一种欺诈账号检测方法、装置及其存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种欺诈账号检测方法、装置及其存储介质，涉及反欺诈检测技术领域。该欺诈账号检测方法包括：基于每个账号的关联设备特征和账号行为特征确定所述账号为欺诈账号的初始置信度；基于每个账号与其他账号的关联关系确定网络账号关系图，所述网络账号关系图包括每个账号与其他账号在不同关联关系下为欺诈账号的转移概率；基于置信度传播算法获得所述网络账号关系图中每个账号为欺诈账号的稳定置信度，基于账号的稳定置信度确定每个账号是否为欺诈账号。该方法结合账号的固有特征、登录行为特征和置信度传播算法判断账号是否为欺诈账号，提高了欺诈预测的效率、准确度和泛化能力。

【技术实现步骤摘要】
一种欺诈账号检测方法、装置及其存储介质
本专利技术涉及反欺诈检测
，具体而言，涉及一种欺诈账号检测方法、装置及其存储介质。
技术介绍
传统的反欺诈检测系统，主要基于有监督的机器学习算法或者无监督的离群点检测方法，通过利用网络账号的账号画像特征或者行为轨迹特征判别网络账号是否为欺诈账号。基于账号画像的欺诈账号检测方法可以根据充分利用账号的固有属性及网络行为轨迹进行欺诈账号的检测，但是账号属性的收集和账号行为轨迹的探测都需要耗费大量的人力物力，这对模型最终的效果的提高和训练的效率的提升都带来了不小的挑战，同时该检测方法仅仅基于单个账号的数据进行欺诈检测，检测准确度较低。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例的目的在于提供一种欺诈账号检测方法、装置及其存储介质，以解决现有技术中由于账号属性的收集和账号行为轨迹的探测都需要耗费大量的人力物力且仅基于单个账号的数据进行欺诈检测存在的欺诈检测的效率和准确度较低问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种欺诈账号检测方法，所述欺诈账号检测方法包括：基于每个账号的关联设备特征和账号行为特征确定所述账号为欺诈账号的初始置信度，所述关联设备特征为登录账号的设备的固有特征，所述账号行为特征为账号的登录行为特征；基于每个账号与其他账号的关联关系确定网络账号关系图，所述网络账号关系图包括每个账号与其他账号在不同关联关系下为欺诈账号的转移概率；基于置信度传播算法获得所述网络账号关系图中每个账号为欺诈账号的稳定置信度，基于账号的稳定置信度确定每个账号是否为欺诈账号。上述实施例基于账号的关联设备特征和账号行为特征确定初始置信度，更接近于网络关系图中账号欺诈行为置信度的真实分布，有利用置信度传播算法的收敛，从而提高欺诈检测准确率；并基于置信度传播算法和账号之间的关联关系获得稳定置信度作为账号是否为欺诈账号的判定标准，充分利用账号网络关系的网络结构，自动匹配和利用网络关系图谱的异常子图模式，降低了操作复杂度，且通过节点进行置信度的多轮传播，使得网络达到最终平衡状态，提高了欺诈检测模型的泛化能力。综合第一方面，所述基于每个账号的关联设备特征和账号行为特征确定所述账号为欺诈账号的初始置信度，包括：基于每个账号的关联设备特征和账号行为特征，采用机器学习分类方法确定每个账号为欺诈账号的初始置信度。上述实施例采用机器学习分类方法获得账号的初始置信度，而不是采用人工判断和计算，能够基于多维度的数据更加准确地确定账号的初始置信度，提高了初始置信度获取的自动化程度、效率和准确率。综合第一方面，所述基于每个账号与其他账号的关联关系确定网络账号关系图，包括：基于每个账号与其他账号的关联关系计算每个账号为欺诈账号的转移概率矩阵；将所述转移概率矩阵中每个账号为欺诈账号的转移概率作为所述网络账号关系图的图边的权重，确定所述网络账号关系图。上述实施例引入账号之间的关联关系生成账号为欺诈账号的转移概率矩阵，基于转移概率矩阵获得网络账号关系图，更接近于网络关系图中账号欺诈行为置信度的真实分布，有利用置信度传播算法的收敛，从而提高了欺诈账号检测的准确率。综合第一方面，所述基于置信度传播算法获得所述网络账号关系图中每个账号为欺诈账号的稳定置信度，包括：基于置信度传播算法中的置信度更新规则对所述网络账号关系图中每个账号为欺诈账号的概率进行迭代更新；在每个账号为欺诈账号的概率分布的收敛度满足预设收敛阈值时，基于所述概率分布确定每个账号为欺诈账号的稳定置信度。上述实施例通过置信度算法对账号为欺诈账号的概率进行全局更新，并在全局概率分布达到预设收敛阈值时确定账号的稳定置信度，避免在概率分布未迭代至稳定程度就完成置信度的确定，从而提高了欺诈账号检测的准确度。综合第一方面，所述基于账号的稳定置信度确定每个账号是否为欺诈账号，包括：将已知欺诈账号的稳定置信度设置为预设置信阈值，判断账号的稳定置信度是否大于所述预设置信阈值；若是，确定所述账号为欺诈账号；若否，确定所述账号不是欺诈账号。综合第一方面，所述关联设备特征包括所述设备的市场价格、上市时间，所述账号行为特征包括所述账号的登录地点、登录时间、登录是否使用虚拟专用网络。上述实施例通过市场价格、上市时间、账号的登录地点、登录时间、登录是否使用虚拟专用网络作为特征输入机器学习分类器，从而使分类器确定的初始置信度更加真实、准确。