异常行为分析方法、系统、服务器及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种异常行为分析方法、系统、服务器及存储介质，所述文件传输方法包括：采集正常样本用户特征，建立常规用户模型；收集异常样本用户特征，建立异常用户模型；对目标用户设备行为进行分析；当与异常用户模型的匹配度大于或等于与常规用户模型的匹配度时，向用户发送重复验证指令。本发明专利技术解决了现有的技术存在无法及时制止风险访问及账户登录后缺乏安全防护手段的问题；达到了不影响用户体验的情况下，提高用户账户安全的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
异常行为分析方法、系统、服务器及存储介质
本专利技术设计信息安全
，尤其涉及异常行为分析方法、系统、服务器及存储介质。
技术介绍
目前账户的安全验证只在登录时进行，但是如今的许多网页及应用为了客户的使用便利，提供了保存登录信息的服务，给用户的账户带来了风险，而目前的应对手段主要为记录用户登录的位置信息，当用户账户进行异地登录时，对用户发出风险提示，现有的技术存在无法及时制止风险访问及账户登录后缺乏安全防护手段的问题。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供异常行为分析方法、用户设备及存储介质，旨在解决现有技术中，无法及时制止风险访问及账户登录后缺乏安全防护手段的问题。为达到上述目的，本专利技术提出一种异常行为分析方法，所述异常行为分析方法包括以下步骤：获取目标用户设备的行为信息；确定所述目标用户设备的行为信息与常规模型之间的第一匹配度，并确定所述目标用户设备的行为信息与异常模型之间的第二匹配度；当所述第一匹配度小于所述第二匹配度时，标记所述目标用户设备的行为信息属于异常行为信息，并向目标用户设备发送第一验证指令。优选地，所述确定所述目标用户设备的行为信息与常规模型之间的第一匹配本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异常行为分析方法，其特征在于，所述异常行为分析方法包括以下步骤：获取目标用户设备的行为信息；确定所述目标用户设备的行为信息与常规模型之间的第一匹配度，并确定所述目标用户设备的行为信息与异常模型之间的第二匹配度；当所述第一匹配度小于所述第二匹配度时，标记所述目标用户设备的行为信息属于异常行为信息，并向目标用户设备发送第一验证指令。

【技术特征摘要】
1.一种异常行为分析方法，其特征在于，所述异常行为分析方法包括以下步骤：获取目标用户设备的行为信息；确定所述目标用户设备的行为信息与常规模型之间的第一匹配度，并确定所述目标用户设备的行为信息与异常模型之间的第二匹配度；当所述第一匹配度小于所述第二匹配度时，标记所述目标用户设备的行为信息属于异常行为信息，并向目标用户设备发送第一验证指令。2.如权利要求1所述的异常行为分析方法，其特征在于，所述确定所述目标用户设备的行为信息与常规模型之间的第一匹配度，并确定所述目标用户设备的行为信息与异常模型之间的第二匹配度之后，所述异常行为分析方法还包括：当所述第一匹配度大于等于所述第二匹配度时，返回所述获取目标用户设备的行为信息的步骤。3.如权利要求1所述的异常行为分析方法，其特征在于，所述获取目标用户设备的行为信息之前，所述异常行为分析方法还包括：获取正常样本用户特征及异常样本用户特征；根据正常样本用户特征建立正常模型学习库，并根据异常样本用户特征建立异常模型学习库；根据正常模型学习库建立常规模型，并根据异常模型学习库建立异常模型。4.如权利要求3所述的异常行为分析方法，其特征在于，所述当所述第一匹配度小于所述第二匹配度时，标记所述目标用户设备的行为信息属于异常行为信息，并向目标用户设备发送第一验证指令之后，所述异常行为分析方法还包括：接收用户设备反馈的第一验证信息；对所述第一验证信息进行校验；若校验结果为未通过验证，则退出目标用户设备登录的账户，并将目标用户设备登录的账户标记为风险账户。5.如权利要求4所述的异常行为分析方法，其特征在于，所述对所述第一验证信息进行校验之后，所述异常行为分析方法还包括：若校验结果为通过验证，则将所述目标用户设备的行为信息添加至所述常规模型学习库，并返回所述获取目标用户设备的行为信息的步骤。6.如权利要求4所述的异常行为分析方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪智勇，陈晨，
申请(专利权)人：武汉极意网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42