一种异常交易的检测方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种异常交易的检测方法、装置及存储介质，该方法包括：获取需要检测的交易的当前数据；根据预设的量化指标，对当前数据进行分类聚合，以确定分类聚合参数；利用核密度算法结合预先根据时间动态窗口确定的核密度样本，确定分类聚合参数的概率密度；根据概率密度，结合核密度样本，确定需要检测的交易是否为异常交易。因此，通过核密度算法对具有变化模式复杂、变化范围很小、有时间序列特性的流数据进行异常值检测，能够实现无监督的情况下对交易数据进行分析处理，快速准确的确定交易是否为异常。

【技术实现步骤摘要】
一种异常交易的检测方法、装置及存储介质
本申请涉及数据处理领域，特别是涉及一种异常交易的检测方法、装置及存储介质。
技术介绍
随着我国信用卡发卡量和交易量的不断增长，信用卡交易中的欺诈交易也急剧上升。加强对信用卡欺诈的识别和防范，已成为银行风险控制的一个焦点。现有技术中，商业银行针对信用卡交易数据中欺诈行为的少量性和异常性，采用的方式基本都是专家规则体系兼有少量的行为分析模型，基于专家规则体系的异常交易监测系统，规则监测的范围很多都是单渠道，跨渠道的监测基本不设防。且当专家规则更新不及时，将会出现较多误报警信息，银行业务人员需要花资源去甄别交易是否异常，人工成本高。
技术实现思路
鉴于上述问题，本申请实施例提供一种异常交易的检测方法，解决现有技术中存在的成本高和无法跨渠道的问题。相应的，本申请实施例还提供了一种异常交易的检测装置。为了解决上述问题，本申请实施例公开了一种异常交易的检测方法，所述方法包括：获取需要检测的交易的当前数据；根据预设的量化指标，对所述当前数据进行分类聚合，以确定分类聚合参数；利用核密度算法结合预先根据时间动态窗口确定的核密度样本，确定所述分类聚合参数的概率密度；根本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异常交易的检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取需要检测的交易的当前数据；根据预设的量化指标，对所述当前数据进行分类聚合，以确定分类聚合参数；利用核密度算法结合预先根据时间动态窗口确定的核密度样本，确定所述分类聚合参数的概率密度；根据所述概率密度，结合所述核密度样本，确定所述需要检测的交易是否为异常交易。

【技术特征摘要】
1.一种异常交易的检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取需要检测的交易的当前数据；根据预设的量化指标，对所述当前数据进行分类聚合，以确定分类聚合参数；利用核密度算法结合预先根据时间动态窗口确定的核密度样本，确定所述分类聚合参数的概率密度；根据所述概率密度，结合所述核密度样本，确定所述需要检测的交易是否为异常交易。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述量化指标包括客户数、IP数、设备数、地区数、账户数、金额以及交易笔数，所述根据预设的量化指标，对所述当前数据进行分类聚合，以确定分类聚合参数，包括：根据所述分类信息，结合所述量化指标，确定所述分类聚合参数，所述分类信息包括交易流水、客户信息和产品信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用核密度算法结合预先根据时间动态窗口确定的核密度样本，确定所述分类聚合参数的概率密度，包括：利用所述核密度样本，通过核密度计算公式，确定所述分类聚合参数的概率密度；其中，所述核密度计算公式包括：所述表示所述分类聚合参数的概率密度；x表示所述分类聚合参数；xi表示所述核密度样本中的第i样本点，所述n表示所述核密度样本中的样本个数；所述为平滑参数，所述σ表示样本标准差；所述表示高斯函数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述概率密度，结合所述核密度样本，确定所述需要检测的交易是否为异常交易，包括：当所述概率密度与所述核密度样本中所有样本的距离大于或者等于预设的距离阈值时，确定所述需要检测的交易为所述异常交易；当所述概率密度与所述核密度样本中所有样本的距离小于所述距离阈值时，确定所述需要检测的交易为非异常交易。5.一种异常交易的检测装置，其特征在于，所述装置法包括：数据获取模块，用于获取需要检测的交易的当前数据；分类聚合模块，用于...

【专利技术属性】
技术研发人员：王强，彭烈，王彦丞，张幼萍，
申请(专利权)人：北京先进数通信息技术股份公司，
类型：发明
国别省市：北京,11