用户异常行为检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用户异常行为检测方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：获取用户账户的交易信息；对上述交易信息进行处理，得到特征信息；采用历史交易信息建立异常检测模型，并采用上述异常检测模型处理上述特征信息，得到处理结果；基于上述处理结果，确定上述用户账户的交易行为是否存在异常。本发明专利技术解决了现有的用户行为异常检测模型训练成本偏高，且存在过拟合现象的技术问题。且存在过拟合现象的技术问题。且存在过拟合现象的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
用户异常行为检测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及信息安全
，具体而言，涉及一种用户异常行为检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着网银、手机银行等电子银行渠道的广泛普及，包括偏远地区在内已经有越来越多的客户成为手机银行的用户，每时每刻都有数以万计的电子银行交易正在发生。随之而来的，是电子银行领域的安全问题，尤其是涉及账户转账类的交易，对其安全性的保证则显得更加重要。
[0003]现有技术中，为确保动账交易安全，采取的主流安全措施包括了：支付密码、人脸识别、密码器等安全手段和设置支付限额等措施用以确保电子银行业务动账交易的安全性，但是这些措施虽然能有效确保银行业务的正常运行，但是用户画像的模型训练成本偏高，并且多层的神经网络算法普遍存在过拟合现象。
[0004]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供了一种用户异常行为检测方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决现有的用户行为异常检测模型训练成本偏高，且存在过拟合现象的技术问题。
[0006]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种用户异常行为检测方法，包括：获取用户账户的交易信息；对上述交易信息进行处理，得到特征信息；采用历史交易信息建立异常检测模型，并采用上述异常检测模型处理上述特征信息，得到处理结果；基于上述处理结果，确定上述用户账户的交易行为是否存在异常。
[0007]可选的，上述获取用户账户的交易信息，包括：响应于上述用户账户的交易行为；获取上述用户账户使用的客户端位置信息和客户端设备信息；获取上述交易行为对应的交易频次信息、交易时间信息和交易金额信息；获取上述交易行为对应互联网协议地址信息。
[0008]可选的，在上述对上述交易信息进行处理，得到特征信息之前，上述方法还包括：基于上述客户端位置信息、上述客户端设备信息和互联网协议地址信息，确定是否存在客户端访问异常；基于上述交易时间信息和上述交易金额信息，确定是否存在客户端交易异常。
[0009]可选的，上述对上述交易信息进行处理，得到特征信息，包括：在确定存在上述客户端访问异常的情况下，基于上述交易信息确定客户端访问异常率和客户端访问时间偏移量；在确定存在上述客户端交易异常的情况下，基于上述交易信息确定客户端交易异常率，并记录上述交易频次信息和上述交易金额信息；将上述客户端访问异常率、上述客户端访问时间偏移量、上述客户端交易异常率、上述交易频次信息和上述交易金额信息确定为上述特征信息。
[0010]可选的，采用历史交易信息建立异常检测模型，包括：获取数据库中存储的历史交
易信息，其中，上述历史交易信息包括：风险交易信息和正常交易信息；对上述风险交易信息进行处理，得到风险交易特征信息，以及对上述正常交易信息进行处理，得到正常交易特征信息；采用单层神经网络基于上述风险交易特征信息和上述正常交易特征信息建立上述异常检测模型。
[0011]可选的，采用上述异常检测模型处理上述特征信息，得到处理结果，包括：将上述特征信息输入上述异常检测模型，得到值域在0到1区间内的上述处理结果。
[0012]可选的，上述基于上述处理结果，确定上述用户账户的交易行为是否存在异常，包括：若上述处理结果的上述值域在0到0.5区间内，则确定上述用户账户的交易行为正常；若上述处理结果的上述值域在0.5到1区间内，则确定上述用户账户的交易行为异常。
[0013]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种用户异常行为检测装置，包括：获取模块，用于获取用户账户的交易信息；第一处理模块，用于对上述交易信息进行处理，得到特征信息；第二处理模块，用于采用历史交易信息建立异常检测模型，并采用上述异常检测模型处理上述特征信息，得到处理结果；确定模块，用于确定基于上述处理结果，确定上述用户账户的交易行为是否存在异常。
[0014]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质存储有多条指令，上述指令适于由处理器加载并执行任意一项上述的用户异常行为检测方法。
[0015]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器和存储器，上述存储器用于存储一个或多个程序，其中，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器实现任意一项上述的用户异常行为检测方法。
[0016]在本专利技术实施例中，通过获取用户账户的交易信息；对上述交易信息进行处理，得到特征信息；采用历史交易信息建立异常检测模型，并采用上述异常检测模型处理上述特征信息，得到处理结果；基于上述处理结果，确定上述用户账户的交易行为是否存在异常，达到了对用户行为进行分析，以提高用户交易的安全性的目的，从而实现了结合使用设备、交易行为等维度的非敏感信息数据，建立用户安全行为画像，计算客户交易行为的风险程度的技术效果，进而解决了现有的用户行为异常检测模型训练成本偏高，且存在过拟合现象的技术问题。
附图说明
[0017]此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0018]图1是根据本专利技术实施例的用户异常行为检测方法流程图；
[0019]图2是根据本专利技术实施例的一种可选的异常检测整体流程示意图；
[0020]图3是根据本专利技术实施例的一种可选的神经网络结构示意图；
[0021]图4是根据本申请实施例的一种用户异常行为检测装置的结构示意图；
[0022]图5是根据本专利技术实施例的一种可选的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0023]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0024]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必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，以便这里描述的本专利技术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。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0025]实施例1
[0026]根据本专利技术实施例，提供了一种用户异常行为检测方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用户异常行为检测方法，其特征在于，包括：获取用户账户的交易信息；对所述交易信息进行处理，得到特征信息；采用历史交易信息建立异常检测模型，并采用所述异常检测模型处理所述特征信息，得到处理结果；基于所述处理结果，确定所述用户账户的交易行为是否存在异常。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户账户的交易信息，包括：响应于所述用户账户的交易行为；获取所述用户账户使用的客户端位置信息和客户端设备信息；获取所述交易行为对应的交易频次信息、交易时间信息和交易金额信息；获取所述交易行为对应互联网协议地址信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述对所述交易信息进行处理，得到特征信息之前，所述方法还包括：基于所述客户端位置信息、所述客户端设备信息和互联网协议地址信息，确定是否存在客户端访问异常；基于所述交易时间信息和所述交易金额信息，确定是否存在客户端交易异常。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述交易信息进行处理，得到特征信息，包括：在确定存在所述客户端访问异常的情况下，基于所述交易信息确定客户端访问异常率和客户端访问时间偏移量；在确定存在所述客户端交易异常的情况下，基于所述交易信息确定客户端交易异常率，并记录所述交易频次信息和所述交易金额信息；将所述客户端访问异常率、所述客户端访问时间偏移量、所述客户端交易异常率、所述交易频次信息和所述交易金额信息确定为所述特征信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用历史交易信息建立异常检测模型，包括：获取数据库中存储的历史交易信息，其中，所述历史交易信息包括：风险交易信息和正常交...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘赛，陈惠梅，边露，李积宏，
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：