[發明專利]異常賬號檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 201410088862.4
• 申請日: 2014-03-11
• 公開（公告）號: CN104917643B
• 公開（公告）日: 2019-02-01
• 發明（設計）人: 張杰;陳敏浩;廖晨;林宇東;劉海生
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: H04L12/26
• 分類號: H04L12/26;H04L29/06
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 何平;鄧云鵬

1.一種異常賬號檢測方法，包括：

接收上傳的業務請求，查找所述業務請求對應的發起帳號；

從所述業務請求中提取相應的請求參數，所述請求參數包括至少一種行為標簽，且所述行為標簽的標簽類型包括業務標識、時間區間、IP地址、發起位置、系統類型、版本標識、業務數據數值區間或關聯賬號中的至少一種；

根據所述請求參數更新與所述發起賬號對應的統計信息，所述統計信息包括與行為標簽各自對應的訪問次數；

獲取所述請求參數中行為標簽各自對應的訪問次數，從所述請求參數的行為標簽中篩選出對應的訪問次數大于第一閾值的行為標簽；

獲取所述標簽類型的第一數量和篩選出的所述行為標簽的第二數量，根據所述第一數量和所述第二數量判定所述發起賬號是否為異常賬號。

2.根據權利要求1所述的異常賬號檢測方法，其特征在于，所述根據所述第一數量和所述第二數量判定所述發起賬號是否為異常賬號的步驟為：

計算所述第二數量和所述第一數量的比值，判斷所述比值是否小于第二閾值，若是，則將所述發起賬號判定為異常賬號。

3.根據權利要求1所述的異常賬號檢測方法，其特征在于，所述從所述請求參數的行為標簽中篩選出對應的訪問次數大于第一閾值的行為標簽的步驟為：

獲取請求參數中行為標簽各自對應的標簽類型，獲取與各個標簽類型對應的第一閾值，從所述請求參數的行為標簽中篩選行為標簽；篩選出的行為標簽所對應的訪問次數，大于所述篩選出的行為標簽的標簽類型所對應的第一閾值。

4.根據權利要求1所述的異常賬號檢測方法，其特征在于，所述方法還包括：

遍歷統計信息中的標簽類型，查找與遍歷到的標簽類型對應的行為標簽及其對應的訪問次數，并生成與遍歷到的標簽類型對應的訪問次數分布；

根據所述訪問次數分布計算與所述遍歷到的標簽類型對應的第一閾值。

5.一種異常賬號檢測裝置，其特征在于，包括：

請求接收模塊，用于接收上傳的業務請求，查找所述業務請求對應的發起帳號；

標簽提取模塊，用于從所述業務請求中提取相應的請求參數，所述請求參數包括至少一種行為標簽，且所述行為標簽的標簽類型包括業務標識、時間區間、IP地址、發起位置、系統類型、版本標識、業務數據數值區間或關聯賬號中的至少一種；

統計信息更新模塊，用于根據所述請求參數更新與所述發起賬號對應的統計信息，所述統計信息包括與行為標簽各自對應的訪問次數；

異常判定模塊，用于獲取所述請求參數中行為標簽各自對應的訪問次數，從所述請求參數的行為標簽中篩選出對應的訪問次數大于第一閾值的行為標簽；獲取所述標簽類型的第一數量和篩選出的所述行為標簽的第二數量，根據所述第一數量和所述第二數量判定所述發起賬號是否為異常賬號。

6.根據權利要求5所述的異常賬號檢測裝置，其特征在于，所述異常判定模塊還用于計算所述第二數量和所述第一數量的比值，判斷所述比值是否小于第二閾值，若是，則將所述發起賬號判定為異常賬號。

7.根據權利要求5所述的異常賬號檢測裝置，其特征在于，所述異常判定模塊還用于獲取請求參數中行為標簽各自對應的標簽類型，獲取與各個標簽類型對應的第一閾值，從所述請求參數的行為標簽中篩選行為標簽；篩選出的行為標簽所對應的訪問次數，大于所述篩選出的行為標簽的標簽類型所對應的第一閾值。

8.根據權利要求5所述的異常賬號檢測裝置，其特征在于，所述裝置還包括閾值計算模塊，用于遍歷統計信息中的標簽類型，查找與遍歷到的標簽類型對應的行為標簽及其對應的訪問次數，并生成與遍歷到的標簽類型對應的訪問次數分布；根據所述訪問次數分布計算與所述遍歷到的標簽類型對應的第一閾值。

9.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時，使得所述處理器執行如權利要求1至4中任一項所述的方法的步驟。

10.一種服務器，包括存儲器和處理器，所述存儲器中儲存有計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執行時，使得所述處理器執行如權利要求1至4中任一項所述的方法的步驟。