一种基于风控管理的数据处理方法、装置及用户终端制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于风控管理的数据处理方法、装置及用户终端，方法包括：S1、接收终端发送的开机时间信息和位置信息；S2、间隔预设时间向终端发送一次心跳包，从终端中抓取风险事件信息；S3、分别对开机时间信息、位置信息和风险事件信息进行风险级别分析，风险级别包括低风险、中风险和高风险，若分析结果为高风险，则执行步骤S4；若分析结果为中风险或低风险，则执行步骤S5；S4、向终端发送冻结指令，以使终端的系统进入冻结状态；S5、判断终端是否接收风险提示，若是，则向终端发送风险通知信息，若否，则不执行操作。本发明专利技术实现了对终端设备风险事件的自动识别和处理，增强了终端设备的安全性与可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于风控管理的数据处理方法、装置及用户终端
本专利技术涉及基于金融互联网风险管理的终端控制处理

技术介绍
随着全球信息化的发展，互联网应用渗透到了各行各业。互联网金融借助互联网技术、移动通信技术，实现金融资源优化配置和应用普及，互联网金融的出现代表一个金融时代的新纪元。由于金融相关对信息流、资金流安全的特殊要求，所以绝大多数的银行、证券、企事业单位都有专门的设备办理金融相关的业务，通过对定制的金融业务设备增加了种种安全风险处理方案的措施，以确保业务操作的安全性。传统的金融设备安全风险处理方案主要有以下几种：1、访问控制(如系统启用防火墙)用于应对外部攻击2、远程接入管理(如VPN)用于应对非授权接入3、入侵检测(IDS)用于应对外部入侵和蠕虫病毒4、流量监测和清洗设备用于应对大流量拒绝服务攻击5、访问网站安全性检测，有效识别钓鱼网站及挂马等6、设备采用防止跨站脚本、SQL注入等攻击7、对服务器和网络设备的安全基线配置及核查8、对设备状态的漏洞扫描及预防措施9、对重要操作行为进行告警式记录，发现后及时审核已确认操作的合法性。现有的设备没有针对终端存在的风险自动进行系统监控分析，以及迅速进行冻结处理的功能，在安全性和可靠性上存在不足。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的之一在于提供一种基于风控管理的数据处理方法，实现了对终端设备风险事件的自动识别和处理，增强了终端设备的安全性与可靠性。本专利技术的目的之二在于提供一种基于风控管理的数据处理装置，实现了对终端设备风险事件的自动识别和处理，增强了终端设备的安全性与可靠性。本专利技术的目的之三在于提供一种用户终端，实现了对终端设备风险事件的自动识别和处理，增强了终端设备的安全性与可靠性。为实现上述目的之一，本专利技术所采用的技术方案如下：一种基于风控管理的数据处理方法，包括以下步骤：S1、接收终端发送的开机时间信息和位置信息；S2、间隔预设时间向终端发送一次心跳包，从终端中抓取风险事件信息；S3、分别对开机时间信息、位置信息和风险事件信息进行风险级别分析，风险级别包括低风险、中风险和高风险，若分析结果为高风险，则执行步骤S4；若分析结果为中风险或低风险，则执行步骤S5；S4、向终端发送冻结指令，以使终端的系统进入冻结状态；S5、判断终端是否接收风险提示，若是，则向终端发送风险通知信息，若否，则不执行操作。优选的，在步骤S3中，对开机时间信息进行风险级别分析的过程为：利用公式Sn-An＝D计算终端离安全区的距离，根据终端离安全区的距离输出相应的风险级别，其中Sn为安全区，An为终端的位置，D为终端离安全区的距离；若D≤50米，则为安全，若50米＜D≤200米，则为低风险，若200米＜D≤500米，则为中风险，若D＞500米，则为高风险。