一种风险识别和控制方法及装置制造方法及图纸

技术编号:31090948 阅读:26 留言:0更新日期:2021-12-01 12:53
本说明书实施例提供了一种风险识别和控制方法及其装置,该方法包括:获取第一网络活动涉及的多个业务对象、以及业务对象之间的业务关系;根据业务对象和业务关系,更新第一元网络实例,其中,所述第一元网络实例根据预定的若干元结构模版中的第一元结构模板生成;提取第一元网络实例的实例特征;至少根据实例特征,确定第一元网络实例的风险类型。确定第一元网络实例的风险类型。确定第一元网络实例的风险类型。

【技术实现步骤摘要】
一种风险识别和控制方法及装置


[0001]本说明书一个或多个实施例涉及数字安全和风险防控领域,尤其涉及一种风险识别和控制方法及装置。

技术介绍

[0002]近年来,很多互联网业务企业或平台的业务活动,依赖于用户之间或用户与组织/机构之间的关联和交互事件,例如,用户之间的推荐,用户与商户的支付事件,优惠券核销事件,等等。但是这些业务活动在为用户提供服务的同时,也为不法产业利用不合规手段获取不法收入提供了土壤,导致用户的服务受到影响,业务平台的稳定性下降。面对这个问题,一些企业和平台启用了技术手段来识别和防范这类不合法/不合规活动。但是,在企业与不法产业的对抗过程中,不法产业链也在一定程度上进行不断升级,其手段呈现从个体手段向群体手段,从聚集性的显性手法向分散性的隐性手法发展的趋势,这给企业和平台的风险防控带来巨大挑战。
[0003]因此,需要一种新的风险识别和控制方法。

技术实现思路

[0004]本说明书中的实施例旨在提供对于业务活动中的风险因素更有效的识别和控制方法,解决现有技术中的不足。
[0005]根据第一方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风险识别和控制方法,包括:获取第一网络活动涉及的多个业务对象、以及所述业务对象之间的业务关系;根据所述业务对象和所述业务关系,更新第一元网络实例,其中,所述第一元网络实例根据预定的若干元结构模版中的第一元结构模板生成;提取第一元网络实例的实例特征;至少根据所述实例特征,确定第一元网络实例的风险类型。2.根据权利要求1所述的方法,还包括,在根据所述业务对象和所述业务关系,更新第一元网络实例之前,根据所述第一网络活动的第一活动模式,从所述预定的若干元结构模版中确定出第一元结构模版,所述第一元结构模板支持若干活动模式,所述若干活动模式包括所述第一活动模式;根据第一元结构模版,生成第一元网络实例。3.根据权利要求1所述的方法,还包括,根据所述风险类型,确定针对所述业务对象和/或其业务行为的管控动作。4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一元结构模版中的网络节点类型包括:群组节点和成员节点;网络节点之间的关系包括:群组内群组至成员、群组内成员至群组、群组间成员至成员、群组间成员至群组、群组至群组中的一种或多种。5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述实例特征包括,网络节点数量、各节点的风险特征,所述风险特征包括,在预设的多种个体风险种类中,该节点所具有的个体风险种类对应的风险标签。6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述更新第一元网络实例,包括以下中至少一项:根据所述多个业务对象,在所述第一元网络实例中添加节点;根据所述业务关系,更新所述第一元网络实例中的连接边;更新第一元网络实例中的节点的风险特征。7.根据权利要求5所述的方法,其中,所述实例特征还包括风险一致性,其中,所述风险一致性用于指示第一元网络实例中,具有特定风险标签的节点在所有节点中的比例。8.根据权利要求7所述的方法,其中,所述风险一致性包括,单风险一致性和/或多风险一致性,其中,所述单风险一致性,用于指示第一元网络实例中,具有单个风险标签的节点在所有节点中所占比例,所述多风险一致性,用于指示第一元网络实例中,具有指定的多个风险标签的节点在所有节点中所占比例。9.根据权利要求1所述的方法,其中,至少根据所述实例特征,确定第一元网络实例的风险类型,包括:根据第一元网络实例中的节点和连接边、以及所述实例特征,确定第一元网络实例的风险类型。10.根据权利要求1所述的方法,其中,确定第一元网络的风险类型包括:基于预先训练好的风险检测模型,确定所述第一元网络实例的风险类型。11.根据权利要求10所述的方法,其中,确定所述第一元网络实例的风险类型,包括,确定所述第一元网络实例对于预设的多种备选风险类型的概率分布。12.根据权利要求1所述的方法,还包括,
至少根据所述实例特征,确定第一元网络实例的风险级别;根据第一元网络实例的风险类型和风险级别,确定针对所述业务对象和/或其业务行为的管控动作。13.根据权利要求12所述的方法,其中,至少根据所述实例特征,确定第一元网络实例的风险级别,包括:至少根据所述实例特征,确定预定判断指标的指标值;根据所述指标值,确定第一元网络实例的风险级别。14.根据权利要求13所述的方法,其中,所述实例特征包括网络节点数量、各节点的风险特征,所述风险特征包括,在预设的多种个体风险种类中,该节点所具有的个体风险种类对应的风险标签;所述预定判断指标包括以下中的至少一个:网络规模、风险浓度、风险一致性;所述至少根据所述实例特征,确定预定判...

【专利技术属性】
技术研发人员:李寅威
申请(专利权)人:支付宝杭州信息技术有限公司
类型:发明
国别省市:

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