订单欺诈识别方法、系统、存储介质和电子设备技术方案

本发明专利技术提供订单欺诈识别方法、系统、存储介质和电子设备，其中方法包括：获取历史订单，包括历史欺诈订单；提取历史欺诈订单的特征属性的取值；建立多个特征属性组，每个特征属性组具有不同的取值组；根据各特征属性组的各取值组遍历历史订单，计算各取值组下的历史欺诈订单占历史订单的比例，作为各取值组的欺诈率；将欺诈率大于欺诈阈值的取值组作为高危取值组，计算该高危取值组对应的特征属性组下的所有取值组的历史欺诈订单的总和，筛选出总和高于预设阈值的特征属性组的高危取值组作为欺诈取值组；采用欺诈取值组识别新增订单的欺诈属性。本发明专利技术能够实时侦测欺诈特征属性，及时拦截新增欺诈订单，并自动更新拦截规则。

Order fraud identification method, system, storage medium, and electronic equipment

The invention provides a method, system and order fraud identification storage medium and electronic device, wherein the method comprises: acquiring historical orders, including the history of fraud orders; extraction value attributes of historical fraud orders; the establishment of multiple attribute group, each attribute group has different values of group; according to the attributes of each group the value of group traversal history orders, calculate the value of the history of fraud group orders accounted for the proportion of orders as history, the value of group fraud rate; the fraud rate value was higher than the threshold value of fraud as a high-risk group, the sum of calculation attribute values corresponding to the high-risk group of the group all the value group fraud order history the value of screening high-risk group was higher than the sum of attributes set the predetermined threshold value as a fraud by fraud group; value group identification in new orders. Fraudulent attributes. The invention can detect the property of fraud in real time, intercept new fraud orders in time, and automatically update the interception rules.