优选的，在步骤S3中，对位置信息进行风险级别分析的过程为：利用正态分布算法H-Bn＝C计算时间差，根据时间差输出相应的风险级别，其中H为终端前n-1次开机时间的正态分布中心，Bn为终端当前开机时间，C为时间差；若C≤1小时，则为安全，若1小时＜C≤2小时，则为低风险，若2小时＜C≤6小时，则为中风险，若C＞6小时，则为高风险。优选的，在步骤S3中，对风险事件信息进行风险级别分析的过程为：根据风险事件匹配策略对风险事件信息进行匹配，并根据匹配结果输出相应的风险级别；所述风险事件匹配策略包括：针对风险事件信息，每命中一个风险事件则记录一次对应风险级别的风险事件，将最高级的风险级别作为匹配结果，其中，累计记录3次低风险的风险事件，则升级为1次中风险的风险事件，累计记录3次中风险的风险事件，则升级为1次高风险的风险事件。优选的，在步骤S3中，当开机时间信息、位置信息和风险事件信息三者的风险级别分析的最高风险级别为高风险，则分析结果为高风险；当开机时间信息、位置信息和风险事件信息三者的风险级别分析的最高风险级别为中风险，则分析结果为中风险；当开机时间信息、位置信息和风险事件信息三者的风险级别分析的最高风险级别为低风险，则分析结果为低风险。优选的，在步骤S2中，所述终端设有自监控模块，所述自监控模块用于监控发生于该终端的风险事件并生成相应的记录保存于终端的风险事件信息中。优选的，在步骤S5之后还包括以下步骤：S6、接收用户提交的解冻验证信息；S7、判断解冻验证信息是否真实，若是，则向用户发送本次冻结相关信息，若否，则结束流程；S8、接收用户的解冻申请，并生成相应的解冻码发送给用户。为实现上述目的之二，本专利技术所采用的技术方案如下：一种基于风控管理的数据处理装置，包括以下模块：接收模块，用于接收终端发送的开机时间信息和位置信息；抓取模块，用于间隔预设时间向终端发送一次心跳包，从终端中抓取风险事件信息；分析模块，用于分别对开机时间信息、位置信息和风险事件信息进行风险级别分析，风险级别包括低风险、中风险和高风险，若分析结果为高风险，则执行冻结模块；若分析结果为中风险或低风险，则执行第一判断模块；冻结模块，用于向终端发送冻结指令，以使终端的系统进入冻结状态；第一判断模块，用于判断终端是否接收风险提示，若是，则向终端发送风险通知信息，若否，则不执行操作。优选的，在分析模块中，对开机时间信息进行风险级别分析的过程为：利用公式Sn-An＝D计算终端离安全区的距离，根据终端离安全区的距离输出相应的风险级别，其中Sn为安全区，An为终端的位置，D为终端离安全区的距离；若D≤50米，则为安全，若50米＜D≤200米，则为低风险，若200米＜D≤500米，则为中风险，若D＞500米，则为高风险。优选的，在分析模块中，对位置信息进行风险级别分析的过程为：利用正态分布算法H-Bn＝C计算时间差，根据时间差输出相应的风险级别，其中H为终端前n-1次开机时间的正态分布中心，Bn为终端当前开机时间，C为时间差；若C≤1小时，则为安全，若1小时＜C≤2小时，则为低风险，若2小时＜C≤6小时，则为中风险，若C＞6小时，则为高风险。优选的，在分析模块中，对风险事件信息进行风险级别分析的过程为：根据风险事件匹配策略对风险事件信息进行匹配，并根据匹配结果输出相应的风险级别；所述风险事件匹配策略包括：针对风险事件信息，每命中一个风险事件则记录一次对应风险级别的风险事件，将最高级的风险级别作为匹配结果，其中，累计记录3次低风险的风险事件，则升级为1次中风险的风险事件，累计记录3次中风险的风险事件，则升级为1次高风险的风险事件。优选的，在分析模块中，当开机时间信息、位置信息和风险事件信息三者的风险级别分析的最高风险级别为高风险，则分析结果为高风险；当开机时间信息、位置信息和风险事件信息三者的风险级别分析的最高风险级别为中风险，则分析结果为中风险；当开机时间信息、位置信息和风险事件信息三者的风险级别分析的最高风险级别为低风险，则分析结果为低风险。