[发明专利]设备风险识别方法及相关设备

说明书

本公开实施例提供了一种设备风险识别方法及相关设备；涉及大数据处理技术领域。该设备风险识别方法包括：生成各个终端设备的唯一标识，通过所述唯一标识采集所述终端设备的设备使用数据；计算所述设备使用数据的维度特征，从所述设备使用数据中提取出所述维度特征符合预设条件的标记数据，确定所述标记数据的标签；结合包含标签的所述标记数据以及风险识别模型对所述设备使用数据进行风险识别，以获取所述设备使用数据的风险识别结果；将所述风险识别结果更新至风险决策引擎中，以使所述风险决策引擎在接收到待识别设备的数据请求时，利用所述风险识别结果输出所述待识别设备的欺诈风险。

技术领域

本公开涉及大数据处理技术领域，具体而言，涉及一种设备风险识别方法、风险决策引擎、设备风险识别装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，网络欺诈行为也日益猖獗，对于移动设备风险的识别已经是对抗网络欺诈现象必不可少风控环节。

目前对于移动设备的风险的识别主要通过采集设备数据，然后由业务专家配置规则，从而通过配置的规则识别出具有欺诈风险的设备。但该方法主要依赖专家经验，主观性较强，对于设备的欺诈风险无法进行量化；而且人为配置的规则也有限，在规则或设备数据发生变化时维护成本较高。在实际应用中，也有通过模型对设备数据进行识别，从而识别出设备的风险，但训练模型时需要人工检验大量的设备数据做出标注，仍然需要耗费较高的人力和时间成本；并且设备数据仅包含设备的基本信息，例如设备的网络信息、设备上安装的应用的信息等，信息的维度较少，导致模型的识别准确性也不高。由于模型所占用的资源空间较大，应用模型对服务配置要求较高，因此复用性较差。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

基于上述一个或多个问题，本公开实施例的目的在于提供一种设备风险识别方法、风险决策引擎、设备风险识别装置、电子设备和计算机可读介质，能够根据计算得到的设备使用数据的维度特征来确定标记数据的标签，从而避免人工对数据进行标注而耗费的成本，能够降低设备风险识别的成本，提高效率。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开实施例的第一方面，提供了一种设备风险识别方法，包括：生成各个终端设备的唯一标识，通过所述唯一标识采集所述终端设备的设备使用数据；计算所述设备使用数据的维度特征，从所述设备使用数据中提取出所述维度特征符合预设条件的标记数据，确定所述标记数据的标签；结合包含标签的所述标记数据以及风险识别模型对所述设备使用数据进行风险识别，以获取所述设备使用数据的风险识别结果；将所述风险识别结果更新至风险决策引擎中，以使所述风险决策引擎在接收到待识别设备的数据请求时，利用所述风险识别结果输出所述待识别设备的欺诈风险。

在本公开的示例性实施方式中，所述设备使用数据的维度特征至少包括：登录特征、违规识别特征、网络特征以及传感器特征。

在本公开的示例性实施方式中，从所述设备使用数据中提取出所述维度特征符合预设条件的标记数据包括：通过所述设备使用数据构建设备网络图，所述设备网络图中各节点对应各终端设备，所述设备网络图中的边表征所述设备使用数据的相似度；通过全局模块度对所述设备网络图进行划分，以获得划分后的多个区块；将包含目标终端设备的区块作为所述符合预设条件的标记数据。

在本公开的示例性实施方式中，所述从所述设备使用数据中提取出所述维度特征符合预设条件的标记数据，确定所述标记数据的标签包括：获取多个维度特征分别对应的欺诈特征值；从所述设备使用数据中提取出所有的维度特征均超过对应的欺诈特征值的标记数据，并将所述标记数据标记为有风险。