本发明专利技术涉及人工智能，提供一种交易风险检测方法、装置、设备及存储介质。该方法根据交易检测请求获取待测交易在多个预设位置因素上的位置信息及在预设交易字段上的交易信息，根据多个位置信息及每个预设位置因素上的因素权值生成交易位置，检测交易位置是否处于预设地址上，检测多个位置信息是否处于交易位置上，若交易位置处于预设地址上，及多个位置信息不都处于交易位置上，则将交易信息输入至交易风险预测模型中，得到预测风险值，获取交易风险预测模型的训练交易数据所对应的标注风险值，基于标注风险值及预测风险值生成检测结果，提高检测结果的准确性。此外，本发明专利技术还涉及区块链技术，所述检测结果可存储于区块链中。所述检测结果可存储于区块链中。所述检测结果可存储于区块链中。
【技术实现步骤摘要】
交易风险检测方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种交易风险检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在交易领域中，交易风险无处不在。随着人工智能的发展，交易风险检测方式也随之产生。然而，专利技术人意识到，在目前的交易风险检测方式中，很容易被黑客通过一定的手段攻破，导致无法准确的挖掘出交易中存在的风险。
技术实现思路
[0003]鉴于以上内容，有必要提供一种交易风险检测方法、装置、设备及存储介质，能够准确的挖掘出交易中存在的风险。
[0004]一方面，本专利技术提出一种交易风险检测方法，所述交易风险检测方法包括：
[0005]当接收到交易检测请求时，根据所述交易检测请求获取待测交易在多个预设位置因素上的位置信息及在预设交易字段上的交易信息；
[0006]根据多个所述位置信息及每个预设位置因素上的因素权值生成所述待测交易的交易位置；
[0007]检测所述交易位置是否处于预设地址上，并检测所述多个位置信息是否处于所述交易位置上；
[0008]若所述交易位置处于所述预设地址上，及所述多个位置信息不都处于所述交易位置上，则将所述交易信息输入至预先训练好的交易风险预测模型中，得到所述待测交易的预测风险值；
[0009]获取所述交易风险预测模型的训练交易数据所对应的标注风险值；
[0010]基于所述标注风险值及所述预测风险值生成所述待测交易的检测结果。
[0011]根据本专利技术优选实施例，所述根据多个所述位置信息及每个预设位置因素上的因素权值生成所述待测交易的交易位置包括：
[0012]获取所述训练交易数据在所述多个预设位置因素上的训练地址信息；
[0013]基于所述训练地址信息计算所述训练交易数据在每个预设位置因素上的因素采集率；
[0014]对所述因素采集率的倒数进行归一化处理，得到所述因素权值；
[0015]将相同的位置信息进行归类处理，得到至少一个归类信息；
[0016]根据每个归类信息所对应的预设位置因素及所述因素权值计算每个归类信息所对应的位置分值；
[0017]将所述位置分值最大的归类信息确定为所述交易位置。
[0018]根据本专利技术优选实施例，所述检测所述交易位置是否处于预设地址上包括：
[0019]基于预设距离生成所述预设地址的地址范围；
[0020]检测所述交易位置是否处于所述地址范围内；
[0021]若所述交易位置处于所述地址范围内，则确定所述交易位置处于所述预设地址上；或者
[0022]若所述交易位置不处于所述地址范围内，则确定所述交易位置不处于所述预设地址上。
[0023]根据本专利技术优选实施例，所述根据所述交易检测请求获取待测交易在多个预设位置因素上的位置信息及在预设交易字段上的交易信息包括：
[0024]解析所述交易检测请求的报文，得到所述报文携带的数据信息；
[0025]从所述数据信息中提取交易识别码；
[0026]定位所述交易检测请求的生成设备；
[0027]基于所述交易识别码从所述生成设备获取操作日志；
[0028]基于所述多个预设位置因素从所述操作日志中提取所述位置信息，并基于所述预设交易字段从所述操作日志中提取所述交易信息。
[0029]根据本专利技术优选实施例，所述交易风险预测模型包括相似度检测网络及聚集度检测网络，所述将所述交易信息输入至预先训练好的交易风险预测模型中，得到所述待测交易的预测风险值包括：
[0030]获取所述生成设备在所述预设交易字段上的设备信息；
[0031]基于所述相似度检测网络计算所述交易信息与所述设备信息的信息相似度；
[0032]基于所述聚集度检测网络计算所述交易信息的聚集度；
[0033]根据所述信息相似度及所述聚集度生成所述预测风险值，所述预测风险值的计算公式为：
[0034][0035]k1+k2＝1；
[0036]其中，y是指所述预测风险值，x1是指所述信息相似度，x1为非零参数，x2是指所述聚集度，k1是指所述信息相似度对交易风险检测的影响程度，k2是指所述聚集度对交易风险检测的影响程度。
[0037]根据本专利技术优选实施例，所述基于所述标注风险值及所述预测风险值生成所述待测交易的检测结果包括：
[0038]对所述标注风险值进行正态分析，得到所述训练交易数据的正态区间，所述正态区间包括第一数值及第二数值，所述第二数值大于所述第一数值；
[0039]若所述预测风险值大于所述第二数值，则将所述待测交易为异常的结果确定为所述检测结果；或者
