[发明专利]用户攻击检测方法、装置、电子设备

权利要求书

1.一种用户攻击检测方法，所述方法应用于安全检测系统，所述安全检测系统搭载了攻击检测模型；所述方法包括：

从对接的业务系统的隐私脱敏后的实时数据流中提取用户相关的生物特征和行为特征；

对所述生物特征进行防伪检测，得到对应的防伪检测结果；

基于所述行为特征构建训练样本，并将所述防伪检测结果作为样本标签对所述训练样本进行样本标记；

基于样本标记后的所述训练样本，对所述攻击检测模型进行训练，以对所述安全检测系统搭载的攻击检测模型进行实时更新。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

从对接的业务系统的历史数据流中提取用户相关的行为特征。

3.根据权利要求2所述的方法，所述对所述生物特征数据进行防伪检测，包括：

将所述生物特征数据输入至多个生物特征防伪检测模型中进行联合检测；

对所述多个生物特征防伪检测模型的防伪检测结果进行加权计算，得到所述生物特征数据的防伪检测结果。

4.根据权利要求3所述的方法，所述基于所述行为特征构建训练样本，包括：

基于从对接的业务系统的隐私脱敏后的实时数据流中提取的用户相关的行为特征，以及从对接的业务系统的隐私脱敏后的历史数据流中提取的用户相关的行为特征，构建训练样本。

5.根据权利要求1所述的方法，所述基于样本标记后的所述训练样本，对所述攻击检测模型进行训练，以对所述安全检测系统搭载的攻击检测模型进行实时更新，包括：

基于样本标记后的所述训练样本，重新训练所述攻击检测模型，以对所述安全检测系统搭载的攻击检测模型进行实时更新；或者，

基于样本标记后的所述训练样本，对所述攻击检测模型进行增量训练，以对所述安全检测系统搭载的攻击检测模型进行实时更新。

6.根据权利要求1所述的方法，所述生物特征包括以下示出的任一或者多个的组合：用户的人脸数据、用户的语音数据、用户的虹膜数据、用户的指纹数据、用户的手写数据。

7.根据权利要求1所述的方法，还包括：

基于训练完成的所述攻击检测模型，对从对接的业务系统获取隐私脱敏后的待检测的实时数据流进行攻击检测，得到对应的检测结果。

8.一种用户攻击检测装置，所述装置应用于安全检测系统，所述安全检测系统搭载了攻击检测模型；所述装置包括：

特征提取模块，从对接的业务系统的隐私脱敏后的实时数据流中提取用户相关的生物特征和行为特征；

防伪检测模块，对所述生物特征进行防伪检测，得到对应的防伪检测结果；

样本构建模块，基于所述行为特征构建训练样本，并将所述防伪检测结果作为样本标签对所述训练样本进行样本标记；

训练更新模块，基于样本标记后的所述训练样本，对所述攻击检测模型进行训练，以对所述安全检测系统搭载的攻击检测模型进行实时更新。

9.根据权利要求8所述的装置，所述特征提取模块进一步：

从对接的业务系统的历史数据流中提取用户相关的行为特征。

10.根据权利要求9所述的装置，所述防伪检测模块进一步：

将所述生物特征数据输入至多个生物特征防伪检测模型中进行联合检测；

对所述多个生物特征防伪检测模型的防伪检测结果进行加权计算，得到所述生物特征数据的防伪检测结果。

11.根据权利要求10所述的装置，所述样本构建模块进一步：

基于从对接的业务系统的隐私脱敏后的实时数据流中提取的用户相关的行为特征，以及从对接的业务系统的隐私脱敏后的历史数据流中提取的用户相关的行为特征，构建训练样本。