【技术实现步骤摘要】
订单欺诈识别方法、系统、存储介质和电子设备
本专利技术涉及互联网
，尤其涉及一种订单欺诈识别方法、系统、存储介质和电子设备。
技术介绍
基于对历史欺诈案件的研究，可以发现，欺诈案件总是在某些方面具有一定的集中性，当进一步研究欺诈集中性高的要素，可以发现这些要素的出现的背后都是有历史原因的。比如，通过研究欺诈，可以发现很多欺诈订单的用户所在地总是集中在某些固定地区，得出这个结论后，针对该些固定地区的订单做针对性的欺诈规则，就能很好地预防此类欺诈的发生。又或者，研究发现很多欺诈订单是异地登陆的用户所创建的。基于此，针对异地登陆用户设定拦截规则，可以很好地预防该类欺诈的发生。然后，现有的对于欺诈订单的拦截规则基本上都是基于单一的欺诈元素，拦截起来虽简单易实施，但难以囊括其他方面的欺诈类型。并且，对于欺诈订单的拦截规则都有一定的滞后性，无法实时地自动更新。可见，如何自动侦测高危欺诈因素，以及针对发现的高危欺诈因素如何部署规则实现自动更新是亟待解决的技术难题。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本专利技术的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种订单欺诈识别方法、系统、存储介质和电子设备，实现实时侦测欺诈特征属性，及时拦截新增欺诈订单，并自动更新拦截规则。根据本专利技术的一个方面，提供一种订单欺诈识别方法，包括：实时获取当前时间节点前的所有历史订单，建立历史订单库，所述历史订单库中包含有历史欺诈订单；提取所有历史欺诈订单的特征属性的取值，所述特征属性包括第一类特征属性，所述第一类特征属性包括IP归属地、产品名称、供应商、分销商；从所述特征属性中分别提取不重复的至少一个第一类特征属性，建立多个特征属性组，每个特征属性组具有不同的取值组，每个取值组对应所述特征属性组所包含的至少一个第一类特征属性的取值；根据各个特征属性组的不同取值组，遍历所述历史订单库，计算各个特征属性组的各取值组下的历史欺诈订单占该特征属性组的该取值组下的历史订单的比例，作为各个特征属性组的各取值组的欺诈率；将欺诈率大于欺诈阈值的取值组作为高危取值组，计算该高危取值组对应的特征属性组下的所有取值组对应的历史欺诈订单的总和，筛选出总和高于预设阈值的特征属性组的高危取值组作为欺诈取值组；获取新增订单，提取所述新增订单的特征属性的取值，判断所述新增订单的特征属性的取值是否与所述欺诈取值组相吻合，若是则识别所述新增订单为新增欺诈订单，拒绝所述新增欺诈订单，若否则通过所述新增订单；以及返回更新所述历史订单库。优选地，上述的订单欺诈识别方法中，组成所述特征属性组的第一类特征属性中至少包括所述IP归属地，所述订单欺诈识别方法还包括：预设时间段后，统计被识别为新增欺诈订单的IP归属地的取值，若被识别为新增欺诈订单的IP归属地的取值为一固定值的概率超出一概率阈值，则将所述IP归属地的取值作为一条欺诈取值组，用于识别新增订单的欺诈属性。优选地，上述的订单欺诈识别方法还包括：预设时间段后，统计各高危取值组对应的新增订单占所述历史订单库中该高危取值组对应的历史订单的比例，若该比例超出一比例阈值，则将该高危取值组作为一条欺诈取值组，用于识别新增订单的欺诈属性。优选地，上述的订单欺诈识别方法中，所述特征属性还包括第二类特征属性，所述第二类特征属性包括注册日期是否为近期、登陆是否有异常。优选地，上述的订单欺诈识别方法中，所述特征属性组中还包括至少一个所述第二类特征属性，以及，所述特征属性组的每个取值组对应所述特征属性组所包含的至少一个第一类特征属性的取值以及至少一个第二类特征属性的取值。优选地，上述的订单欺诈识别方法中，所述欺诈阈值为10％。优选地，上述的订单欺诈识别方法中，提取所述新增订单的特征属性的取值，判断所述新增订单的特征属性的取值是否与所述欺诈取值组相吻合的步骤包括：提取所述新增订单的特征属性的取值，包括第一类特征属性的取值和第二类特征属性的取值；以及判断所述新增订单的第一类特征属性的取值和第二类特征属性的取值是否分别与所述欺诈取值组相吻合。根据本专利技术的另一方面，提供一种订单欺诈识别系统，包括：历史订单库模块，实时获取当前时间节点前的所有历史订单，建立历史订单库，所述历史订单库中包含有历史欺诈订单；特征提取模块，提取所有历史欺诈订单的特征属性的取值，所述特征属性包括第一类特征属性，所述第一类特征属性包括IP归属地、产品名称、供应商、分销商；取值模块，从所述特征属性中分别提取不重复的至少一个第一类特征属性，建立多个特征属性组，所述特征属性组具有不同的取值组，每个取值组对应所述特征属性组所包含的至少一个第一类特征属性的取值；遍历模块，根据各个特征属性组的不同取值组，遍历所述历史订单库，计算各个特征属性组的各取值组下的历史欺诈订单占该特征属性组的该取值组下的历史订单的比例，作为各个特征属性组的各取值组的欺诈率；筛选模块，将欺诈率大于欺诈阈值的取值组作为高危取值组，计算该高危取值组对应的特征属性组下的所有取值组对应的历史欺诈订单的总和，筛选出总和高于预设阈值的特征属性组的高危取值组作为欺诈取值组；判断模块，获取新增订单，提取所述新增订单的特征属性的取值，判断所述新增订单的特征属性的取值是否与所述欺诈取值组相吻合，若是则识别所述新增订单为新增欺诈订单，拒绝所述新增欺诈订单，若否则通过所述新增订单；以及返回所述历史订单库模块。根据本专利技术的另一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述订单欺诈识别方法的步骤。根据本专利技术的另一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述的订单欺诈识别方法的步骤。有鉴于此，本专利技术与现有技术相比的有益效果在于：本专利技术通过第一类特征属性和第二类特征属性的不同组合，形成可以识别订单欺诈属性的不同取值组，通过两步筛选提取出欺诈率高且贡献度大的取值组作为欺诈取值组，来拦截特征属性与该欺诈取值组相符合的新增欺诈订单，并能够实时更新欺诈取值组，实现实时侦测欺诈特征属性，及时拦截新增欺诈订单，并自动更新拦截规则。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本专利技术。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，均属于本专利技术的保护范围。图1示出本专利技术一个示例性实施例中订单欺诈识别方法的步骤示意图；图2示出本专利技术另一个示例性实施例中订单欺诈识别方法的步骤示意图；图3示出本专利技术另一个示例性实施例中订单欺诈识别方法的步骤示意图；图4示出本专利技术示例性实施例中一种计算机可读存储介质的示意图；图5示出本专利技术示例性实施例中一种电子设备的示意图。具体实施方式现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种订单欺诈识别方法，其特征在于，包括：实时获取当前时间节点前的所有历史订单，建立历史订单库，所述历史订单库中包含有历史欺诈订单；提取所有历史欺诈订单的特征属性的取值，所述特征属性包括第一类特征属性，所述第一类特征属性包括IP归属地、产品名称、供应商、分销商；从所述特征属性中分别提取不重复的至少一个第一类特征属性，建立多个特征属性组，每个特征属性组具有不同的取值组，每个取值组对应所述特征属性组所包含的至少一个第一类特征属性的取值；根据各个特征属性组的不同取值组，遍历所述历史订单库，计算各个特征属性组的各取值组下的历史欺诈订单占该特征属性组的该取值组下的历史订单的比例，作为各个特征属性组的各取值组的欺诈率；将欺诈率大于欺诈阈值的取值组作为高危取值组，计算该高危取值组对应的特征属性组下的所有取值组对应的历史欺诈订单的总和，筛选出总和高于预设阈值的特征属性组的高危取值组作为欺诈取值组；获取新增订单，提取所述新增订单的特征属性的取值，判断所述新增订单的特征属性的取值是否与所述欺诈取值组相吻合，若是则识别所述新增订单为新增欺诈订单，拒绝所述新增欺诈订单，若否则通过所述新增订单；以及返回更新所述历史订单库。...

