【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种异常对象检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、在互联网技术快速发展且与人们生活全面融合的时代背景下，存在电信网络诈骗滋扰人们的生活。其中，利用app进行诈骗约占整体案发量的六成，已成为实施电信网络诈骗的主要手段之一。为了避免这些诈骗行为扰乱人们的正常工作和生活秩序，如何定位检测涉诈的异常用户/对象是一个亟需解决的问题。
2、然而现有的基于机器学习和深度学习的检测技术需要采集大量的用户数据，通常情况下只能采集到少量的有效数据，难以用传统的训练方法得到一个有效的决策边界；并且，与异常用户相比，正常用户群体的行为往往具有多样性，因此，通过单一的行为特征很难检测出诈骗份子的异常行为；同时，由于用户群体行为的多样性，因此很难通过传统数据增强等的方法来扩充样本。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种异常对象检测方法、装置、电子设备及存储介质，能够高效进行异常对象检测。
...【技术保护点】
1.一种异常对象检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的异常对象检测方法，其特征在于，所述获取待检测对象的流量序列，包括：
3.根据权利要求1所述的异常对象检测方法，其特征在于，所述对目标应用的流量序列进行预处理得到原始特征，包括：
4.根据权利要求1所述的异常对象检测方法，其特征在于，所述将所述原始特征映射到低维隐空间并进行特征编码，得到编码特征，包括：
5.根据权利要求4所述的异常对象检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的异常对象检测方法，其特征在于，所述通过自监督...
【技术特征摘要】
1.一种异常对象检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的异常对象检测方法，其特征在于，所述获取待检测对象的流量序列，包括：
3.根据权利要求1所述的异常对象检测方法，其特征在于，所述对目标应用的流量序列进行预处理得到原始特征，包括：
4.根据权利要求1所述的异常对象检测方法，其特征在于，所述将所述原始特征映射到低维隐空间并进行特征编码，得到编码特征，包括：
5.根据权利要求4所述的异常对象检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：李少君，刘海政，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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