[发明专利]欺诈识别方法、装置和电子设备

说明书

本说明书实施例提出了一种欺诈识别方法、装置和电子设备，其中，上述欺诈识别方法中，电子支付平台接收电子设备发送的资金操作请求，上述资金操作请求包括使用上述电子设备的第一用户向第二用户进行资金转移操作的请求，然后电子支付平台获取第二用户的头像，利用预先训练的神经网络模型，对第二用户的头像进行识别，获得上述第二用户的头像的欺诈识别结果。

【技术领域】

本说明书实施例涉及互联网技术领域，尤其涉及一种欺诈识别方法、装置和电子设备。

【背景技术】

近年来无论是在整个社会，还是在电子支付场景中，欺诈犯罪的情况时有发生。仅在电子支付场景中，每天与欺诈有关的投诉可能就有上万次，投诉涉案的金额高达上千万。在这个背景下，电子支付平台对于欺诈的防控开展了非常多且富有成效的工作。

但是，随着安全防控的逐渐深入，黑产的攻击技术和骗术传播途径也在不断地进行升级和变化，诈骗手法也越来越隐蔽。另外，由于目前的欺诈识别方案主要基于交易信息，但交易信息已被挖掘多年，有效信息已被充分利用，因此需要提供一种新的欺诈识别方案，以进一步提升欺诈识别能力。

【发明内容】

本说明书实施例提供了一种欺诈识别方法、装置和电子设备，以实现结合头像信息对欺诈行为进行识别，提高电子支付平台的欺诈识别能力。

第一方面，本说明书实施例提供一种欺诈识别方法，包括：接收电子设备发送的资金操作请求，所述资金操作请求包括使用所述电子设备的第一用户向第二用户进行资金转移操作的请求；获取所述第二用户的头像；利用预先训练的神经网络模型，对所述第二用户的头像进行识别，获得所述第二用户的头像的欺诈识别结果。

上述欺诈识别方法中，电子支付平台接收电子设备发送的资金操作请求，上述资金操作请求包括使用上述电子设备的第一用户向第二用户进行资金转移操作的请求，然后电子支付平台获取第二用户的头像，利用预先训练的神经网络模型，对第二用户的头像进行识别，获得上述第二用户的头像的欺诈识别结果，从而可以实现结合头像信息对欺诈行为进行识别，提高了电子支付平台的欺诈识别能力。

其中一种可能的实现方式中，所述获得所述第二用户的头像的欺诈识别结果之后，还包括：如果所述欺诈识别结果为所述第二用户的头像为欺诈头像，则对所述资金操作请求进行拦截，并向所述电子设备发送提示信息，以使所述电子设备将所述提示信息展示给所述第一用户；其中，所述提示信息用于提示所述第一用户的资金操作请求存在风险。

其中一种可能的实现方式中，所述利用预先训练的神经网络模型，对所述第二用户的头像进行识别，获得所述第二用户的头像的欺诈识别结果包括：利用预先训练的神经网络模型，对所述第二用户的头像进行识别，获得所述第二用户的头像的表征分数；根据所述第二用户的头像的表征分数，获得所述第二用户的欺诈识别结果。

其中一种可能的实现方式中，所述根据所述第二用户的头像的表征分数，获得所述第二用户的欺诈识别结果包括：如果所述第二用户的头像的表征分数大于或等于预定的分数阈值，则确定所述第二用户的头像为欺诈头像；如果所述第二用户的头像的表征分数小于所述预定的分数阈值，则确定所述第二用户的头像不是欺诈头像。

其中一种可能的实现方式中，所述利用预先训练的神经网络模型，对所述第二用户的头像进行识别，获得所述第二用户的头像的欺诈识别结果包括：利用预先训练的神经网络模型，将所述第二用户的头像转化为特征向量；对所述特征向量进行识别，获得所述第二用户的头像的欺诈识别结果。