基于弱介质组合的目标团体发现方法和系统技术方案

本公开提出了一种基于弱介质组合的目标团体发现方法和系统。该方法包括：获取与多个账户相关的风控事件数据；确定该风控事件数据中的所有弱介质和强介质；基于相关性从所有弱介质中选择多个候选弱介质；对该多个候选弱介质的组合进行穷举以形成多个候选弱介质组合，其中每个候选弱介质组合包括两个或更多个候选弱介质；利用介质类型约束和介质数量约束对该多个候选弱介质组合进行筛选以确定目标弱介质组合；以及检测该目标弱介质组合的异常并基于所检测的异常来识别目标团体。基于所检测的异常来识别目标团体。基于所检测的异常来识别目标团体。

【技术实现步骤摘要】
基于弱介质组合的目标团体发现方法和系统


[0001]本公开主要涉及风险控制
，尤其涉及基于弱介质组合的目标团体发现方法和系统。

技术介绍

[0002]随着互联网的迅速发展，传统的非法金融活动等也渐渐从线下移至线上，且具有重大影响力、对用户造成巨大经济损失的往往是团体作案模式导致的。因此，团体挖掘成为了风控场景的核心诉求之一。
[0003]批量性非法金融活动会在某些设备或环境上呈现聚集效应，通过有限的资源进行大量相似的操作，例如，共用相同的银行卡、手机号、身份ID等。通常更容易发现在这些较为隐私的设备上聚集性异常操作的情况，但也容易被绕过。随着攻防的不断升级，批量性非法金融活动逐渐向隐私性较弱的设备上转移，例如，在相同的地点登陆，并用同一个用户名信息注册等。登陆地点和用户名只选其一是无法判定批量性非法金融活动的关联操作的，但二者合并之后就成为一个较强的环境特征。因此，如何对弱环境特征进行组合对于风险控制尤为重要。
[0004]有鉴于此，期望提出一种改进的基于弱介质组合的目标团体发现方法和系统。

