一种基于逻辑回归模型的群控设备识别方法技术

本申请提供一种基于逻辑回归模型的群控设备识别方法，包括：获取多个设备的指纹信息和样本的指纹信息，指纹信息包括多个指纹字段；根据指纹字段，判断设备的相似性，建立设备相似值训练模型；根据样本的指纹信息，通过无监督聚类算法和逻辑回归模型训练设备相似值训练模型，得到设备相似值计算模型；根据设备的指纹信息，通过设备相似值计算模型，计算得到设备相似值；将设备相似值进行分数映射，得到设备相似分数；计算设备相似分数小于分数阈值的概率；如果概率大于概率阈值，则所述设备为被群控设备。本方法提供的群控设备识别方法不依赖专家风控规则，可以对未知的黑产技术手段进行有效防控，并且群控设备识别的准确率和计算效率高。计算效率高。计算效率高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于逻辑回归模型的群控设备识别方法


[0001]本专利技术属于设备识别
，具体涉及一种基于逻辑回归模型的群控设备识别方法。

技术介绍

[0002]随着移动技术的发展，移动应用已经渗透到人们生活的各个层面，给生活带来极大便利的同时，随之而来的应用安全隐患也对风控行业提出了新的挑战。近年来，在利益的驱使下，不法分子通过群控设备模拟人类操作行为，通过不当方式获取营销利益、或者通过机器频繁登陆试取用户账户信息，或单纯操作机器进行流量攻击，都给商家机构的移动应用运营造成了重大的安全隐患。因此，需要及时识别群控设备，实现对黑产源头的打击，以提高运营的安全性。
[0003]群控设备的识别方法主要包括基于设备信息和基于聚类模型的两类。基于设备信息的群控设备识别方法包括：通过设备指纹技术生成设备唯一标识并收集设备信息，对设备关键信息过于相似的设备群进行拦截。基于聚类模型的群控设备识别方法包括：通过无监督聚类算法对设备指纹进行直接分析，对聚集程度过高的设备群体进行识别拦截，实现对群控设备的识别。
[0004]但是，以上所述的群控设备的识别本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于逻辑回归模型的群控设备识别方法，其特征在于，包括：获取多个设备的指纹信息和样本的指纹信息，所述指纹信息包括多个指纹字段；根据所述指纹字段，判断所述设备的相似性，建立设备相似值训练模型；根据所述样本的指纹信息，通过无监督聚类算法和逻辑回归模型训练所述设备相似值训练模型，得到设备相似值计算模型；根据所述设备的指纹信息，通过所述设备相似值计算模型，计算得到设备相似值；将所述设备相似值进行分数映射，得到设备相似分数；计算所述设备相似分数小于分数阈值的概率；如果所述概率大于概率阈值，则所述设备为被群控设备。2.根据权利要求1所述的基于逻辑回归模型的群控设备识别方法，其特征在于，所述根据所述指纹字段，判断所述设备的相似性的方法包括：使用Levenshtein算法计算两个所述指纹字段的编辑距离。3.根据权利要求2所述的基于逻辑回归模型的群控设备识别方法，其特征在于，所述建立设备相似值训练模型的公式为：Score＝W1·
Similarity(A1，B1)+W2·
Similarity(A2，B2)+W3·
Similarity(A3，B3)+
…
+W
n
·
Similarity(A
n
，B
n
)；其中，Score为两个设备的相似值，W为权重，A为一个设备的指纹字段，B为另一个设备的指纹字段，n为设备数量，Similarity()为采用Levenshtein算法计算两个指纹字段的编辑距离。4.根据权利要求3所述的基于逻辑回归模型的群控设备识别方法，其特征在于，所述根据所述样...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱旭光，汪德嘉，杨博雅，
申请(专利权)人：江苏通付盾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：