The embodiment of the invention provides a detection method, device, electronic device and storage medium for abnormal access behavior, which can identify abnormal damage behavior of malicious users through the access data of users, and has the characteristics of flexible configuration, real-time update, transparent and controllable identification results. The detection method includes: constructing the overall network structure according to the historical user access data; acquiring the current user access data; acquiring the current user access path according to the current user access data; then extracting the corresponding jump path in the overall network structure according to the current user access path, and acquiring the jump. The interface information contained in each page of the redirect path is detected; the PV data and click data of the current user are detected to determine whether the current user has abnormal click behavior, and the interface information contained in each page of the redirect path is compared with the call interface information of the current user to determine whether the current user has abnormal interface call behavior.
【技术实现步骤摘要】
异常访问行为的检测方法、装置、电子设备和存储介质
本专利技术涉及互联网
,尤其涉及一种异常访问行为的检测方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
随着互联网电子商务的兴起,网购用户数据不断增加,各线上商家为争取用户流量、关注度,扩大自己店铺品牌影响力,常常会采取一些如促销、抢购、优惠券发放等手段。与之对应,线上投入的这些资源最终是希望落入到广大普通用户中去,带来好评与成交量。而不是被一些恶意用户所拦截,实施抢占优惠券与优惠商品名额、进行二次销售等一系列异常行为,影响活动传播,损害其他用户利益。现有检测用户异常访问行为的方法主要分为针对单点的频率检验和多特征集合的分类处理。总体而言,这两大类方法都是根据历史用户的一些离散特征点作为数据训练集,得到模型后对当前用户的访问行为进行检验分类,判断当前用户的访问行为是否属于异常行为。在实现本专利技术过程中,专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题:通过分析历史用户离散特征点构建模型进行分类的方法依赖于特征集的选取及模型构建,模型不具有普遍的适用性;目前通过恶意手段进行刷券、抢购的方式灵活多变,利用训练模型进行分类的方式相对来讲有一定的滞后性。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术实施例提供一种异常访问行为的检测方法、装置、电子设备和存储介质,能够通过用户的访问数据来识别出恶意用户的异常破坏行为,具备配置灵活、实时更新、识别结果透明可控的特性。为实现上述目的,根据本专利技术实施例的一个方面,提供了一种异常访问行为的检测方法。本专利技术实施例的一种异常访问行为的检测方法包括:根据历史用户访问数据构建总体网络结构,所述历 ...
【技术保护点】
1.一种异常访问行为的检测方法,其特征在于,包括:根据历史用户访问数据构建总体网络结构,所述历史用户访问数据包括历史用户的页面浏览(PV)数据、点击数据和页面所含接口信息;获取当前用户访问数据,所述当前用户访问数据包括当前用户的PV数据、点击数据和调用接口信息;根据所述当前用户访问数据获取当前用户访问路径,然后根据所述当前用户访问路径提取所述总体网络结构中对应的跳转路径,获取所述跳转路径的各页面所含接口信息;检测当前用户PV数据和点击数据,判断当前用户是否存在点击行为异常,对比当前用户的调用接口信息与所述跳转路径的各页面所含接口信息,判断当前用户是否存在接口调用行为异常。
【技术特征摘要】
1.一种异常访问行为的检测方法,其特征在于,包括:根据历史用户访问数据构建总体网络结构,所述历史用户访问数据包括历史用户的页面浏览(PV)数据、点击数据和页面所含接口信息;获取当前用户访问数据,所述当前用户访问数据包括当前用户的PV数据、点击数据和调用接口信息;根据所述当前用户访问数据获取当前用户访问路径,然后根据所述当前用户访问路径提取所述总体网络结构中对应的跳转路径,获取所述跳转路径的各页面所含接口信息;检测当前用户PV数据和点击数据,判断当前用户是否存在点击行为异常,对比当前用户的调用接口信息与所述跳转路径的各页面所含接口信息,判断当前用户是否存在接口调用行为异常。2.根据权利要求1所述的检测方法,其特征在于,PV数据包括:浏览页面的时间、浏览页面标识、前置页面标识、用户OpenID;点击数据包括:点击页面的时间、点击区域坐标、点击页面标识、目标跳转页面标识、用户OpenID。3.根据权利要求1所述的检测方法,其特征在于,根据历史用户访问数据构建总体网络结构包括:以历史用户的PV数据涉及的各页面为顶点,以点击数据为弧,构建页面跳转网络结构;将页面所含接口信息整合到所述页面跳转结构的顶点中,得到总体网络结构。4.根据权利要求1所述的检测方法,其特征在于,判断当前用户是否存在接口调用行为异常包括:根据接口调用广度和/或接口调用深度识别是否存在调用性质和/或调用频率的异常。5.根据权利要求1所述的检测方法,其特征在于,所述检测方法还包括:定期根据历史用户访问数据更新所述总体网络结构。6.根据权利要求1所述的检测方法,其特征在于,所述检测方法还包括:在根据历史用户访问数据构建总体网络结构之前,对历史用户访问数据进行加密后保存。7.一种异常访问行为的检测装置,其特征在于,包括:构建模块,用于根据历史用户访问数据构建总体网络结构,所述历史用户访问数据包括历史用户的页面浏览(PV)数据、点击数据和页面所含接口信息;获取模块,用于获取当前...
【专利技术属性】
技术研发人员:徐军,杨东洋,张鹏飞,
申请(专利权)人:北京京东尚科信息技术有限公司,北京京东世纪贸易有限公司,
类型:发明
国别省市:北京,11
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