技术实现思路

[0005]以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在标识出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以作为稍后给出的更详细描述之序言。
[0006]本公开提出了一种基于弱介质组合的目标团体发现方法，包括：获取与多个账户相关的风控事件数据；确定该风控事件数据中的所有弱介质和强介质；基于相关性从所有弱介质中选择多个候选弱介质；对该多个候选弱介质的组合进行穷举以形成多个候选弱介质组合，其中每个候选弱介质组合包括两个或更多个候选弱介质；利用介质类型约束和介质数量约束对该多个候选弱介质组合进行筛选以确定目标弱介质组合；以及检测该目标弱介质组合的异常并基于所检测的异常来识别目标团体。
[0007]在本公开的一实施例中，弱介质表示关联不同账户的能力较弱的介质，强介质表示关联不同账户的能力较强的介质。
[0008]在本公开的一实施例中，基于相关性从所有弱介质中选择多个候选弱介质进一步包括：确定所有弱介质中各个弱介质之间的相关性；以及选择相关性小于预设阈值的弱介质以形成该多个候选弱介质。
[0009]在本公开的一实施例中，利用介质类型约束对该多个候选弱介质组合进行筛选进一步包括：确定该多个候选弱介质组合中每个候选弱介质组合的联通度，该联通度表示与其它介质和/或介质组合之间的拓扑互联关系；确定强介质联通度；以及筛除联通度与该强
介质联通度之差超过预设阈值的候选弱介质组合。
[0010]在本公开的一实施例中，利用介质数量约束对该多个候选弱介质组合进行筛选进一步包括：对该多个候选弱介质组合进行筛选以使得候选弱介质组合中弱介质的最大关联账户数量小于强介质的最大关联账户数量。
[0011]在本公开的一实施例中，检测该目标弱介质组合的异常进一步包括：利用贝叶斯风险聚类假设对该目标弱介质组合进行分类；以及基于分类结果来检测该目标弱介质组合的异常。
[0012]在本公开的一实施例中，利用贝叶斯风险聚类假设对该目标弱介质组合进行分类进一步包括：确定与该目标弱介质组合相关联的风控事件的发生概率以获得第一概率；确定与该目标弱介质组合中的单独弱介质相关联的风控事件的单独发生概率，并将各个单独发生概率相乘以获得第二概率；当检测到该第一概率接近于该第二概率时，将该目标弱介质组合分类为正常；以及当检测到该第一概率远大于该第二概率时，将该目标弱介质组合分类为异常。
[0013]在本公开的一实施例中，基于所检测的异常来识别目标团体进一步包括：基于所检测的异常来动态构图；以及在所构建的动态图上通过聚类算法来识别目标团体。
[0014]本公开还提出了一种基于弱介质组合的目标团体发现系统，包括：获取模块，获取与多个账户相关的风控事件数据；介质确定模块，确定该风控事件数据中的所有弱介质和强介质；弱介质选择模块，基于相关性从所有弱介质中选择多个候选弱介质；组合穷举模块，对该多个候选弱介质的组合进行穷举以形成多个候选弱介质组合，其中每个候选弱介质组合包括两个或更多个候选弱介质；组合筛选模块，利用介质类型约束和介质数量约束对该多个候选弱介质组合进行筛选以确定目标弱介质组合；以及识别模块，检测该目标弱介质组合的异常并基于所检测的异常来识别目标团体。
[0015]在本公开的一实施例中，该弱介质选择模块还被配置成：确定所有弱介质中各个弱介质之间的相关性；以及选择相关性小于预设阈值的弱介质以形成该多个候选弱介质。
[0016]在本公开的一实施例中，该组合筛选模块还被配置成：确定该多个候选弱介质组合中每个候选弱介质组合的联通度，该联通度表示与其它介质和/或介质组合之间的拓扑互联关系；确定强介质联通度；以及筛除联通度与该强介质联通度之差超过预设阈值的候选弱介质组合。
[0017]在本公开的一实施例中，该组合筛选模块还被配置成：对该多个候选弱介质组合进行筛选以使得候选弱介质组合中弱介质的最大关联账户数量小于强介质的最大关联账户数量。
[0018]本公开还提出了一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，该计算机程序能被处理器执行以执行前述基于弱介质组合的目标团体发现方法。
[0019]本公开的技术方案能够实时挖掘弱介质组合值，一方面不需要提前确定构图的边类型，根据数据自适应地确定具有风险的边类型，提高与风险的对抗能力。另一方面，目标团体的动态生成自带风险性聚集，打破了传统的先聚类后定性的固有模式，能够快速准确地发现和识别批量非法金融活动的攻击，输出具有强可解释性的目标团体。
附图说明
[0020]结合附图理解下面阐述的详细描述时，本公开的特征、本质和优点将变得更加明显。在附图中，相同附图标记始终作相应标识。要注意，所描述的附图只是示意性的并且是非限制性的。在附图中，一些部件的尺寸可放大并且出于解说性的目的不按比例绘制。
[0021]图1示出了本公开一实施例的基于弱介质组合的目标团体发现的系统示意图。
[0022]图2示出了本公开一实施例的基于弱介质组合的目标团体发现方法的示例性流程图。
[0023]图3示出了本公开一实施例的目标弱介质组合的示例性筛选过程。
[0024]图4示出了本公开一实施例的利用贝叶斯风险聚类假设对目标弱介质组合进行分类的示例性过程。
[0025]图5示出了本公开一实施例的基于弱介质组合的目标团体发现架构的示意图。
[0026]图6示出了本公开一实施例的基于弱介质组合的目标团体发现系统的框图。
[0027]图7示出了本公开一实施例的包括基于弱介质组合的目标团体发现系统的设备框图。
具体实施方式
[0028]为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图对本公开进一步详细说明。在以下详细描述中，阐述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于弱介质组合的目标团体发现方法，包括：获取与多个账户相关的风控事件数据；确定所述风控事件数据中的所有弱介质和强介质；基于相关性从所有弱介质中选择多个候选弱介质；对所述多个候选弱介质的组合进行穷举以形成多个候选弱介质组合，其中每个候选弱介质组合包括两个或更多个候选弱介质；利用介质类型约束和介质数量约束对所述多个候选弱介质组合进行筛选以确定目标弱介质组合；以及检测所述目标弱介质组合的异常并基于所检测的异常来识别目标团体。2.根据权利要求1所述的方法，所述弱介质表示关联不同账户的能力较弱的介质，所述强介质表示关联不同账户的能力较强的介质。3.根据权利要求1所述的方法，基于相关性从所有弱介质中选择多个候选弱介质进一步包括：确定所有弱介质中各个弱介质之间的相关性；以及选择相关性小于预设阈值的弱介质以形成所述多个候选弱介质。4.根据权利要求1所述的方法，利用介质类型约束对所述多个候选弱介质组合进行筛选进一步包括：确定所述多个候选弱介质组合中每个候选弱介质组合的联通度，所述联通度表示与其它介质和/或介质组合之间的拓扑互联关系；确定强介质联通度；以及筛除联通度与所述强介质联通度之差超过预设阈值的候选弱介质组合。5.根据权利要求1所述的方法，利用介质数量约束对所述多个候选弱介质组合进行筛选进一步包括：对所述多个候选弱介质组合进行筛选以使得候选弱介质组合中弱介质的最大关联账户数量小于强介质的最大关联账户数量。6.根据权利要求1所述的方法，检测所述目标弱介质组合的异常进一步包括：利用贝叶斯风险聚类假设对所述目标弱介质组合进行分类；以及基于分类结果来检测所述目标弱介质组合的异常。7.根据权利要求6所述的方法，利用贝叶斯风险聚类假设对所述目标弱介质组合进行分类进一步包括：确定与所述目标弱介质组合相关联的风控事件的发生概率以获得第一概率；确定与所述目标弱介质组合中的单独弱介质相关联的风控事件的单独发生概率，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张丽娟，王维强，
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：