[发明专利]基于页面行为的欺诈用户检测方法、系统、介质及设备有效
申请号: | 202010388823.1 | 申请日: | 2020-05-09 |
公开(公告)号: | CN111641594B | 公开(公告)日: | 2021-11-30 |
发明(设计)人: | 蒋昌俊;丁志军;章昭辉;闫春钢;李震川 | 申请(专利权)人: | 同济大学 |
主分类号: | H04L29/06 | 分类号: | H04L29/06;H04L12/24 |
代理公司: | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人: | 徐秋平 |
地址: | 200092 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 页面 行为 欺诈 用户 检测 方法 系统 介质 设备 | ||
1.一种基于页面行为的欺诈用户检测方法,其特征在于,所述基于页面行为的欺诈用户检测方法包括:
针对用户在不同页面生成的事件数据进行特征提取,得到页面行为特征向量;
通过页面行为检测模型对多个所述页面行为特征向量进行行为分析;所述页面行为特征向量包括:用户在不同页面上停留时间的统计值、用户在不同页面上填写内容所用时间的统计值和用户在不同页面上填写内容的修改次数;
对多个页面中行为分析的结果进行综合评估,并根据综合评估的结果进行用户行为异常检测,以检测与异常用户行为对应的欺诈用户。
2.根据权利要求1所述的基于页面行为的欺诈用户检测方法,其特征在于,通过页面行为检测模型对多个所述页面行为特征向量进行行为分析的步骤包括:
根据历史用户的事件数据预先训练所述页面行为检测模型;
将当前用户对应的页面行为特征向量输入所述页面行为检测模型中进行异常度计算,分别确定当前用户在多个页面对应的异常度值。
3.根据权利要求2所述的基于页面行为的欺诈用户检测方法,其特征在于,根据历史用户的事件数据预先训练所述页面行为检测模型的步骤包括:
根据历史用户的事件数据预先训练高斯混合模型,将所述高斯混合模型作为所述页面行为检测模型。
4.根据权利要求1所述的基于页面行为的欺诈用户检测方法,其特征在于,对多个页面中行为分析的结果进行综合评估,并根据综合评估的结果进行用户行为异常检测,以检测与异常用户行为对应的欺诈用户的步骤包括:
如果任意页面中行为分析的结果超过相应页面的预设阈值,则判定该用户为欺诈用户;或
对多个页面中行为分析的结果赋予不同的权重值得到综合评估值,根据所述综合评估值进行欺诈用户的判定。
5.根据权利要求4所述的基于页面行为的欺诈用户检测方法,其特征在于,根据所述综合评估值进行欺诈用户的判定的步骤包括:
将所述综合评估值与预设综合阈值进行比较;
若所述综合评估值超过所述预设综合阈值,则判定该用户为欺诈用户;
若所述综合评估值未超过所述预设综合阈值,则判定该用户为非欺诈用户。
6.根据权利要求1所述的基于页面行为的欺诈用户检测方法,其特征在于,所述页面行为检测模型为借贷申请页面行为检测模型:
对多个借贷操作页面中行为分析的结果进行综合评估,并根据综合评估的结果进行用户行为异常检测,以检测与异常用户行为对应的贷款申请欺诈用户。
7.一种基于页面行为的欺诈用户检测系统,其特征在于,所述基于页面行为的欺诈用户检测系统包括:
特征提取模块,用于针对用户在不同页面生成的事件数据进行特征提取,得到页面行为特征向量;
行为分析模块,用于通过页面行为检测模型对多个所述页面行为特征向量进行行为分析;所述页面行为特征向量包括:用户在不同页面上停留时间的统计值、用户在不同页面上填写内容所用时间的统计值和用户在不同页面上填写内容的修改次数;
欺诈检测模块,用于对多个页面中行为分析的结果进行综合评估,并根据综合评估的结果进行用户行为异常检测,以检测与异常用户行为对应的欺诈用户。
8.一种介质,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6中任一项所述的基于页面行为的欺诈用户检测方法。
9.一种设备,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6中任一项所述的基于页面行为的欺诈用户检测方法。
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