一种交易异常检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种交易异常检测方法、装置、电子设备及存储介质。涉及金融安全管控技术领域，该方法包括：获取目标交易的交易数据，其中，交易数据包括交易内容和支付用户的用户信息；将用户信息输入当前版本的第一预设模型，确定支付用户的标准行为信息；将交易内容、用户信息和标准行为信息输入当前版本的第二预设模型，确定目标交易的分析结果；根据分析结果，检测目标交易是否存在异常。本发明专利技术提供的方案能够准确、及时地检测出各种场景下的目标交易是否存在异常，从而有效减少盗刷、欺诈等异常交易，保障用户的资产安全。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及金融安全管控，尤其涉及一种交易异常检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

1、随着移动设备(如智能手机、平板电脑)的普及，越来越多的用户选择移动支付的方式进行交易，这使得用户的资产与移动设备紧密绑定。相应地，这种趋势也增加了潜在的安全风险：一旦用户的移动设备丢失、被盗或被黑客攻击，很可能导致用户的资产损失和个人隐私泄密。因此，在用户进行移动支付时对交易是否存在异常进行检测具有重要的意义。

2、目前，检测交易是否存在异常主要分为两种方式：一种是使用预先定义的规则来进行检测，例如，可以限制单笔交易金额、交易频率、交易地点等，如果交易违反了这些规则，表示交易存在异常；另一种是使用机器学习模型来进行检测，通过对大量交易数据进行训练和建模，可以自动识别正常交易和异常交易之间的差异，达到检测的目的。

3、然而，上述两种方式中的规则和机器学习模型都是预先定义/训练的，对于复杂的支付环境不够灵活和准确，并且当出现新的异常场景(如新型的欺诈行为、变化的攻击模式等)时往往无法及时识别，导致出现漏检的情况。>

<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种交易异常检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的交易异常检测方法，其特征在于，当前版本的预设模型是利用在线学习算法，根据上一周期的训练数据集对上一版本的预设模型进行训练得到的模型；

3.根据权利要求2所述的交易异常检测方法，其特征在于，训练得到当前版本的预设模型的方法，包括：

4.根据权利要求3所述的交易异常检测方法，其特征在于，获取所述上一版本的预设模型，包括：

5.根据权利要求1所述的交易异常检测方法，其特征在于，还包括：

6.根据权利要求1所述的交易异常检测方法，其特征在于，所述分析结果包括异常评估参...

【技术特征摘要】

1.一种交易异常检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的交易异常检测方法，其特征在于，当前版本的预设模型是利用在线学习算法，根据上一周期的训练数据集对上一版本的预设模型进行训练得到的模型；

3.根据权利要求2所述的交易异常检测方法，其特征在于，训练得到当前版本的预设模型的方法，包括：

4.根据权利要求3所述的交易异常检测方法，其特征在于，获取所述上一版本的预设模型，包括：

5.根据权利要求1所述的交易异常检测方法，其特征在于，还包括：

6...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔文佳，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：