[发明专利]基于三部图的银行侦测网络赌博资金非法转移行为的方法

说明书

本发明涉及基于三部图的银行侦测网络赌博资金非法转移行为的方法，获取待侦测的银行对公账户名单，基于名单中各银行对公账户的交易流水，构建三部图模型；分析三部图模型，得到名单中各银行对公账户对应的一般图特征和专用图特征；将名单中各银行对公账户对应的一般特征、一般图特征和专用图特征代入网络赌博资金非法转移行为侦测模型，得到网络赌博资金非法转移行为侦测模型输出的嫌疑账户名单；本发明提高了银行识别网络赌博资金非法转移行为的可靠性，并增强了银行对网络赌博资金非法转移行为识别结果的可解释性。

技术领域

本发明涉及反赌博资金非法转移领域，尤其涉及一种基于三部图的银行侦测网络赌博资金非法转移行为的方法。

背景技术

网络赌博资金非法转移行为是指在互联网上利用扑克类、麻将类、捕鱼类、各项赛事、各种博彩等赌博活动，并采用非常规手段变相将赌资合法化从而达成资金洗白目的的行为，是黑色产业链中的重要一环；由于当前参与网络赌博的用户数量庞大，赌资流动数额巨大，对金融安全和经济秩序构成了重大威胁，因此，需要对网络赌博资金非法转移行为进行侦测来抓捕非法转移赌资犯罪团伙。

目前，一般利用预先设置的反赌博资金非法转移规则、以无监督机器学习方式训练的反赌博资金非法转移模型、以有监督机器学习方式训练的反赌博资金非法转移模型和预先设置的反赌博资金非法转移知识图谱识别网络赌博资金非法转移行为。

其中，反赌博资金非法转移规则是基于由事后案例甄别的相关交易和账户，以及人工经验总结的异常交易模式和账户特征制定的，易于应用，可以实现快速侦测和响应，嫌疑对象由明确的规则和条件触发，可解释性好；但是只适用于强规则，弱规则会导致网络赌博资金非法转移行为的识别能力差，网络赌博资金非法转移行为的侦测效率不高，还会出现误识别现象，给后续运维人员带来大量的工作量。

以无监督机器学习方式训练的反赌博资金非法转移模型，以弱特征构成的样本为输入，以异常交易或者可疑团伙为输出训练的，其在训练前不需要事先对样本进行标注，在训练样本数量不够多时也能在识别新的赌博资金非法转移模式上取得较好的识别效果，主要用于侦察异常交易行为或者账号群组，并对其进行后验分析确认赌博资金非法转移行为或者非法转移赌资犯罪团伙；但是异常行为不能直接认定为赌博资金非法转移行为，因此，这种方法的误警率会比较高，结果可解释性较差。

以有监督机器学习方式训练的反赌博资金非法转移模型，从已发生网络赌博资金非法转移行为账号的相关信息和交易流水等数据中提炼特征信息，同时需要专家根据赌博资金非法转移行为对账号或交易进行打标，并基于所述特征和打标训练模型；该模型能够实现高效地识别，同时具有一定的鲁棒性；但是由于当前非法转移赌资犯罪高速发展，犯罪手法复杂隐蔽性高，且多为未使用或者较少使用的犯罪手法，模型受样本库完备性的影响，很难识别相应的犯罪行为。

反赌博资金非法转移知识图谱，对账户信息和交易行为等相关数据以图谱的形式进行组织、存储和管理；并采用图算法在图谱上进行分析和挖掘识别可疑的非法转移赌资犯罪团伙，其在关联、穿透等方面具有较强优势，能够对复杂的资金链路进行追踪并识别非法转移赌资犯罪团伙。但是可能会因无足够的数据无法构建知识图谱，同时，由于犯罪分子具有一定的反侦测经验，可能会采用一些手段影响图谱分析的效能。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于三部图的银行侦测网络赌博资金非法转移行为的方法。

本发明实施例提供的一种基于三部图的银行侦测网络赌博资金非法转移行为的方法，包括：

获取待侦测的银行对公账户名单，基于所述名单中各银行对公账户的交易流水，构建三部图模型；其中，所述交易为经营性交易，所述交易流水包含交易对象、交易时间和交易金额的信息；

分析所述三部图模型，得到所述名单中各银行对公账户对应的一般图特征和专用图特征；