[0040]若所述预测风险值小于所述第一数值，则将所述待测交易为正常的结果确定为所述检测结果。
[0041]根据本专利技术优选实施例，在基于所述标注风险值及所述预测风险值生成所述待测交易的检测结果之后，所述交易风险检测方法还包括：
[0042]若所述待测交易为异常的结果作为所述检测结果，则根据所述检测结果及所述待测交易生成验证信息；
[0043]识别所述待测交易中的交易额度及转账用户；
[0044]根据所述交易额度生成所述待测交易的异常等级；
[0045]从预设方式列表中选取与所述异常等级对应的方式作为发送方式；
[0046]基于所述发送方式向所述转账用户发送所述验证信息。
[0047]另一方面，本专利技术还提出一种交易风险检测装置，所述交易风险检测装置包括：
[0048]获取单元，用于当接收到交易检测请求时，根据所述交易检测请求获取待测交易在多个预设位置因素上的位置信息及在预设交易字段上的交易信息；
[0049]生成单元，用于根据多个所述位置信息及每个预设位置因素上的因素权值生成所述待测交易的交易位置；
[0050]检测单元，用于检测所述交易位置是否处于预设地址上，并检测所述多个位置信息是否处于所述交易位置上；
[0051]输入单元，用于若所述交易位置处于所述预设地址上，及所述多个位置信息不都处于所述交易位置上，则将所述交易信息输入至预先训练好的交易风险预测模型中，得到所述待测交易的预测风险值；
[0052]所述获取单元，还用于获取所述交易风险预测模型的训练交易数据所对应的标注风险值；
[0053]所述生成单元，还用于基于所述标注风险值及所述预测风险值生成所述待测交易的检测结果。
[0054]另一方面，本专利技术还提出一种电子设备，所述电子设备包括：
[0055]存储器，存储计算机可读指令；及
[0056]处理器，执行所述存储器中存储的计算机可读指令以实现所述交易风险检测方法。
[0057]另一方面，本专利技术还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被电子设备中的处理器执行以实现所述交易风险检测方法。
[0058]由以上技术方案可以看出，本本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种交易风险检测方法，其特征在于，所述交易风险检测方法包括：当接收到交易检测请求时，根据所述交易检测请求获取待测交易在多个预设位置因素上的位置信息及在预设交易字段上的交易信息；根据多个所述位置信息及每个预设位置因素上的因素权值生成所述待测交易的交易位置；检测所述交易位置是否处于预设地址上，并检测所述多个位置信息是否处于所述交易位置上；若所述交易位置处于所述预设地址上，及所述多个位置信息不都处于所述交易位置上，则将所述交易信息输入至预先训练好的交易风险预测模型中，得到所述待测交易的预测风险值；获取所述交易风险预测模型的训练交易数据所对应的标注风险值；基于所述标注风险值及所述预测风险值生成所述待测交易的检测结果。2.如权利要求1所述的交易风险检测方法，其特征在于，所述根据多个所述位置信息及每个预设位置因素上的因素权值生成所述待测交易的交易位置包括：获取所述训练交易数据在所述多个预设位置因素上的训练地址信息；基于所述训练地址信息计算所述训练交易数据在每个预设位置因素上的因素采集率；对所述因素采集率的倒数进行归一化处理，得到所述因素权值；将相同的位置信息进行归类处理，得到至少一个归类信息；根据每个归类信息所对应的预设位置因素及所述因素权值计算每个归类信息所对应的位置分值；将所述位置分值最大的归类信息确定为所述交易位置。3.如权利要求1所述的交易风险检测方法，其特征在于，所述检测所述交易位置是否处于预设地址上包括：基于预设距离生成所述预设地址的地址范围；检测所述交易位置是否处于所述地址范围内；若所述交易位置处于所述地址范围内，则确定所述交易位置处于所述预设地址上；或者若所述交易位置不处于所述地址范围内，则确定所述交易位置不处于所述预设地址上。4.如权利要求1所述的交易风险检测方法，其特征在于，所述根据所述交易检测请求获取待测交易在多个预设位置因素上的位置信息及在预设交易字段上的交易信息包括：解析所述交易检测请求的报文，得到所述报文携带的数据信息；从所述数据信息中提取交易识别码；定位所述交易检测请求的生成设备；基于所述交易识别码从所述生成设备获取操作日志；基于所述多个预设位置因素从所述操作日志中提取所述位置信息，并基于所述预设交易字段从所述操作日志中提取所述交易信息。5.如权利要求4所述的交易风险检测方法，其特征在于，所述交易风险预测模型包括相似度检测网络及聚集度检测网络，所述将所述交易信息输入至预先训练好的交易风险预测
模型中，得到所述待测交易的预测风险值包括：获取所述生成设备在所述预设交易字段上的设备信息；基于所述相似度检测网络计算所述交易信息与所述设备信息的信息相似度；基于所述聚集度检测网络计算所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯春进，李师师，秦伟强，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。