[发明专利]基于教唆型欺诈的预警方法、系统、介质及设备

权利要求书

1.一种基于教唆型欺诈的预警方法，其特征在于，所述基于教唆型欺诈的预警方法包括：

对用户事件数据进行特征提取，以生成用户行为特征向量；

对所述用户行为特征向量进行聚类与分类处理，以得到用户行为类别；

通过滑动时间窗统计所述用户行为类别的用户量；

将所述用户量与预设阈值进行比较，将比较结果与熔断恢复机制结合，以在用户量异常时进行预警。

2.根据权利要求1所述的基于教唆型欺诈的预警方法，其特征在于，对用户事件数据进行特征提取，以生成用户行为特征向量的步骤包括：

将用户行为日志构成的事件数据进行量化，提取用于描述用户行为的特征，形成用户行为特征向量。

3.根据权利要求1所述的基于教唆型欺诈的预警方法，其特征在于，对所述用户行为特征向量进行聚类与分类处理，以得到用户行为类别的步骤包括：

对历史用户的用户行为特征向量进行聚类，生成聚类模型；

将当前时间段内用户的用户行为特征向量输入所述聚类模型中进行分类；

根据分类的结果确定所述用户行为类别。

4.根据权利要求3所述的基于教唆型欺诈的预警方法，其特征在于，对历史用户的用户行为特征向量进行聚类，生成聚类模型的步骤包括：

根据聚类算法对所述用户行为特征向量进行总数分析；

将每一类所述用户行为特征向量的总数与第一预设总数值和第二预设总数值进行比较；

若大于所述第一预设总数值，则对该类所述用户行为特征向量重新进行总数分析；

若小于或等于所述第一预设总数值，则与所述第二预设总数值进行比较；

若小于所述第二预设总数值，则判定该类所述用户行为特征向量为噪声数据，并将所述噪声数据丢弃；若大于或等于所述第二预设总数值，则判定该类所述用户行为特征向量为有效聚类数据，并保留该类所述用户行为特征向量对应的用户行为类别。

5.根据权利要求1所述的基于教唆型欺诈的预警方法，其特征在于，通过滑动时间窗统计所述用户行为类别的用户量的步骤包括：

按照固定周期触发所述滑动时间窗检测；

读取各个所述用户行为类别在当前滑动时间窗内对应的用户量计数值。

6.根据权利要求1所述的基于教唆型欺诈的预警方法，其特征在于，将所述用户量与预设阈值进行比较，将比较结果与熔断恢复机制结合，以在用户量异常时进行预警的步骤包括：

若所述比较结果为所述用户量超过预设阈值，判断所述用户量对应的用户行为类别是否处于预警状态；

若是，不予处理；若否，则启动熔断操作，并将所述滑动时间窗这一时间段内的全部用户进行预警输出，同时将所述用户行为类别设置为预警状态，且对后续作出所述用户行为类别的用户进行实时预警。

7.根据权利要求1所述的基于教唆型欺诈的预警方法，其特征在于：

若所述比较结果为所述用户量未超过预设阈值，判断所述用户量对应的用户行为类别是否处于预警状态；

若是，启动恢复操作，将所述用户行为类别的预警状态解除；若否，不予处理。

8.一种基于教唆型欺诈的预警系统，其特征在于，所述基于教唆型欺诈的预警系统包括：

特征提取模块，用于对用户事件数据进行特征提取，以生成用户行为特征向量；

聚类分类模块，用于对所述用户行为特征向量进行聚类与分类处理，以得到用户行为类别；

统计模块，用于通过滑动时间窗统计所述用户行为类别的用户量；

预警模块，用于将所述用户量与预设阈值进行比较，将比较结果与熔断恢复机制结合，以在用户量异常时进行预警。

9.一种介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的基于教唆型欺诈的预警方法。

10.一种设备，其特征在于，包括：处理器及存储器；

所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述设备执行如权利要求1至7中任一项所述的基于教唆型欺诈的预警方法。