【技术实现步骤摘要】
一种对移动终端进行自动化模拟业务访问的风险识别方法
本专利技术涉及移动终端风险控制的
，特别涉及一种对移动终端进行自动化模拟业务访问的风险识别方法。
技术介绍
目前，在移动互联网业务中，针对越来越多的业务，如电商支付业务、移动金融业务、移动支付业务或者刷榜等，利用模拟访问或者自动化访问等技术手段进行作弊，这使得相应的业务研发处理需要同时涉及到业务访问风险识别与控制等复杂的技术处理操作。现有的关于业务访问风险识别与控制的技术处理操作主要包括移动端采集业务数据和用户身份信息数据，接着将上述两种数据回传到业务服务端，再由业务服务端通过大数据分析处理和机器学习等手段，对可疑的业务访问进行风险识别，从而针对危险访问提供业务预警，最后由业务服务端针对该业务预警进行必要的用户业务访问控制操作。上述关于业务访问风险识别与控制的技术处理操作的主要是在业务服务端完成，其很少通过移动端进行相应的计算处理，这对于现在移动端普遍具有强大计算能力的情况而言，无疑是对移动端运算功能的巨大浪费，并将所有运算操作都集中在业务服务端中，会给业务服务端带来巨大的计算运行压力。现有的关于业务访问风...
【技术保护点】
1.一种对移动终端进行自动化模拟业务访问的风险识别方法，其特征在于，所述风险识别方法包括如下步骤：步骤(1)，通过移动终端的风险识别SDK获取原始的用户数据信息，并将其转换成脱敏数据信息；步骤(2)，在移动终端的风险识别SDK的服务端，通过风险评估算法模型进行计算，以获取其对应的优化模型参数；步骤(3)，基于所述优化模型参数配置所述移动终端的风险识别SDK，并在所述移动终端上对业务APP访问进行风险评估处理，以获得对应的风险评估结果，再根据所述风险评估结果，对所述业务APP访问进行适应性的处理。
【技术特征摘要】
1.一种对移动终端进行自动化模拟业务访问的风险识别方法，其特征在于，所述风险识别方法包括如下步骤：步骤(1)，通过移动终端的风险识别SDK获取原始的用户数据信息，并将其转换成脱敏数据信息；步骤(2)，在移动终端的风险识别SDK的服务端，通过风险评估算法模型进行计算，以获取其对应的优化模型参数；步骤(3)，基于所述优化模型参数配置所述移动终端的风险识别SDK，并在所述移动终端上对业务APP访问进行风险评估处理，以获得对应的风险评估结果，再根据所述风险评估结果，对所述业务APP访问进行适应性的处理。2.如权利要求1所述的对移动终端进行自动化模拟业务访问的风险识别方法，其特征在于：在步骤(1)中，通过所述移动终端的风险识别SDK获取关于用户的特征数据信息作为所述原始的用户数据信息；所述移动终端的风险识别SDK还对所述原始的用户数据信息进行不可逆处理以将其转换成所述脱敏数据信息，其中，所述不可逆处理具体包括所述移动终端的风险识别SDK对所述原始的用户数据信息进行关于用户身份信息的脱敏处理从而转换得到所述脱敏数据信息。3.如权利要求1所述的对移动终端进行自动化模拟业务访问的风险识别方法，其特征在于：在步骤(1)中，所述移动终端的风险识别SDK对所述原始的用户数据信息进行的处理还包括将所述脱敏数据信息传送到所述业务APP的服务端中，以使所述业务APP的服务端无法识别所述原始的用户数据信息中对应的用户身份信息，并且所述移动终端的风险识别SDK存储所述脱敏数据信息。4.如权利要求1所述的对移动终端进行自动化模拟业务访问的风险识别方法，其特征在于：在步骤(2)中，通过所述风险评估算法模型进行计算具体通过预设算法模型针对移动终端在业务APP访问过程中存在的若干风险状态进行计算处理；或者，获取所述优化模型参数具体包括基于所述脱敏数据信息对所述风险评估算法模型进行训练，在所述训练的过程中，提取关于所述脱敏数据信息的不同维度的若干组合特征值，并根据所述若干组合特征值，对所述风险评估算法模型进行训练。5.如权利要求4所述的对移动终端进行自动化模拟业务访问的风险识别方法，其特征在于：在步骤(2)中，提取关于所述脱敏数据信息的不同维度的若干组合特征值具体包括在Linux系统层、Android系统层、自动化框架/模拟器和用户应用层行为对应的至少一个维度上提取若干组合特征值；或者，确定所述优化模型参数还具体包括获取所述风险评估算法模型在若干不同脱敏数据信息集合训练下、对应的若干候选模...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴道钰，付学浩，赵一山，王莹，
申请(专利权)人：吴道钰，
类型：发明
国别省市：北京,11
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