一种套路贷体系化识别方法及装置

    公开(公告)号:CN111062422B

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN201911200313.0

    申请日:2019-11-29

    Abstract: 本发明提供了一种套路贷体系化识别方法及装置,方法包括:1)、获取用户的网络行为数据,使用网络行为数据训练Xgboost模型,使用Xgboost模型识别出具有资金需求的用户;2)、将所述用户的历史通话数据、当前周期内通话数据以及黑名单库清单数据作为训练集训练预先构建的随机森林模型,并使用该训练好的随机森林模型输出测试集中用户属于具有寻找资金行为的用户的分类概率值;3)、根据所述用户的账户交易数据,利用贝叶斯模型输出测试集中用户为已经接收资金的用户的分类概率值;4)、将训练后的模型体系作为套路贷体系化识别模型,以对待识别用户属于套路贷受害者的概率进行检测。应用本发明实施例,可以识别出套路贷犯罪行为。

    一种用户操作次数波动异常的确定方法及装置

    公开(公告)号:CN110990242B

    公开(公告)日:2023-06-20

    申请号:CN201911200304.1

    申请日:2019-11-29

    Abstract: 本发明提供了一种用户操作次数波动异常的确定方法及装置,方法包括:1)、获取待鉴定用户的当前自然日之前设定时段内的操作日志;2)、根据用户在设定时段内的平均操作次数以及平均操作次数的标准差的商,获取当前自然日的变异系数;3)、计算当前自然日对应的当前变异系数波动值;并获取用户在设定时段内各个自然日的历史变异系数波动值;4)、根据在历史变异系数波动值范围内预设设置的外限值以及内限值,判断当前变异系数波动值是否超出了外限值与内限值之间的范围;若是,将用户在当前自然日的操作标记为操作次数波动异常。应用本发明实施例,提高了异常操作的检出率。

    水印加密和溯源用户泄密的方法、装置及计算机存储介质

    公开(公告)号:CN114417268A

    公开(公告)日:2022-04-29

    申请号:CN202111336894.8

    申请日:2021-11-12

    Abstract: 本发明公开一种水印加密和溯源用户泄密的方法、装置及计算机存储介质,其中,该方法包括:对当前原始文本的用户进行唯一的数值型编号;根据同义词词典对当前原始文本进行分析,找出其中具有同义词的原始文本可替换词并生成数据组合列表;根据编号以及数据组合列表生成第一进制值;根据第一进制值将原始文本可替换词替换为同义词,得到当前水印文本;获取当前泄露文本,将当前泄露文本与当前原始文本进行同义词比对,通过比对找出当前泄露文本中具有同义词的泄露文本可替换词并生成文字组合列表;根据同义词词典和文字组合列表生成第二进制值;根据第二进制值计算当前泄露文本的用户编号。该方法给不同用户不同编号,可追溯定位到泄露信息的用户。

    异常行为检测方法、装置、系统及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN114238952A

    公开(公告)日:2022-03-25

    申请号:CN202111381886.5

    申请日:2021-11-22

    Abstract: 本发明公开了一种异常行为检测方法、装置、系统及计算机可读存储介质。其中,该方法包括:采用专家经验知识以人的智能挑选操作行为对应多维度操作特征值;选择最优K值,将操作特征值进行归一化后进行K均值聚类,将聚类后的结果通过融入对等组的理念,检测得到异常行为,并将异常行为可视化。本发明进行了充分、快速的特征选取;且将所有特征进行归一化,以提高检测的敏感度;采用最优K均值聚类算法,得到聚类中心和聚类类别,以方便异常行为的检测;采用对等组方式进行异常行为判断,阈值参数可调控,因而提高了检测速度及准确率;将检测结果降维后进行可视化,使检测结果更加通俗化、直观化、清晰化。

    用户访问行为的异常检测方法及装置

    公开(公告)号:CN114117421A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111441750.9

    申请日:2021-11-29

    Abstract: 本申请公开了用户访问行为的异常检测方法及装置,涉及网络信息安全技术领域,可以提升异常行为检测的效率。其中方法包括:从web系统的用户访问行为数据中获取与用户标识对应的初始访问行为序列;对所述初始访问行为序列进行多阶窗口分组,得到用于表征不同访问行为分类特征的多个目标访问行为组合序列;根据所述多个目标访问行为组合序列之间相关联的访问行为组合,计算出与相关联的访问行为组合对应的组合频次分布值;根据所述组合频次分布值,利用异常检测算法得到用户访问行为是否异常的检测结果。本申请适用于对用户访问行为的异常进行检测。

    基于无监督算法的用户异常检测方法及装置

    公开(公告)号:CN113837325A

    公开(公告)日:2021-12-24

    申请号:CN202111410811.5

    申请日:2021-11-25

    Abstract: 本申请公开了基于无监督算法的用户异常检测方法及装置,涉及网络安全检测技术领域,可以提升用户异常检测的准确率。其中方法包括:获取web系统的用户行为日志数据;根据所述用户行为日志数据对应的多个业务场景类别,分别计算出目标用户在多个不同时间周期内的贝叶斯平均值,所述贝叶斯平均值是根据目标用户的单维行为特征数据确定的;根据目标用户在多个业务场景类别,以及多个不同时间周期内的贝叶斯平均值,利用不同的无监督模型分别得到目标用户在每个业务场景类别中的初始评估结果;根据所述初始评估结果中的评估标签类型,通过对所述初始评估结果中的评估分值进行调整,得到目标用户的异常检测结果。

    用户群体的分类方法、装置、存储介质及计算机设备

    公开(公告)号:CN113836370A

    公开(公告)日:2021-12-24

    申请号:CN202111412279.0

    申请日:2021-11-25

    Abstract: 本发明公开了一种用户群体的分类方法、装置、存储介质及计算机设备。其中方法包括:获取用户群体的行为数据,并对用户群体的行为数据进行预处理,得到以每个用户的用户名为主体对象的行为序列数据集;利用关联分析算法,对行为序列数据集中的频繁行为指令组合进行提取和频次统计,得到频繁指令组合特征表;通过序列对比算法,计算行为序列数据集中的各个行为序列之间的序列匹配分值和序列间相似度分值,得到序列相似性特征表;对行为序列数据集中的行为指令进行频次统计,得到行为指令频次特征表;采用半监督分类算法,对频繁指令组合特征表、序列相似性特征表和行为指令频次特征表进行分类分析,得到具有不同类别的用户群体,以提高分类效率。

Patent Agency Ranking