第二方面，本专利技术实施例提供了一种欺诈账号检测装置，所述欺诈账号检测装置包括：初始置信度确定模块，用于基于每个账号的关联设备特征和账号行为特征确定所述账号为欺诈账号的初始置信度，所述关联设备特征为登录账号的设备的固有特征，所述账号行为特征为账号的登录行为特征；网络账号关系图确定模块，用于基于每个账号与其他账号的关联关系确定网络账号关系图，所述网络账号关系图包括每个账号与其他账号在不同关联关系下为欺诈账号的转移概率；欺诈确定模块，用于基于置信度传播算法获得所述网络账号关系图中每个账号为欺诈账号的稳定置信度，基于账号的稳定置信度确定每个账号是否为欺诈账号。综合第二方面，所述初始置信度确定模块还用于基于每个账号的关联设备特征和账号行为特征，采用机器学习分类方法确定每个账号为欺诈账号的初始置信度。综合第二方面，所述网络账号关系图确定模块包括：转移概率矩阵计算单元，用于基于每个账号与其他账号的关联关系计算每个账号为欺诈账号的转移概率矩阵；网络账号关系图确定单元，用于将所述转移概率矩阵中每个账号为欺诈账号的转移概率作为所述网络账号关系图的图边的权重，确定所述网络账号关系图。综合第二方面，所述欺诈确定模块包括：迭代更新单元，用于基于置信度传播算法中的置信度更新规则对所述网络账号关系图中每个账号为欺诈账号的概率进行迭代更新；稳定置信度确定单元，用于在每个账号为欺诈账号的概率分布的收敛度低于预设收敛阈值时，基于所述概率分布确定每个账号为欺诈账号的稳定置信度。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读取存储介质，所述计算机可读取存储介质中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行上述任一方面所述方法中的步骤。本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术实施例了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。图1为本专利技术第一实施例提供的一种欺诈账号检测方法的流程示意图；图2为本专利技术第一实施例提供的一种网络账号关系图确定步骤的流程示意图；图3为本专利技术第一实施例提供的一种网络账号关系图的结构示意图；图4为本专利技术第二实施例提供的一种欺诈账号检测装置100的模块示意图；图5为本专利技术第三实施例提供的一种可应用于本申请实施例中的电子设备200的结构框图。图标：100-欺诈账号检测装置；110-初始置信度确定模块；120-网络账号关系图确定模块；130-欺诈确定模块；200-电子设备；201-存储器；202-本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种欺诈账号检测方法，其特征在于，所述方法包括：基于每个账号的关联设备特征和账号行为特征确定所述账号为欺诈账号的初始置信度，所述关联设备特征为登录账号的设备的固有特征，所述账号行为特征为账号的登录行为特征；基于每个账号与其他账号的关联关系确定网络账号关系图，所述网络账号关系图包括每个账号与其他账号在不同关联关系下为欺诈账号的转移概率；基于置信度传播算法获得所述网络账号关系图中每个账号为欺诈账号的稳定置信度，基于账号的稳定置信度确定每个账号是否为欺诈账号。

【技术特征摘要】
1.一种欺诈账号检测方法，其特征在于，所述方法包括：基于每个账号的关联设备特征和账号行为特征确定所述账号为欺诈账号的初始置信度，所述关联设备特征为登录账号的设备的固有特征，所述账号行为特征为账号的登录行为特征；基于每个账号与其他账号的关联关系确定网络账号关系图，所述网络账号关系图包括每个账号与其他账号在不同关联关系下为欺诈账号的转移概率；基于置信度传播算法获得所述网络账号关系图中每个账号为欺诈账号的稳定置信度，基于账号的稳定置信度确定每个账号是否为欺诈账号。2.根据权利要求1所述的欺诈账号检测方法，其特征在于，所述基于每个账号的关联设备特征和账号行为特征确定所述账号为欺诈账号的初始置信度，包括：基于每个账号的关联设备特征和账号行为特征，采用机器学习分类方法确定每个账号为欺诈账号的初始置信度。3.根据权利要求1所述的欺诈账号检测方法，其特征在于，所述基于每个账号与其他账号的关联关系确定网络账号关系图，包括：基于每个账号与其他账号的关联关系计算每个账号为欺诈账号的转移概率矩阵；将所述转移概率矩阵中每个账号为欺诈账号的转移概率作为所述网络账号关系图的图边的权重，确定所述网络账号关系图。4.根据权利要求1所述的欺诈账号检测方法，其特征在于，所述基于置信度传播算法获得所述网络账号关系图中每个账号为欺诈账号的稳定置信度，包括：基于置信度传播算法中的置信度更新规则对所述网络账号关系图中每个账号为欺诈账号的概率进行迭代更新；在每个账号为欺诈账号的概率分布的收敛度满足预设收敛阈值时，基于所述概率分布确定每个账号为欺诈账号的稳定置信度。5.根据权利要求1所述的欺诈账号检测方法，其特征在于，所述基于账号的稳定置信度确定每个账号是否为欺诈账号，包括：将已知欺诈账号的稳定置信度设置为预设置信阈值，判断账号的稳定置信度是否大于所述预设置信阈值；若是，确定所述账号为欺诈账号；...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾山松，岳永鹏，
申请(专利权)人：北京知道创宇信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11