异常数据识别方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种异常数据识别方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取图数据库中存储的结构化数据以及关系数据，所述结构化数据以及所述关系数据包括账号信息、设备信息以及关联的属性信息；根据确定的异常账号信息、所述结构化数据以及所述关系数据，通过预设检测算法进行计算确定待识别设备；如果所述待识别设备的属性信息满足预设规则，则确定所述待识别设备为异常设备。本方案实现了对异常数据快速、精确的进行识别。精确的进行识别。精确的进行识别。

【技术实现步骤摘要】
异常数据识别方法、装置、设备和存储介质


[0001]本申请实施例涉及计算机
，尤其涉及一种异常数据识别方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]在互联网领域中的各个APP或者平台上，大多都存在着盗号团伙通过各种方式盗取用户账号的情况。多数平台通过验证账号密码对用户进行识别，再提供相应服务。在不法分子通过某种方式获取用户的账号和密码进行登录后，其可以进行侵占账号内财产、修改密码占有账号等活动，或者向他人发送广告信息，色情或病毒链接导致用户账号被平台封禁。在该情况下，用户只能通过平台进行账号找回或者账号解封等申诉。
[0003]现有技术中，在处理该类被盗账号的申诉时，大多采用根据用户提供的申诉信息，人工检索相关日志获取多维度的账号信息，再与预先设定的规则进行比对，最后根据过往经验做出该账号是否被盗的判断。其存在的缺陷主要在于：目前账号信息的存储方式一般是将不同维度的数据进行结构化的设计后分别存储到不同的二维表格中，在检索过程中，多个维度的账号信息难以直接关联，需要进行多次交叉搜索才能建立起多维信息的关联关系，检索和分析的效率低，耗时长，对工作人员的专业能力有一定要求，同时判断的准确性取决于工作人员的经验；在对一个关系链路进行多层级关联关系的挖掘时，需要进行多次的数据查询才能对链路进行扩展，一方面效率低耗时长，一方面二维表格展现数据的方式难以直接发现异常的关联关系。因此大多只能根据申诉来处理单个账号被盗的案例，即事后补救，难以通过对多层级关系网络的挖掘，提前识别出异常数据，如异常的登录设备或者异常账号，无法高效的挖掘出大规模的盗号行为和团伙，做出提前的防范和处理。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种异常数据识别方法、装置、设备和存储介质，解决了现有技术中对异常数据如被盗账号、异常登录设备的识别效率低的问题，可以快速、准确的进行异常数据的识别。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种异常数据识别方法，该方法包括：
[0006]获取图数据库中存储的结构化数据以及关系数据，所述结构化数据以及所述关系数据包括账号信息、设备信息以及关联的属性信息；
[0007]根据确定的异常账号信息、所述结构化数据以及所述关系数据，通过预设检测算法进行计算确定待识别设备；
[0008]如果所述待识别设备的属性信息满足预设规则，则确定所述待识别设备为异常设备。
[0009]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种异常数据识别装置，包括：
[0010]数据获取模块，用于获取图数据库中存储的结构化数据以及关系数据，所述结构化数据以及所述关系数据包括账号信息、设备信息以及关联的属性信息；
[0011]待识别设备确定模块，用于根据确定的异常账号信息、所述结构化数据以及所述关系数据，通过预设检测算法进行计算确定待识别设备；
[0012]异常设备确定模块，用于如果所述待识别设备的属性信息满足预设规则，则确定所述待识别设备为异常设备。
[0013]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种异常数据识别设备，该设备包括：
[0014]一个或多个处理器；
[0015]存储装置，用于存储一个或多个程序，
[0016]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本专利技术实施例所述的异常数据识别方法。
[0017]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种存储计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行本专利技术实施例所述的异常数据识别方法。
[0018]本专利技术实施例中，通过获取图数据库中存储的结构化数据以及关系数据，其中，结构化数据以及关系数据包括账号信息、设备信息以及关联的属性信息，再根据确定的异常账号信息、结构化数据以及关系数据，通过预设检测算法进行计算确定待识别设备，如果所述待识别设备的属性信息满足预设规则，则确定该待是识别设备为异常设备，由此实现了高效的异常设备的识别。