优选的，在抓取模块中，所述终端设有自监控模块，所述自监控模块用于监控发生于该终端的风险事件并生成相应的记录保存于终端的风险事件信息中。优选的，在第一判断模块之后还包括以下模块：接收验证信息模块，用于接收用户提交的解冻验证信息；第二判断模块，用于判断解冻验证信息是否真实，若是，则向用户发送本次冻结相关信息，若否，则结束流程；接收解冻本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于风控管理的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、接收终端发送的开机时间信息和位置信息；S2、间隔预设时间向终端发送一次心跳包，从终端中抓取风险事件信息；S3、分别对开机时间信息、位置信息和风险事件信息进行风险级别分析，风险级别包括低风险、中风险和高风险，若分析结果为高风险，则执行步骤S4；若分析结果为中风险或低风险，则执行步骤S5；S4、向终端发送冻结指令，以使终端的系统进入冻结状态；S5、判断终端是否接收风险提示，若是，则向终端发送风险通知信息，若否，则不执行操作。

【技术特征摘要】
1.一种基于风控管理的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、接收终端发送的开机时间信息和位置信息；S2、间隔预设时间向终端发送一次心跳包，从终端中抓取风险事件信息；S3、分别对开机时间信息、位置信息和风险事件信息进行风险级别分析，风险级别包括低风险、中风险和高风险，若分析结果为高风险，则执行步骤S4；若分析结果为中风险或低风险，则执行步骤S5；S4、向终端发送冻结指令，以使终端的系统进入冻结状态；S5、判断终端是否接收风险提示，若是，则向终端发送风险通知信息，若否，则不执行操作。2.根据权利要求1所述的基于风控管理的数据处理方法，其特征在于，在步骤S3中，对开机时间信息进行风险级别分析的过程为：利用公式Sn-An＝D计算终端离安全区的距离，根据终端离安全区的距离输出相应的风险级别，其中Sn为安全区，An为终端的位置，D为终端离安全区的距离；若D≤50米，则为安全，若50米＜D≤200米，则为低风险，若200米＜D≤500米，则为中风险，若D＞500米，则为高风险。3.根据权利要求1所述的基于风控管理的数据处理方法，其特征在于，在步骤S3中，对位置信息进行风险级别分析的过程为：利用正态分布算法H-Bn＝C计算时间差，根据时间差输出相应的风险级别，其中H为终端前n-1次开机时间的正态分布中心，Bn为终端当前开机时间，C为时间差；若C≤1小时，则为安全，若1小时＜C≤2小时，则为低风险，若2小时＜C≤6小时，则为中风险，若C＞6小时，则为高风险。4.根据权利要求1所述的基于风控管理的数据处理方法，其特征在于，在步骤S3中，对风险事件信息进行风险级别分析的过程为：根据风险事件匹配策略对风险事件信息进行匹配，并根据匹配结果输出相应的风险级别；所述风险事件匹配策略包括：针对风险事件信息，每命中一个风险事件则记录一次对应风险级别的风险事件，将最高级的风险级别作为匹配结果，其中，累计记录3次低风险的风险事件，则升级为1次中风险的风险事件，累计记录3次中风险的风险事件，则升级为1次高风险的风险事件。5.根据权利要求2-4任一所述的基于风控管理的数据处理方法，其特征在于，在步骤S3中，当开机时间信息、位置信息和风险事件信息三者的风险级别分析的最高风险级别为高风险，则分析结果为高风险；当开机时间信息、位置信息和风险事件信息三者的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈强，黄华奎，
申请(专利权)人：广东网金控股股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44