[发明专利]一种抢购类交易异常检测方法、系统、设备及存储介质

说明书

本文提供了一种抢购类交易异常检测方法、系统、设备及存储介质，其中，方法包括：采集业务服务器中的抢购类交易请求日志，抢购类交易请求日志包括：交易请求发起的用户标识或设备标识、交易请求发起的时刻；将采集的抢购类交易请求日志输入至异常分类器中，得到分类结果，其中，所述异常分类器根据历史抢购类交易请求日志预先训练得到；若分类结果为异常，则执行异常处理操作。本文利用异常分类器能够提高异常抢购类交易的检测速度，迅速定位异常位置，为系统应急处理提供数据支撑，避免恶意抢购操作，提高用户体验。

技术领域

本文涉及机器学习领域，尤其涉及一种抢购类交易异常检测方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

信贷业务又称信贷资产或贷款业务，是商业银行重要的资产业务，通过放款收回本金和利息，扣除成本后获得利润，是商业银行的主要盈利手段。

对于小微企业贷款，由于小微贷款单笔金额较少(不超过1000万)的特征，基层业务人员需发起更多的信贷额度抓取才能完成业务指标。例如：要完成1亿元贷款额度，通过小微贷款，至少需进行10次信贷额度抓取。因此，在商业银行每月发放贷款额度时，基层业务人员会集中高频发起额度抓取交易(类似于线上购物中的秒杀抢购)。实际工作中已发现部分基层业务人员使用外挂系统在多台服务器，以毫秒级的方式进行抢信贷额度操作，采用外挂系统抢购的方式将会对信贷业务信息系统造成较大的性能压力，甚至可能会造成全局性的信贷业务信息系统故障。对于异常交易的检测，目前仅是通过系统性能容量波动后进行分析排查确定，无法快速定位响应，存在较大的系统风险。

另外，对于购物平台的特殊节日(例如双十一、618等)的购物，基金及纪念币等的抢购，也存在抢购类交易异常分析不及时，会对交易系统造成较大负担，使部分人无法合理合法的抢购到心仪物品，存在用户体验差的缺陷。

发明内容

本文用于解决现有技术中，无法实时检测抢购类交易是否异常，并进行异常响应，存在较大的系统风险，同时，还存在用户体验差的缺陷。

为了解决上述技术问题，本文的第一方面提供一种抢购类交易异常检测方法，包括：

采集业务服务器中的抢购类交易请求日志，抢购类交易请求日志包括：交易请求发起的用户标识或设备标识、交易请求发起时刻；

将采集的抢购类交易请求日志输入至异常分类器中，得到分类结果，其中，所述异常分类器根据历史抢购类交易请求日志预先训练得到；

若分类结果为异常，则执行异常处理操作。

作文本文的进一步实施例中，采集业务服务器中的抢购类交易请求日志，包括：

在所述业务服务器中预先布置信息收集工具；

利用所述信息收集工具，采集业务服务器中的抢购类交易请求日志。

作文本文的进一步实施例中，执行异常处理操作，包括：

拒绝所述用户标识或设备标识发起的抢购类交易请求；和/或

发送所述用户标识或设备标识至系统管理员。

作文本文的进一步实施例中，所述异常分类器的训练过程包括：

采集历史抢购类交易请求日志；

对历史抢购类交易请求日志进行异常标注，得到历史抢购类交易请求日志的标签；

根据历史抢购类交易请求日志及历史抢购类交易请求日志的标签，训练SVM分类器，得到异常分类器。

作文本文的进一步实施例中，对历史抢购类交易请求日志进行异常标注，得到历史抢购类交易请求日志的标签，包括：