【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 ...
【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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