[发明专利]用于识别操作用户的方法、装置、电子设备和介质

说明书

本公开涉及大数据、人工智能技术领域，提供了一种更为严格的用于识别操作用户的方法装置、电子设备和介质，可应用于金融领域。该方法包括：在确认操作的第一用户为自然人时，获取第一用户的第一传感器数据；获取第二用户的第二传感器数据；分别对第一传感器数据和第二传感器数据进行采样，获得第一待识别数据和第二待识别数据；将第一待识别数据、第二待识别数据输入对比识别模型；对比识别模型对第一待识别数据与第二待识别数据进行对比，得到第一输出或第二输出，第一输出表示第一待识别数据与第二待识别数据为同一自然人用户操作产生，第二输出表示第一待识别数据与第二待识别数据为不同用户操作产生。

技术领域

本公开涉及大数据、人工智能技术领域，更具体地，涉及一种用于识别操作用户的方法、装置、电子设备和介质。

背景技术

近年来，金融领域欺诈风险防控形势日趋严峻，已严重破坏国家良好的金融秩序和社会秩序，危害经济建设的健康发展，影响人民群众安全感和幸福感。欺诈风险呈多样化、技术化趋势，设备端反欺诈的是反欺诈领域研究重点领域，该领域技术化趋势明显，通过刷机、更改设备参数、网络参数将一个设备变成多个设备，实现设备伪装欺诈；通过黑产机器人操作客户端实现自动化抢优惠劵的薅羊毛欺诈等。

针对黑产机器人的薅羊毛欺诈行为识别，欺诈分子通过制作或购买黑产机器人脚本或设备实现批量自动化抢优惠劵，将抢到的优惠劵通过网络出售，实现非法牟利。

现有技术中主要是判断操作用户是否为机器人以识别欺诈行为，即通过采集机器人和真人在该场景下设备端传感器数据并划分该数据，得到自然人用户操作或机器人操作的结论。实际应用中发现，现有技术中对操作用户的识别并不严格，以至于拟人机器人产生与自然人相似的数据后会被误认为是自然人操作。

发明内容

有鉴于此，本公开提供了一种更为严格的用于识别操作用户的方法、装置、电子设备和介质。

本公开的一个方面提供了一种用于识别操作用户的方法，包括：在确认操作的第一用户为自然人时，获取第一用户的第一传感器数据；获取第二用户的第二传感器数据；分别对第一传感器数据和第二传感器数据进行采样，获得第一待识别数据和第二待识别数据；在确认操作的用户为自然人时，获取用户的传感器数据，其中，用户包括不同的多个；对传感器数据进行采样，获得第一待识别数据和第二待识别数据；将第一待识别数据、第二待识别数据输入对比识别模型；对比识别模型对第一待识别数据与第二待识别数据进行对比，得到第一输出或第二输出，第一输出表示第一待识别数据与第二待识别数据为同一自然人用户操作产生，第二输出表示第一待识别数据与第二待识别数据为不同用户操作产生。

在某些实施例中，对比识别模型包括第一子模型、第二子模型和分类模型，第一待识别数据输入第一子模型，第一子模型输出用于表征第一待识别数据的第一表征数据；第二待识别数据输入第二子模型，第二子模型输出用于表征第二待识别数据的第二表征数据；分类模型对第一表征数据、第二表征数据进行判断，并得到第一输出或第二输出。

在某些实施例中，对比识别模型设置成孪生神经网络模型，第一子模型设置成第一卷积神经网络模型，第二子模型设置成第二卷积神经网络模型，第一卷积神经网络模型与第二卷积神经网络模型共享权重。

在某些实施例中，第一卷积神经网络模型和第二卷积神经网络模型均包括：至少两个卷积层、至少一个池化层和一个压平层。

在某些实施例中，还包括训练对比识别模型，以使对比识别模型的第一输出和第二输出达到预设精度。

在某些实施例中，训练对比识别模型包括：获取训练数据，其中，训练数据包括第一训练数据和第二训练数据，第一训练数据为同一自然人用户的传感器数据，第二训练数据为不同自然人用户的传感器数据。

在某些实施例中，传感器数据至少包括压力传感器数据、重力传感器数据、陀螺仪传感器数据、加速度传感器数据、磁感应传感器数据中的一种。