[发明专利]信息监控方法、装置、设备和介质

说明书

本发明涉及信息监控和风险识别领域，针对现有，提出了本发明的方法、装置、设备和介质。该方法在数据实时监控识别中，基于被监控对象的多维度数据，通过训练后的风险预警模型进行所述多维度数据对应的指标和/或指标组合规则的分类计算；根据所述分类计算的结果以及预先划分的风险程度的范围，识别所述被监控对象的风险及风险程度以解决多维度准确快速识别海量数据中被监控对象是否存在安全隐患等问题，从而提升海量数据监控中的安全识别准确度和效率，降低计算复杂度和成本。

技术领域

本发明涉及信息安全领域，尤其涉及监控大数据安全识别处理领域，具体而言，涉及一种信息监控方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

随着网络快速发展，越来越多的交互对象之间通过网络实现更多的服务，产生更多的相应的业务，由此也产生了更多的相应于各种业务的特点而对信息数据有特定的监测控制需求。比如，甲对象与乙对象进行业务来往，需要通过网络了解对方的信息以确定对方是否可以合作、信息是否真实、是否可信、是否有不良记录存在风险等等，即需要对特定的网上的信息实现监控以确定网上预期要交互合作的对象的安全性。

目前对监控信息采用风险预警模型进行风险识别监控，已有的多种风险预警模型例如：专家经验模型、评分卡模型、回归模型、人工智能模型等。囿于数据的可得性、模型的科学性以及现实世界的复杂性，目前各种被监控对象的信用风险的监控和识别主要存在风险揭示不全面、风险预警不及时、不宜解释、适用领域较窄等局限性，风险预警模型很难同时兼顾准确性、前瞻性和实用性。往往存在：1、数据来源方面，一般预警模型只使用一类数据，如：只分析每个被监控对象的某一个类别的数据信息(例：企业对象的财务数据、身份数据或交易数据)，较少能够同时使用多维度或者说更多类别非单一类别的数据；2、数据频率方面，随着大数据时代的发展，每个被监控对象本身的各类信息更新速率空前提升，而一般预警模型仅采用某一个类别的数据信息，其更新频次较低，不利于风险的提前识别和及时处置；3、模型算法方面，有部分预警模型过于复杂难以解释，构建模型和算法执行的过程复杂度高、时间人力成本高；4、在应用领域或者说能够适应的业务场景方面，有部分预警模型的适用领域较窄，比如仅适用于某一类被监管监控的对象(例：上市公司)。

因而，需要更准确的具有时效性和实用性的信息监控方案，能够通过容易解释的计算复杂度低(如低计算资源和低成本)、更及时、更具前瞻性的预警模型来实现准确具有时效性/及时的监控数据的风险识别。

发明内容

针对现有技术的上述缺陷，本发明提供一种信息监控方法、装置、电子设备及计算机可读介质，可以解决如何根据监控(监测/监管)的被监控对象的各个维度存在的信息中更准确地识别出存在风险的被监控对象的技术问题；进一步，可以解决如何通过监控的信息及时识别被监控对象的风险程度的技术问题；进一步，可以解决如何智能预警提醒不同风险程度的被监控对象的技术问题；再进一步，可以解决如何设计低运算资源消耗的高效率计算和便于解释的识别算法(如预警模型)来确定风险对应的信息点(如风险点)的技术问题。

从而，利用本发明的技术方案能够通过计算复杂度较低、实用性更高的模型算法，在信息监控中，实现准确、高效兼具具时效性和可解释性的信息监控和风险识别，以及时识别需要被监控的对象的风险及其风险产生来源，及时预警进而由此指示对风险的应对处理。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面提出一种信息监控方法，包括：基于被监控对象的多维度数据，通过训练后的风险预警模型进行所述多维度数据对应的指标和/或指标组合规则的分类计算；根据所述分类计算的结果以及预先确定的风险程度的划分标准，识别所述被监控对象的风险。