[发明专利]基于安全情报的欺诈实体识别方法、装置及相关设备

说明书

本发明应用于网络安全技术领域，公开了一种基于安全情报的欺诈实体识别方法，用于提高网络欺诈实体及其欺诈行为的识别准确性。本发明提供的方法包括：当接收到欺诈实体识别请求时，确定对应的识别实体，并通过预设接口获取对应的特征数据；针对每个维度的所述特征数据，对所述特征数据进行分箱处理，得到至少两个类别数据，并对每个所述类别数据进行权重编码，得到编码数据；将所述编码数据输入到预设的欺诈识别模型中，采用所述预设的欺诈识别模型生成欺诈分数计算参数，并根据所述欺诈分数计算参数计算得到所述识别实体的欺诈分数；根据欺诈分数与欺诈等级的对应关系，确定所述识别实体的欺诈等级，并根据所述欺诈等级确定所述识别实体的欺诈识别结果。

技术领域

本发明涉及网络安全技术领域，尤其涉及一种基于安全情报的欺诈实体识别方法、装置及相关设备。

背景技术

得益于互联网技术的发展，发展出许多依靠互联网技术的欺诈手段，在互联网金融、网络购物等领域，衍生出许多规模化、产业化以及专业化的欺诈团伙，其欺诈手法种类多样且变化灵活，善于伪装户或者掩盖欺诈行为，易造成一定的经济损失。

现有技术识别欺诈实体的方法一般是通过识别IP地址以及设备指纹进行特征识别，或者通过机器学习或者统计规则构建欺诈特征识别模型。随着欺诈行为的隐蔽性，通过IP地址识别出欺诈实体的准确度不高。另外，机器学习一般需要进行标注的样本数据，标注的样本数据获取方式困难，且在监督学习的过程中的要求较高，因此，在用于识别欺诈实体的效率不高。

发明内容

本发明提供一种基于安全情报的欺诈实体识别方法、装置及相关设备，以提高识别互联网欺诈行为的准确性。

一种基于安全情报的欺诈实体识别方法，包括：

当接收到欺诈实体识别请求时，确定对应的识别实体，并通过预设接口获取对应的特征数据，其中，所述特征数据至少包括一个维度的特征数据；

针对每个维度的所述特征数据，对所述特征数据进行分箱处理，得到至少两个类别数据，并对每个所述类别数据进行权重编码，得到编码数据；

将所述编码数据输入到预设的欺诈识别模型中，采用所述预设的欺诈识别模型生成欺诈分数计算参数，并根据所述欺诈分数计算参数计算得到所述识别实体的欺诈分数；

根据欺诈分数与欺诈等级的对应关系，确定所述识别实体的欺诈等级，并根据所述欺诈等级确定所述识别实体的欺诈识别结果。

一种基于安全情报的欺诈实体识别装置，包括：

识别实体确定模块，用于当接收到欺诈实体识别请求时，确定对应的识别实体，并通过预设接口获取对应的特征数据，其中，所述特征数据至少包括一个维度的特征数据；

数据分类模块，用于针对每个维度的所述特征数据，对所述特征数据进行分箱处理，得到至少两个类别数据，并对每个所述类别数据进行权重编码，得到编码数据；

分数计算模块，用于将所述编码数据输入到预设的欺诈识别模型中，采用所述预设的欺诈识别模型生成欺诈分数计算参数，并根据所述欺诈分数计算参数计算得到所述识别实体的欺诈分数；

识别结果模块，用于根据欺诈分数与欺诈等级的对应关系，确定所述识别实体的欺诈等级，并根据所述欺诈等级确定所述识别实体的欺诈识别结果。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于安全情报的欺诈实体识别方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于安全情报的欺诈实体识别方法的步骤。