【技术特征摘要】
1.一种订单欺诈识别方法，其特征在于，包括：实时获取当前时间节点前的所有历史订单，建立历史订单库，所述历史订单库中包含有历史欺诈订单；提取所有历史欺诈订单的特征属性的取值，所述特征属性包括第一类特征属性，所述第一类特征属性包括IP归属地、产品名称、供应商、分销商；从所述特征属性中分别提取不重复的至少一个第一类特征属性，建立多个特征属性组，每个特征属性组具有不同的取值组，每个取值组对应所述特征属性组所包含的至少一个第一类特征属性的取值；根据各个特征属性组的不同取值组，遍历所述历史订单库，计算各个特征属性组的各取值组下的历史欺诈订单占该特征属性组的该取值组下的历史订单的比例，作为各个特征属性组的各取值组的欺诈率；将欺诈率大于欺诈阈值的取值组作为高危取值组，计算该高危取值组对应的特征属性组下的所有取值组对应的历史欺诈订单的总和，筛选出总和高于预设阈值的特征属性组的高危取值组作为欺诈取值组；获取新增订单，提取所述新增订单的特征属性的取值，判断所述新增订单的特征属性的取值是否与所述欺诈取值组相吻合，若是则识别所述新增订单为新增欺诈订单，拒绝所述新增欺诈订单，若否则通过所述新增订单；以及返回更新所述历史订单库。2.如权利要求1所述的订单欺诈识别方法，其特征在于，组成所述特征属性组的第一类特征属性中至少包括所述IP归属地，所述订单欺诈识别方法还包括：预设时间段后，统计被识别为新增欺诈订单的IP归属地的取值，若被识别为新增欺诈订单的IP归属地的取值为一固定值的概率超出一概率阈值，则将所述IP归属地的取值作为一条欺诈取值组，用于识别新增订单的欺诈属性。3.如权利要求1所述的订单欺诈识别方法，其特征在于，还包括：预设时间段后，统计各高危取值组对应的新增订单占所述历史订单库中该高危取值组对应的历史订单的比例，若该比例超出一比例阈值，则将该高危取值组作为一条欺诈取值组，用于识别新增订单的欺诈属性。4.如权利要求1所述的订单欺诈识别方法，其特征在于，所述特征属性还包括第二类特征属性，所述第二类特征属性包括注册日期是否为近期、登陆是否有异常。5.如权利要求4所述的订单欺诈识别方法，其特征在于，所述特征属性组中还包括至少一个所述第二类特征属性，以及，所述特征属性组的每个取值组对应所述特征属...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵娟娟，刘杰，唐硕，
申请(专利权)人：携程旅游信息技术上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31