安全校验方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请提供一种安全校验方法、装置、设备及介质。本申请的方法，响应于用户发起的取款请求，获得所述取款请求对应的取款相关信息；根据所述取款相关信息，确定所述用户在至少一个校验视角分别对应的第一视角特征，所述校验视角指代与取款相关信息相适应的信息校验方式；确定训练获得的目标安全校验模型，所述目标安全校验模型包括至少一个校验视角分别对应的分类器；将各校验视角的第一视角特征输入各自的分类器，得到各校验视角分别对应的视角校验结果；根据至少一个所述校验视角分别对应的视角校验结果，确定所述用户的安全校验结果。果。果。

【技术实现步骤摘要】
安全校验方法、装置、设备及介质


[0001]本申请涉及大数据、云计算、人工智能、物联网、信息安全等
，尤其涉及一种安全校验方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]ATM(Automated Teller Machine，自动取款设备)是一种高度精密的机电一体化设备，可以通过磁性代码卡、智能卡、存折等实现金融交易的自助服务。目前，用户可以通过ATM设备进行自动式提款、存款、转账等服务。但是，随着经济的发展，基于ATM机实时的金融犯罪活动越来越多。因此，对于用户发起的取现行为进行安全性检测，以确保ATM的正常运行是目前亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0003]本申请提供一种安全校验方法、装置、设备及介质，用以解决时间阈值一般是根据历史经验人工设置获得，利用目前的时间阈值设置方案对会话数据的管理效率并不高的问题。
[0004]第一方面，本申请提供一种安全校验方法，包括：
[0005]响应于用户发起的取款请求，获得所述取款请求对应的取款相关信息；
[0006]根据所述取款相关信息，确定所述用户在至少一个校验视角分别对应的第一视角特征，所述校验视角指代与取款相关信息相适应的信息校验方式；
[0007]确定训练获得的目标安全校验模型，所述目标安全校验模型包括至少一个校验视角分别对应的分类器；
[0008]将各校验视角的第一视角特征输入各自的分类器，得到各校验视角分别对应的视角校验结果；
[0009]根据至少一个所述校验视角分别对应的视角校验结果，确定所述用户的安全校验结果。
[0010]第二方面，本申请提供一种安全校验装置，包括：
[0011]响应单元，用于响应于用户发起的取款请求，获得所述取款请求对应的取款相关信息；
[0012]特征单元，用于根据所述取款相关信息，确定所述用户在至少一个校验视角分别对应的第一视角特征；
[0013]获得单元，与确定训练获得的目标安全校验模型，所述安全校验模型包括至少一个校验视角分别对应的分类器；
[0014]校验单元，用于将各校验视角的第一视角特征输入各自的分类器，得到各校验视角分别对应的视角校验结果；
[0015]结果单元，用于根据至少一个所述校验视角分别对应的视角校验结果，确定所述用户的安全校验结果。
[0016]第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
[0017]所述存储器存储计算机执行指令；
[0018]所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如第一方面所述的方法。
[0019]第四方面，提供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执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面所述的方法。
[0020]本申请提供的技术方案，可以响应于用户发起的取款请求，获得取款相关信息。通过取款相关信息确定用户在至少一个校验视角分别对应的第一视角特征，以实现各校验视角的特征建立。之后，通过确定训练获得的目标安全校验模型，利用目标安全校验模型中的至少一个校验视角分别对应的分类器，对各自的第一视角特征分别进行分类，以得到各校验视角分别对应的视角校验结果。通过设置至少一个校验视角的方法，可以对用户的取款相关信息从多视角角度进行分析，对取款相关信息分析更权利，准确度更高。因此，根据至少一个校验视角分别对应的视角校验结果，可以确定用户的安全校验结果，实现对用户的准确的安全校验。
附图说明
[0021]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
[0022]图1为本申请实施例提供的一种安全校验方法的应用示意图；
[0023]图2为本申请实施例提供的一种安全校验方法的一个实施例的流程图；
[0024]图3为本申请实施例提供的一种安全校验方法的又一个实施例的流程图；
[0025]图4为本申请实施例提供的一个安全校验模型的损失计算的示例图；
[0026]图5为本申请实施例提供的一种安全校验装置的一个实施例的结构示意图；
[0027]图6为本申请实施例提供的一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
[0028]通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。
具体实施方式
[0029]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0030]本申请的技术方案，可以应用于大数据、云计算、人工智能、物联网、信息安全等
