本公开涉及大数据、人工智能技术领域，提供了一种更为严格的用于识别操作用户的方法装置、电子设备和介质，可应用于金融领域。该方法包括：在确认操作的第一用户为自然人时，获取第一用户的第一传感器数据；获取第二用户的第二传感器数据；分别对第一传感器数据和第二传感器数据进行采样，获得第一待识别数据和第二待识别数据；将第一待识别数据、第二待识别数据输入对比识别模型；对比识别模型对第一待识别数据与第二待识别数据进行对比，得到第一输出或第二输出，第一输出表示第一待识别数据与第二待识别数据为同一自然人用户操作产生，第二输出表示第一待识别数据与第二待识别数据为不同用户操作产生。据为不同用户操作产生。据为不同用户操作产生。
【技术实现步骤摘要】
用于识别操作用户的方法、装置、电子设备和介质
[0001]本公开涉及大数据、人工智能
，更具体地，涉及一种用于识别操作用户的方法、装置、电子设备和介质。
技术介绍
[0002]近年来，金融领域欺诈风险防控形势日趋严峻，已严重破坏国家良好的金融秩序和社会秩序，危害经济建设的健康发展，影响人民群众安全感和幸福感。欺诈风险呈多样化、技术化趋势，设备端反欺诈的是反欺诈领域研究重点领域，该领域技术化趋势明显，通过刷机、更改设备参数、网络参数将一个设备变成多个设备，实现设备伪装欺诈；通过黑产机器人操作客户端实现自动化抢优惠劵的薅羊毛欺诈等。
[0003]针对黑产机器人的薅羊毛欺诈行为识别，欺诈分子通过制作或购买黑产机器人脚本或设备实现批量自动化抢优惠劵，将抢到的优惠劵通过网络出售，实现非法牟利。
[0004]现有技术中主要是判断操作用户是否为机器人以识别欺诈行为，即通过采集机器人和真人在该场景下设备端传感器数据并划分该数据，得到自然人用户操作或机器人操作的结论。实际应用中发现，现有技术中对操作用户的识别并不严格，以至于拟人机器人产生与自然人相似的数据后会被误认为是自然人操作。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本公开提供了一种更为严格的用于识别操作用户的方法、装置、电子设备和介质。
[0006]本公开的一个方面提供了一种用于识别操作用户的方法，包括：在确认操作的第一用户为自然人时，获取第一用户的第一传感器数据；获取第二用户的第二传感器数据；分别对第一传感器数据和第二传感器数据进行采样，获得第一待识别数据和第二待识别数据；在确认操作的用户为自然人时，获取用户的传感器数据，其中，用户包括不同的多个；对传感器数据进行采样，获得第一待识别数据和第二待识别数据；将第一待识别数据、第二待识别数据输入对比识别模型；对比识别模型对第一待识别数据与第二待识别数据进行对比，得到第一输出或第二输出，第一输出表示第一待识别数据与第二待识别数据为同一自然人用户操作产生，第二输出表示第一待识别数据与第二待识别数据为不同用户操作产生。
[0007]在某些实施例中，对比识别模型包括第一子模型、第二子模型和分类模型，第一待识别数据输入第一子模型，第一子模型输出用于表征第一待识别数据的第一表征数据；第二待识别数据输入第二子模型，第二子模型输出用于表征第二待识别数据的第二表征数据；分类模型对第一表征数据、第二表征数据进行判断，并得到第一输出或第二输出。
[0008]在某些实施例中，对比识别模型设置成孪生神经网络模型，第一子模型设置成第一卷积神经网络模型，第二子模型设置成第二卷积神经网络模型，第一卷积神经网络模型与第二卷积神经网络模型共享权重。
[0009]在某些实施例中，第一卷积神经网络模型和第二卷积神经网络模型均包括：至少两个卷积层、至少一个池化层和一个压平层。
[0010]在某些实施例中，还包括训练对比识别模型，以使对比识别模型的第一输出和第二输出达到预设精度。
[0011]在某些实施例中，训练对比识别模型包括：获取训练数据，其中，训练数据包括第一训练数据和第二训练数据，第一训练数据为同一自然人用户的传感器数据，第二训练数据为不同自然人用户的传感器数据。
[0012]在某些实施例中，传感器数据至少包括压力传感器数据、重力传感器数据、陀螺仪传感器数据、加速度传感器数据、磁感应传感器数据中的一种。
[0013]在某些实施例中，通过初始生物特征验证确认操作的第一用户为自然人。
[0014]在些实施例中，还包括：当对比识别模型得到第二输出时，对操作的第二用户进行二次生物特征验证。
[0015]在某些实施例中，初始生物特征验证和二次生物特征验证包括人脸识别和/或指纹识别。
