【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的用户账户安全检测系统
[0001]本专利技术涉及网络媒体、人工智能和大数据领域，尤其涉及一种基于人工智能的用户账户安全检测系统。
技术介绍
[0002]人工智能是一门综合了计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多种学科互相渗透而发展起来的一门交叉学科。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。在语音识别、图像处理、自然语言处理、自动定理证明及智能机器人等应用领域取得了显著成果。
[0003]社交网络提倡良好的线上社交行为，但是依旧存在通过社交网络账户发布垃圾信息的情况，部分攻击者通过账号传播广告、钓鱼等恶意消息。由于社交网络的开放性与即时性，这些恶意消息能够迅速而广泛的传播，严重威胁正常用户的信息安全和社交网络的信用体系。因此，针对专门用于发布垃圾信息的异常账户进行识别与限制，对减少社交网络中的垃圾信息具有重要作用。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于人工...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的用户账户安全检测系统，其特征在于，包括账户检测云平台和用户终端，账户检测云平台与用户终端之间具有通信连接；账户检测云平台包括数据分析模块、结构提取模块、特征匹配模块和账户检测模块；数据分析模块基于获取到的相关社交平台中各个社交用户在预设监测周期内通过用户终端产生的历史社交数据生成第一用户社交图，并基于第一用户社交图的图特征识别所述第一用户社交图中的第一行为子图和第二行为子图，其中，所述历史社交数据包括产生社交行为的社交用户的用户基础信息和行为数据，所述图特征用于表征第一用户社交图的节点特征和边特征，所述第一行为子图为第一用户社交图中可按照同一压缩方式进行压缩的子图，其表征社交用户的正常交互行为；结构提取模块基于第一行为子图对第一用户社交图进行压缩以得到第二用户社交图，并从获取到的所有第一行为子图中提取第一行为子图的基准特征，然后根据所述基准特征识别第二行为子图中的异常子结构，其中，所述基准特征用于表征第一行为子图的节点特征和边特征；特征匹配模块将第二行为子图的异常子结构输入至异常结构识别模型中以预测每个异常子结构的异常值，并从第二用户社交图中提取所有异常值大于预设阈值的第二行为子图的数据特征，将其与先验异常特征进行匹配；账户检测模块基于匹配结果识别社交用户的交互行为是否为可疑社交行为；若是，基于所述社交用户的用户基础信息、行为数据和所述可疑社交行为的行为类型生成相应的日志数据，并将所述日志数据发送至管理终端进行人工审核，然后根据人工审核的结果确定所述社交用户是否为安全账户。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述将第二行为子图的异常子结构输入至异常结构识别模型中以预测每个异常子结构的异常值包括：获取对应第二行为子图的异常子结构的三元组集合表示，对所述三元组集合表示进行特征编码，根据异常子结构中各个用户节点的序列特征对特征编码进行求和得到异常子结构的特征矩阵；将获取到的特征矩阵输入至异常结构识别模型中；利用异常结构识别模型的卷积层对输入的特征矩阵进行线性变换以确定特征矩阵中各个用户节点之间的权重矩阵，并根据归一化后的权重矩阵对所述特征矩阵进行卷积操作以提取异常子结构的局部结构特征；利用异常结构识别模型的池化层对所述局部结构特征进行数据压缩和参数压缩以降低局部结构特征的维度从而减小过拟合；利用异常结构识别模型的全连接层整合异常子结构中各个用户节点的局部结构特征的特征表示，并将所述特征表示映射至样本标记空间中以得到所述异常子结构的异常值。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述将其与先验异常特征进行匹配包括：从先验数据库中获取历史检测出的社交用户的可疑行为数据，根据所述可疑行为数据对社交用户的交互行为进行特征提取以得到所述社交用户的交互特征集，其中，所述交互特征集包括社交用户的行为记录中各个记录数据的字段特征，所述字段特征用于表征对应记录数据的类型特征和语义特征；基于交互特征集中各个字段特征的类别属性确定各个字段特征之间的特征转换规则，
根据所述特征转换规则中的纵向转换规则对交互特征集中的各个字段特征对应的记录数据之间的数据关系进行线性转化以得到所述社交用...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟兴富，陈丽娇，
申请(专利权)人：昆明禹华合网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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