异常行为识别方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本公开实施方式涉及一种异常行为识别方法、装置、存储介质与电子设备，涉及网络安全技术领域。方法包括：根据目标用户的操作行为，确定所述目标用户的操作行为序列；所述操作行为序列至少包括行为序列、时间间隔序列、地域标识序列中的行为序列；所述时间间隔序列和所述地域标识序列是基于所述目标用户的行为确定的；通过编码器将所述操作行为序列转换为操作行为Token序列；将所述操作行为Token序列输入已训练异常行为预测模型进行识别，输出所述目标用户的异常行为的预测结果；所述已训练异常行为预测模型包括卷积神经网络单元、长短时记忆网络单元和动态时间规整单元。如此，能够识别更多的用户异常行为，同时也能更准确的识别用户异常行为。

【技术实现步骤摘要】

本公开的实施方式涉及网络安全，更具体地，本公开的实施方式涉及一种异常行为识别方法、异常行为识别装置、计算机可读存储介质及电子设备。

技术介绍

1、本部分旨在为权利要求中陈述的本公开的实施方式提供背景或上下文，此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

2、随着社会的发展，电子支付越来越普及，大多数公司提供的网络相关服务都需要用户绑定银行卡或者第三方支付账户，大多数用户为了使用方便，一般都会在账户内滞留一部分资金，也会有一些相关个人隐私信息，因此，保护这些账户的安全至关重要。

技术实现思路

1、然而，当用户相较以往的行为发生较大变化，例如：不浏览快速购买、频繁金额递增试错等，当前的统计模型和规则对于此类特定操作行为无法有效识别，这可能导致用户遭受巨大的经济损失。

2、为此，非常需要一种异常行为识别方法，以提高异常操作行为的识别范围，并在一定程度上降低用户遭受的经济损失。

3、在本上下文中，本公开的实施方式期望提供一种异常行为识别方法、异常行为识别装置、计算机可读存储介质本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种异常行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标用户的操作行为，确定所述目标用户的操作行为序列，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述操作行为Token序列输入已训练异常行为预测模型进行识别，输出所述目标用户的异常行为的预测结果，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述已训练异常行为预测模型中的卷积神经网络单元对所述操作行为序列向量进行特征提取，得到第一中间特征向量，包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述已训练异常...

【技术特征摘要】

1.一种异常行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标用户的操作行为，确定所述目标用户的操作行为序列，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述操作行为token序列输入已训练异常行为预测模型进行识别，输出所述目标用户的异常行为的预测结果，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述已训练异常行为预测模型中的卷积神经网络单元对所述操作行为序列向量进行特征提取，得到第一中间特征向量，包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述已训练异常行为预测模型中的长短时记忆网络...

【专利技术属性】
技术研发人员：王浩宇，张长红，缪林松，余洋，刘庆生，
申请(专利权)人：网易宝有限公司，
类型：发明
国别省市：