一种应用于积分兑换中识别兑换欺骗行为的方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了一种应用于积分兑换中识别兑换欺骗行为的方法和系统。在积分兑换业务系统中，需要请求欺骗等异常识别处理时，先获取当前用户终端信息（如手机MDN号码、手机终端IMEI编号），在特征数据系统中比对MDN是否存在，及是否关联MDN‑IMEI特征数据（是否高频关联），根据设定的规则参数，判断当前积分兑换行为是否异常，并对可能的异常行为，随机提取订购行为进行异常确认，将最终的确认结果返回给异常识别模块。本发明专利技术方法和系统包括异常识别模块、异常确认模块、特征数据模块和特征数据采集模块，及主要处理流程。

【技术实现步骤摘要】
一种应用于积分兑换中识别兑换欺骗行为的方法和系统
本专利技术涉及计算机和互联网
，特别是涉及一种应用于积分兑换中识别兑换欺骗行为的方法和系统。
技术介绍
当前，很多互联网业务系统都面向用户提供了积分兑换的服务功能，业务系统主要将用户在业务使用过程的各种价值行为（如注册、登录、购买支付、分享互动等）都折算成量化积分并进行累积，在积分累积的基础上，按照业务系统设定的规则进行价值兑换（如兑换成价值物品、可消费账号/卡券等）。积分及兑换系统中，通常将用户身份证号码信息作为唯一身份识别数据，并关联用户手机号码、地址等数据。由于是业务系统内部的价值兑换，通常在积分兑换过程中，不涉及第三方安全核对环境和要求，对用户的认证、鉴别环节较为简单和薄弱，容易造成积分兑换过程中的恶意用户欺骗性兑换操作，如通过特定终端设备假冒当前用户手机号码、验证码截获等手段，轻松通过薄弱的用户认证环节，完成非真实用户的积分兑换目的。因此，需要专利技术一种方法或系统，有效识别积分兑换中的欺骗行为，及时中断欺骗性积分兑换操作，降低非正常积分兑换的风险。
技术实现思路
本专利技术提供了一种应用于积分兑换中识别兑换欺骗行为的方法和系统。在积分兑换业务系统中，需要请求欺骗等异常识别处理时，先获取当前用户终端信息（如手机MDN号码、手机终端IMEI编号），在特征数据系统中比对MDN是否存在，及是否关联MDN-IMEI特征数据（是否高频关联），根据设定的规则参数，判断当前积分兑换行为是否异常，并对可能的异常行为，随机提取订购行为进行异常确认，将最终的确认结果返回给异常识别模块。本专利技术方法和系统包括异常识别模块、异常确认模块、特征数据模块和特征数据采集模块，及主要处理流程。1、异常识别模块：启动异常识别，获取当前用户终端信息，包括当前手机MDN号码、手机终端IMEI编号，查询和检测特征数据模块中的MDN特征数据、MDN-IMEI关联特征数据，并按照鉴别规则进行识别，将识别到异常的请求，转到异常确认模块处理。2、异常确认模块：用当前用户手机号码，查询订购特征数据，随机提取最近的一次（或多次）订购行为数据（部分关键信息隐藏），并混合在随机生成的其他多个虚假订购行为数据中，让用户选择确认（单选或多选），判断用户是否可以正确选择。只有选择正确才可以判定为非异常积分兑换行为，否则为确认异常行为。3、特征数据模块：包括MDN特征数据、MDN-IMEI关联特征数据、订购特征数据。这些特征数据均来自于特征数据采集模块。MDN特征数据主要汇聚用户的手机号码；MDN-IMEI汇聚用户在业务使用过程中获取的手机号码与手机设备号IMEI关联数据，通常一次使用产生一次关联数据，以时间戳为索引进行汇聚；订购特征数据来自于用户成功订购商品的关键信息，包括订购日期、货物名称、货物价格、送货地址等。4、特征数据采集及管理模块：对接业务系统中相关模块（如DPI数据模块、订单模块等），用于获取用户MDN特征数据、MDN-IMEI关联特征数据、订购特征数据。并可通过本模块进行管理、配置等。5、主要处理流程：在收到请求欺骗等异常识别处理时，异常识别模块提取当前积分兑换请求用户的MDN、IMEI数据，用MDN数据比对特征数据模块中的MDN数据，如果不存在则直接认定为异常行为，否则进行下一步比对MDN-IMEI关联特征数据；如果与MDN-IMEI高频关联数据符合（高频参数可根据运营经验设定），则认定为正常行为，否则进行下一步异常确认；异常确认提取当前MDN查询订单特征数据，随机提取一条或多条成功订单数据，并混合在随机生成的其他多个虚假订购行为数据中，让用户选择确认（单选或多选），用户正确选择后接触异常怀疑判定为正常积分兑换行为，否则认定为异常行为，并将最终结果反馈给异常识别模块，异常识别流程完成。附图说明图1为一种应用于积分兑换中识别兑换欺骗行为的方法和系统。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1，本专利技术实施实例中，一种应用于积分兑换中识别兑换欺骗行为的方法和系统，包括包括异常识别模块（1）、异常确认模块（2）、特征数据模块（3）和特征数据采集模块（4），及主要处理流程（5）。1、异常识别模块（1）：启动异常识别，获取当前用户终端信息，包括当前手机MDN号码、手机终端IMEI编号，查询和检测特征数据模块中的MDN特征数据、MDN-IMEI关联特征数据，并按照鉴别规则进行识别，将识别到异常的请求，转到异常确认模块处理。2、异常确认模块（2）：用当前用户手机号码，查询订购特征数据，随机提取最近的一次（或多次）订购行为数据（部分关键信息隐藏），并混合在随机生成的其他多个虚假订购行为数据中，让用户选择确认（单选或多选），判断用户是否可以正确选择。只有选择正确才可以判定为非异常积分兑换行为，否则为确认异常行为。3、特征数据模块（3）：包括MDN特征数据、MDN-IMEI关联特征数据、订购特征数据。这些特征数据均来自于特征数据采集模块。MDN特征数据主要汇聚用户的手机号码；MDN-IMEI汇聚用户在业务使用过程中获取的手机号码与手机设备号IMEI关联数据，通常一次使用产生一次关联数据，以时间戳为索引进行汇聚；订购特征数据来自于用户成功订购商品的关键信息，包括订购日期、货物名称、货物价格、送货地址等。4、特征数据采集及管理模块（4）：对接业务系统中相关模块（如DPI数据模块、订单模块等），用于获取用户MDN特征数据、MDN-IMEI关联特征数据、订购特征数据。并可通过本模块进行管理、配置等。5、主要处理流程（5）：在收到请求欺骗等异常识别处理时，异常识别模块（1）提取当前积分兑换请求用户的MDN、IMEI数据，用MDN数据比对特征数据模块（3）中的MDN数据，如果不存在则直接认定为异常行为，否则进行下一步比对MDN-IMEI关联特征数据；如果与MDN-IMEI高频关联数据符合（高频参数可根据运营经验设定），则认定为正常行为，否则进行下一步异常确认；异常确认模块（2）提取当前MDN查询特征数据模块（3）中的订单特征数据，随机提取一条或多条成功订单数据，并混合在随机生成的其他多个虚假订购行为数据中，让用户选择确认（单选或多选），用户正确选择后接触异常怀疑判定为正常积分兑换行为，否则认定为异常行为，并将最终结果反馈给异常识别模块（1），异常识别流程完成。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种应用于积分兑换中识别兑换欺骗行为的方法和系统，其特征在于：在积分兑换业务系统中，需要请求欺骗等异常识别处理时，先获取当前用户终端信息（如手机MDN号码、手机终端IMEI编号），在特征数据系统中比对MDN是否存在，及是否关联MDN-IMEI特征数据（是否高频关联），根据设定的规则参数，判断当前积分兑换行为是否异常，并对可能的异常行为，随机提取订购行为进行异常确认，将最终的确认结果返回给异常识别请求方；本专利技术方法和系统包括异常识别模块、异常确认模块、特征数据模块和特征数据采集模块，及主要处理流程。/n

