【技术实现步骤摘要】
本文件涉及风险识别，尤其涉及一种批量风险的识别方法及装置。
技术介绍
1、随着电信网络的普及和发展，网络非法行为越来越多，相应地，网络平台及其用户逐渐面临各种批量风险，批量风险指的是网络非法产业用户通过大规模、相似的网络攻击手法进行非法活动，导致一定规模的正常用户产生财产损失或个人隐私信息泄露。尤其当网络非法产业用户获取到网络平台的防控漏洞信息或设计出新型的网络攻击手法时，上述批量风险通常会导致大批量网络平台正常用户的财产损失或个人隐私信息泄露。随着人们对自己的隐私数据越来越重视，需要对上述批量风险进行识别和感知，从而实现风险控制。
2、相关技术中进行批量风险识别的方法主要是人工识别，即对用户投诉信息进行人工识别判断以及人工进行网络攻击手法的总结。随着批量风险的规模越来越大以及复杂多变的实际需求，需要提供一种快速感知批量风险并对批量风险的特征进行总结的更加高效的批量风险识别方法。
技术实现思路
1、一方面，本说明书一个或多个实施例提供一种批量风险的识别方法，包括：获取预设时间段内用于进行批量风险识别的投诉信息；对所述投诉信息进行聚类处理，并根据预设的类聚集程度确定多种批量风险以及每种批量风险对应的投诉信息；当批量风险对应的投诉信息中的文本长度大于或等于预设的文本长度阈值时，将每种批量风险对应的投诉信息进行数据切分处理，得到切分后的数据块，将所述数据块以及预设的提示信息输入大模型中，通过所述大模型对每种批量风险对应的投诉信息进行风险分析处理，确定每种批量风险的风险描述信息
2、另一方面，本说明书一个或多个实施例提供一种批量风险的识别装置，包括：投诉信息获取模块，获取预设时间段内用于进行批量风险识别的投诉信息；聚类处理模块，对所述投诉信息进行聚类处理，并根据预设的类聚集程度确定多种批量风险以及每种批量风险对应的投诉信息；风险描述信息确定模块，当批量风险对应的投诉信息中的文本长度大于或等于预设的文本长度阈值时，将每种批量风险对应的投诉信息进行数据切分处理，得到切分后的数据块，将所述数据块以及预设的提示信息输入大模型中，通过所述大模型对每种批量风险对应的投诉信息进行风险分析处理，确定每种批量风险的风险描述信息。
3、再一方面，本说明书一个或多个实施例提供一种电子设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，在所述可执行指令被执行时，能够使得所述处理器：获取预设时间段内用于进行批量风险识别的投诉信息；对所述投诉信息进行聚类处理，并根据预设的类聚集程度确定多种批量风险以及每种批量风险对应的投诉信息；当批量风险对应的投诉信息中的文本长度大于或等于预设的文本长度阈值时，将每种批量风险对应的投诉信息进行数据切分处理，得到切分后的数据块，将所述数据块以及预设的提示信息输入大模型中，通过所述大模型对每种批量风险对应的投诉信息进行风险分析处理，确定每种批量风险的风险描述信息。
4、再一方面，本说明书一个或多个实施例提供存储介质，用于存储计算机程序，所属计算机程序能够被处理器执行以实现以下流程：获取预设时间段内用于进行批量风险识别的投诉信息；对所述投诉信息进行聚类处理，并根据预设的类聚集程度确定多种批量风险以及每种批量风险对应的投诉信息；当批量风险对应的投诉信息中的文本长度大于或等于预设的文本长度阈值时，将每种批量风险对应的投诉信息进行数据切分处理，得到切分后的数据块，将所述数据块以及预设的提示信息输入大模型中，通过所述大模型对每种批量风险对应的投诉信息进行风险分析处理，确定每种批量风险的风险描述信息。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种批量风险的识别方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述对所述投诉信息进行聚类处理，并根据预设的类聚集程度确定多种批量风险以及每种批量风险对应的投诉信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，所述业务规则包括基于启发式筛选算法的信息筛选规则。
4.根据权利要求2所述的方法，所述预设的聚类算法是k-means聚类算法，所述按照预设的类聚集程度以及预设的业务规则，从多个不同聚类中心中确定多种批量风险以及每种批量风险对应的投诉信息，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，所述将每种批量风险对应的投诉信息进行数据切分处理，得到切分后的数据块，将所述数据块以及预设的提示信息输入大模型中，通过所述大模型对每种批量风险对应的投诉信息进行风险分析处理，确定每种批量风险的风险描述信息，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，所述根据所述预设的文本长度阈值，将每种批量风险对应的投诉信息进行数据切分处理，得到每种批量风险对应的多个数据块，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，还包括：如果批量风险对应的投诉信息中的文本长度
8.根据权利要求1所述的方法，所述批量风险的风险描述信息包括：非法冒充的描述信息、非法交易的描述信息以及提供非法内容的描述信息中的一种或多种。
9.一种批量风险的识别装置，包括：
10.一种电子设备，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种批量风险的识别方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述对所述投诉信息进行聚类处理，并根据预设的类聚集程度确定多种批量风险以及每种批量风险对应的投诉信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，所述业务规则包括基于启发式筛选算法的信息筛选规则。
4.根据权利要求2所述的方法，所述预设的聚类算法是k-means聚类算法，所述按照预设的类聚集程度以及预设的业务规则，从多个不同聚类中心中确定多种批量风险以及每种批量风险对应的投诉信息，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，所述将每种批量风险对应的投诉信息进行数据切分处理，得到切分后的数据块，将所述数据块以及预设的提示信息输入大模型中，通过所述大模型对每种批量风险对应的投诉信息进行风险分析处理，确定每...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴星，孟昌华，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：
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