[发明专利]用户身份画像的数据处理方法和装置

说明书

本发明提供了一种用户身份画像的数据处理方法和装置，涉及网络安全，包括：获取多个初始风险用户信息，初始风险用户信息包括手机号以及手机号对应的多个初始风险标签；基于目标行业的特征以及多个初始风险标签，确定多个目标风险标签；根据多个初始风险标签，通过聚类分析对目标风险标签进行更新；基于更新后的目标风险标签以及多个初始风险标签，确定每个手机号对应的目标风险标签，得到目标行业的用户身份画像，通过对标签的不断聚类更新，使得画像对应的风险标签模板能够适用于各种场景，命中率较高，可有效规避黑产攻击风险。

技术领域

本发明涉及网络安全技术领域，尤其是涉及一种用户身份画像的数据处理方法和装置。

背景技术

随着互联网的迅猛发展，各类网上电商等交易平台也迎来了爆发的机遇，潜藏在网络背后的“黑灰产”、“薅羊毛”等现象越来越常见。地下黑灰产产业链利用互联网的漏洞，大量攫取不良的利益；“黑灰产薅羊毛”现象不只存在于电商平台，通常情况下，在涉及卡券优惠、优惠码、现金红包类等情况时，都可能会产生“薅羊毛”现象，其中电商外贸、直播游戏打赏、互联网金融等行业更是重灾区。此前媒体就曾报道，有些黑灰产把“薅羊毛”变成一门生意，慢慢发展为价值千亿的地下黑色产业链，以搜集漏洞、批量注册等不正当手段套取高额利益，对商家的平台稳定运行产生重大影响。

一般来说，黑灰产要通过注册大量的注册“僵尸用户”，利用各种应用平台的漏洞来“薅羊毛”。当前各个平台对进行异常身份识别的参数值模板相对固定，用户身份对应的参数值标签较为单一，只可满足当前场景的常规需求，无法满足各个行业的需求场景。即在行业的细分场景下：因为目前在电商客户、视频直播大流量客户、互联网金融等客户之间的风险标签需求均不尽相同，常规通用方案的参数值模板相对固定，参数值标签较为单一，当前用户身份识别的参数模板无法兼顾多个场景，如，电商平台的参数模板可能对视频直播平台用户识别的参数风险标签命中率较低，不能满足各个行业的特殊需求场景，无法有效的规避黑产攻击风险。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用户身份画像的数据处理方法和装置，通过对标签的不断聚类更新，使得画像对应的风险标签模板能够适用于各种场景，命中率较高，可有效规避黑产攻击风险。

第一方面，实施例提供一种用户身份画像的数据处理方法，包括：

获取多个初始风险用户信息，其中，每个所述初始风险用户信息包括用户的手机号以及与所述手机号对应的多个初始风险标签；

基于目标行业的特征以及所述多个初始风险标签，确定多个目标风险标签；

根据所述多个初始风险标签，通过聚类分析对所述目标风险标签进行更新；

基于更新后的所述目标风险标签以及所述多个初始风险标签，确定每个所述手机号对应的目标风险标签，得到所述目标行业的用户身份画像。

在可选的实施方式中，获取多个初始风险用户信息的步骤，包括：

获取多个用户信息；

将所述多个用户信息加密后发送到云端数据库；

获取多个初始风险用户对应的初始风险用户信息，所述多个初始风险用户为所述云端数据库对所述多个用户信息验证后得到的。

在可选的实施方式中，根据所述多个初始风险标签，通过聚类分析对所述目标风险标签进行更新的步骤，包括：

根据所述多个初始风险标签和所述多个目标风险标签，确定每个所述目标风险标签的聚类集合；

根据所述聚类集合对应的初始风险标签，确定新生目标风险标签，通过所述新生目标风险标签对所述目标风险标签进行更新。

在可选的实施方式中，根据所述多个初始风险标签和所述多个目标风险标签，确定每个所述目标风险标签的聚类集合的步骤，包括：