其包括:
构建单元,用于根据用户数据样本构建图,所述用户数据样本包括多个用户数据,所述图的顶点为所述用户数据样本的其中一用户数据;
第一获取单元,用于获取所述图的各顶点的节点向量;
第二获取单元,用于获取所述图的各顶点的节点向量之间的距离;
第一确定单元,用于根据所述图的各顶点的节点向量之间的距离以及预设的距离阈值确定关联顶点组作为群体,其中,若两用户对应的顶点的节点向量之间的距离小于所述距离阈值,则确认该两个用户属于同一关联顶点组;
第二确定单元,用于根据所述群体的用户存储表以及预存的风险用户存储表确定所述群体中预设的风险用户的占比,其中,所述用户存储表用于存储所述群体的用户的名单,所述风险用户存储表用于存储预设的风险用户的名单;
第一判断单元,用于根据所述群体中预设的风险用户的占比判断所述群体是否为风险群体;
第三获取单元,用于若所述群体为风险群体,获取所述风险群体中预设的风险用户之外的用户作为目标用户;
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