，本申请提供的安全校验方法、装置、设备、介质及产品，可用于金融科技领域或其它相关领域，也可用于除金融领域以外的任意领域，本申请提供的安全校验方法、装置、设备及介质的应用领域不作过多限定。
[0031]目前，对于用户通过ATM机器发起的取款行为而言，实际上具备一定的规律，特别
是对于犯罪活动而言。而犯罪活动一般具备一定的活动规律，例如通过ATM机进行足额取现、夜间取现、异地取现、跨行取现等取现规律。仅基于简单的取现规律进行或机器学习模型的判断，准确度并不高。机器学习模型一般可以对输入的时间和取款金额等简单校验，获得相应的校验结果。目前的取款行为的校验方式，准确度并不高，因此，对取款行为进行更准确的校验是目前亟待解决的技术问题。
[0032]经研究发现，目前的取款行为的校验，通过机器学习模型进行自动化校验学习时，一般需要准确的标签训练得到，但是目前的训练样本的样本标签与训练样本的对应关系并不准确，因此，直接采用训练样进行模型学习准确度并不高。
[0033]本申请提供的技术方案，从用户信息入手，从至少一个校验视角进行用户的取款相关信息的提取。因此，通过响应于用户发起的取款请求，获得取款相关信息。通过取款相关信息确定用户在至少一个校验视角分别对应的第一视角特征，以实现各校验视角的特征建立。之后，通过确定训练获得的目标安全校验模型，利用目标安全校验模型中的至少一个校验视角分别对应的分类器，对各自的第一视角特征分别进行分类，以得到各校验视角分别对应的视角校验结果。通过设置至少一个校验视角的方法，可以对用户的取款相关信息从多视角角度进行分析，对取款相关信息分析更权利，准确度更高。因此，根据至少一个校验视角分别对应的视角校验结果，可以确定用户的安全校验结果，实现对用户的准确的安全校验。
[0034]下面将结合附图对本申请的技术方案进行详细介绍。
[0035]如图1所示，为本申请实施例提供的一种安全校验方法的应用示意图。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种安全校验方法，其特征在于，包括：响应于用户发起的取款请求，获得所述取款请求对应的取款相关信息；根据所述取款相关信息，确定所述用户在至少一个校验视角分别对应的第一视角特征，所述校验视角指代与取款相关信息相适应的信息校验方式；确定训练获得的目标安全校验模型，所述目标安全校验模型包括至少一个校验视角分别对应的分类器；将各校验视角的第一视角特征输入各自的分类器，得到各校验视角分别对应的视角校验结果；根据至少一个所述校验视角分别对应的视角校验结果，确定所述用户的安全校验结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述校验视角校验结果，包括：视角校验概率，所述目标安全校验模型还包括：至少一个所述校验视角分别对应的视角权重；所述根据至少一个所述校验视角分别对应的视角校验结果，确定所述用户的安全校验结果，包括：根据至少一个所述校验视角分别对应的视角校验概率和视角权重，将各校验视角分别对应的视角校验概率进行加权求和，得到目标异常概率；若确定所述目标异常概率大于异常概率阈值，则确定取款行为异常为所述用户的安全校验结果。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述确定取款行为异常为所述用户的安全校验结果之后，还包括：若确定所述安全校验结果为取款行为异常，则终止所述用户的取款行为，并输出所述取款行为异常的提示信息。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述目标安全校验模型的训练步骤，包括：基于至少一个所述校验视角，确定至少一个所述校验视角分别对应的分类器构成安全校验模型；确定所述安全校验模型的样本集，所述样本集包括训练样本以及所述训练样本关联样本标签，所述训练样本包括历史取款行为对应的历史取款相关信息；根据所述样本集中训练样本的历史取款相关信息，提取所述训练样本在至少一个所述校验视角分别对应的第二视角特征，得到所述训练样本的样本特征；根据所述样本集中训练样本的样本特征，训练所述安全校验模型，直至所述安全校验模型满足收敛条件，得到所述目标安全校验模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本集中训练样本的样本特征，训练所述安全校验模型，直至所述安全校验模型满足收敛条件，得到所述目标安全校验模型，包括：确定所述安全校验模型的模型参数；将所述训练集中训练样本的样本特征输入所述模型参数对应的安全校验模型，得到所述训练样本的预测结果；根据所述训练样本的预测结果，结合所述训练样本的样本标签，确定所述训练样本的
目标损失值；若确定所述目标损失值满足损失阈值，则确定所述模型参数对应的安全校验模型为所述目标安全校验模型；若确定所述目标损失值不满足损失阈值，则基于所述目标损失值更新所述安全校验模型的模型参数，返回至将所述训练集中训练样本的样本特征输入所述模型参数对应的安全校验模型，得到所述训练样本的预测结果的步骤继续执行。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述训练样本的预测结果包括所述训练样本的安全预测结果和至少一个所述校验视角分别对应的视角预测结果；所述根据所述训练样本的预测结果，结合所述训练样本的样...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈李龙，王娜，徐林嘉，卢健，
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：