[0016]本公开的另一个方面提供了一种人机识别装置，包括：第一传感器数据获取模块，所述第一传感器数据获取模块用于在确认操作的第一用户为自然人时，获取第一用户的第一传感器数据；第二传感器数据获取模块，所述第二传感器数据获取模块用于获取第二用户的第二传感器数据；采样模块，所述采样模块用于分别对第一传感器数据和第二传感器数据进行采样，获得第一待识别数据和第二待识别数据；数据输入模块，数据输入模块用于将第一待识别数据、第二待识别数据输入对比识别模型；对比模块，对比模块用于通过对比识别模型对第一待识别数据与第二待识别数据进行对比，得到第一输出或第二输出，其中，第一输出表示第一待识别数据与第二待识别数据为同一自然人用户操作产生，第二输出表示第一待识别数据与第二待识别数据为不同用户操作产生。
[0017]本公开的另一方面提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器以及存储装置，其中，所述存储装置用于存储可执行指令，所述可执行指令在被所述处理器执行时，实现如上所述的方法。
[0018]本公开的另一方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。
[0019]本公开的用于识别操作用户的方法对操作用户的识别更为严格。
附图说明
[0020]通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：
[0021]图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用方法、装置的示例性系统架构；
[0022]图2示意性示出了根据本公开实施例的用于识别操作用户的方法的流程图；
[0023]图3示意性示出了根据本公开实施例的另一种用于识别操作用户的方法的流程图；
[0024]图4示意性示出了根据本公开实施例的另一种用于识别操作用户的方法的流程图；
[0025]图5示意性示出了根据本公开实施例的装置的框图；以及
[0026]图6示意性示出了根据本公开实施例的电子设备的方框图。
具体实施方式
[0027]以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。
[0028]在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
[0029]在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B或C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于识别操作用户的方法，其特征在于，包括：在确认操作的第一用户为自然人时，获取第一用户的第一传感器数据；获取第二用户的第二传感器数据；分别对第一传感器数据和第二传感器数据进行采样，获得第一待识别数据和第二待识别数据；将所述第一待识别数据、所述第二待识别数据输入对比识别模型；所述对比识别模型对所述第一待识别数据与所述第二待识别数据进行对比，得到第一输出或第二输出，所述第一输出表示第一待识别数据与第二待识别数据为同一自然人用户操作产生，所述第二输出表示第一待识别数据与第二待识别数据为不同用户操作产生。2.根据权利要求1所述的用于识别操作用户的方法，其特征在于，所述对比识别模型包括第一子模型、第二子模型和分类模型，所述第一待识别数据输入所述第一子模型，所述第一子模型输出用于表征第一待识别数据的第一表征数据；所述第二待识别数据输入所述第二子模型，所述第二子模型输出用于表征第二待识别数据的第二表征数据；所述分类模型对所述第一表征数据、所述第二表征数据进行判断，并得到所述第一输出或所述第二输出。3.根据权利要求2所述的用于识别操作用户的方法，其特征在于，所述对比识别模型设置成孪生神经网络模型，所述第一子模型设置成第一卷积神经网络模型，所述第二子模型设置成第二卷积神经网络模型，所述第一卷积神经网络模型与所述第二卷积神经网络模型共享权重。4.根据权利要求3所述的用于识别操作用户的方法，其特征在于，所述第一卷积神经网络模型和所述第二卷积神经网络模型均包括：至少两个卷积层、至少一个池化层和一个压平层。5.根据权利要求1所述的用于识别操作用户的方法，其特征在于，还包括训练对比识别模型，以使所述对比识别模型的第一输出和第二输出达到预设精度。6.根据权利要求5所述的用于识别操作用户的方法，其特征在于，所述训练对比识别模型包括：获取训练数据，其中，所述训练数据包括第一训练数据和第二训练数据，所述第一训练数据为同一自然人用户的传...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁盘苹，冯十辰，吴正华，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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