【技术特征摘要】
1.一种应用于积分兑换中识别兑换欺骗行为的方法和系统，其特征在于：在积分兑换业务系统中，需要请求欺骗等异常识别处理时，先获取当前用户终端信息（如手机MDN号码、手机终端IMEI编号），在特征数据系统中比对MDN是否存在，及是否关联MDN-IMEI特征数据（是否高频关联），根据设定的规则参数，判断当前积分兑换行为是否异常，并对可能的异常行为，随机提取订购行为进行异常确认，将最终的确认结果返回给异常识别请求方；本发明方法和系统包括异常识别模块、异常确认模块、特征数据模块和特征数据采集模块，及主要处理流程。


2.根据权利要求1所述的一种应用于积分兑换中识别兑换欺骗行为的方法和系统，其特征在于：异常识别模块：启动异常识别，获取当前用户终端信息，包括当前手机MDN号码、手机终端IMEI编号，查询和检测特征数据模块中的MDN特征数据、MDN-IMEI关联特征数据，并按照鉴别规则进行识别，将识别到异常的请求，转到异常确认模块处理。


3.根据权利要求1所述的一种应用于积分兑换中识别兑换欺骗行为的方法和系统，其特征在于：异常确认模块：用当前用户手机号码，查询订购特征数据，随机提取最近的一次（或多次）订购行为数据（部分关键信息隐藏），并混合在随机生成的其他多个虚假订购行为数据中，让用户选择确认（单选或多选），判断用户是否可以正确选择；只有选择正确才可以判定为非异常积分兑换行为，否则为确认异常行为。


4.根据权利要求1所述的一种应用于积分兑换中识别兑换欺骗行为的方法和系统，其特征在于：特征数据模块：包括MDN...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋敬洪，张涌，汪哲，
申请(专利权)人：翼集分电子商务上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31