附图说明
[0019]图1为本专利技术实施例提供的一种异常数据识别方法的流程图；
[0020]图2为本专利技术实施例提供的另一种异常数据识别方法的流程图；
[0021]图3为本专利技术实施例提供的另一种异常数据识别方法的流程图；
[0022]图4为本专利技术实施例提供的另一种异常数据识别方法的流程图；
[0023]图5为本专利技术实施例提供的另一种异常数据识别方法的流程图；
[0024]图6为本专利技术实施例提供的一种异常数据识别装置的结构框图；
[0025]图7为本专利技术实施例提供的一种异常数据识别设备的结构示意图。
具体实施方式
[0026]下面结合附图和实施例对本专利技术实施例作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术实施例，而非对本专利技术实施例的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术实施例相关的部分而非全部结构。
[0027]本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0028]图1为本专利技术实施例提供的一种异常数据识别方法的流程图，可应用于异常数据识别，该方法可以由计算设备如台式机、笔记本、服务器等来执行，具体包括如下步骤：
[0029]步骤S101、获取图数据库中存储的结构化数据以及关系数据，所述结构化数据以及所述关系数据包括账号信息、设备信息以及关联的属性信息。
[0030]其中，图数据库指利用图结构的形式进行数据存储和查询，其通过节点和边的形式体现关系模型。图结构由节点和边组成，节点和边可包含相应的属性信息，节点之间相连的边具备方向，同一节点之间可存在多条不同类型的边，或者相同类型但属性不同的边。在一个实施例中，通过图数据库形式进行结构化数据以及关系数据的存储，对于网络中节点和边的操作更加便利。
[0031]在一个实施例中，图数据库中存储的结构化数据以及关系数据由获取的多个维度的账号数据转化而来。其中，针对结构化数据，其使用账号信息和设备信息作为主数据生成节点，该账号信息和设备信息可以是账号ID和设备ID，其中账号ID可以是平台生成的用于进行账号唯一性标识的数据，设备ID可以是平台生成的对用户使用的设备进行唯一性标识的数据。其中，用户可以是使用app应用的或者平台服务的人，其中一个用户可以同时注册多个账号也可以使用多个设备进行账号登录，结构化数据中除包含账号信息和设备信息外，还包括节点的属性信息，该属性信息于账号和/或设备关联。针对关系数据，其使用账号信息和设备信息作为主数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.异常数据识别方法，其特征在于，包括：获取图数据库中存储的结构化数据以及关系数据，所述结构化数据以及所述关系数据包括账号信息、设备信息以及关联的属性信息；根据确定的异常账号信息、所述结构化数据以及所述关系数据，通过预设检测算法进行计算确定待识别设备；如果所述待识别设备的属性信息满足预设规则，则确定所述待识别设备为异常设备。2.根据权利要求1所述的异常数据识别方法，其特征在于，在获取图数据库中存储的结构化数据以及关系数据之前，还包括：获取原始数据库中存储的登录数据，所述登录数据为关系型表格数据，包括账号信息、设备信息以及关联的属性信息；将所述账号信息和所述设备信息作为节点，所述属性信息中选取节点属性信息作为节点属性，生成结构化数据存储至图数据库中；将所述账号信息和所述设备信息作为节点，所述属性信息中选取边属性信息作为边属性，生成关系数据存储至所述图数据库中。3.根据权利要求1所述的异常数据识别方法，其特征在于，所述根据确定的异常账号信息、所述结构化数据以及所述关系数据，通过预设检测算法进行计算确定待识别设备，包括：根据确定的异常账号信息、所述结构化数据以及所述关系数据确定预设层级的待识别数据；通过预设检测算法对所述待识别数据进行计算确定待识别设备。4.根据权利要求3所述的异常数据识别方法，其特征在于，所述通过预设检测算法对所述待识别数据进行计算确定待识别设备，包括：通过度中心性算法对所述待识别数据进行计算确定中心设备；通过介质中心性算法对所述待识别数据进行计算确定连接设备。5.根据权利要求4所述的异常数据识别方法，其特征在于，所述待识别设备的属性信息满足预设规则，包括下述至少一种：所述中心设备对应的登录账号的数量大于第一预设数量；或，所述中心设备对应的登录账号中，注册账号与非注册账号的比值大于第一预设比例值；或，所述中心设备对应的登录账号...

【专利技术属性】
技术研发人员：康焰龙，苏航，
申请(专利权)人：百果园技术新加坡有限公司，
类型：发明
国别省市：