[發明專利]資源轉移處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質

有效

• 申請號: 201710862078.8
• 申請日: 2017-09-21
• 公開（公告）號: CN109544165B
• 公開（公告）日: 2022-11-11
• 發明（設計）人: 胡娟;吳鳴
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q20/40
• 分類號: G06Q20/40
• 代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 何平;鄧云鵬

1.一種資源轉移處理方法，所述方法包括：

獲取資源轉移請求；

當識別到所述資源轉移請求所針對的接收對象為疑似惡意對象時，則攔截所述資源轉移請求；所述疑似惡意對象，是指屬于惡意對象的概率大于預設概率閾值、但尚未經過審核被確認為惡意對象的對象；

確定所述資源轉移請求所對應的資源轉移場景；

獲取與所述資源轉移場景對應的舉證頁面樣式；

根據所述舉證頁面樣式生成與所述資源轉移場景對應的舉證頁面并反饋；

接收通過所述舉證頁面上的舉證操作所得到的舉證信息；所述舉證信息，是指用于審核被舉證對象是否為惡意對象的參考信息；所述舉證信息包括被舉證對象所對應的用于實現資源轉移的網站信息或用于實現資源轉移的應用程序信息；

根據所述舉證信息，觸發判斷所述疑似惡意對象是否為惡意對象的審核處理。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取所述資源轉移請求所針對的接收對象的對象標識；

確定預先根據惡意對象識別模型識別出的疑似惡意對象集；

當所述接收對象的對象標識存在于所述疑似惡意對象集中時，

則識別所述接收對象為疑似惡意對象。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

將各待識別的對象的變量值輸入惡意對象識別模型；

根據所述惡意對象識別模型輸出各待識別的對象為惡意對象的概率；

根據所述概率，確定疑似惡意對象集。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取對象樣本的初始變量和相應原始變量值；

根據各所述初始變量的相應原始變量值，確定各所述初始變量的信息值；

根據相應信息值大于預設信息值閾值的初始變量，確定所述對象樣本的模型訓練變量；

根據所述對象樣本的模型訓練變量進行機器學習訓練，得到惡意對象識別模型。

5.根據權利要求1至4中任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述舉證信息，觸發判斷所述疑似惡意對象是否為惡意對象的審核處理包括：

確定所述舉證信息中被舉證的對象；

當所述被舉證的對象為安全對象、且與所述疑似惡意對象匹配時，則

審核判定所述疑似惡意對象為安全對象，并將所述疑似惡意對象標記為安全對象。

6.一種資源轉移處理方法，所述方法包括：

發送針對接收對象的資源轉移請求；

當所述接收對象被識別為疑似惡意對象而使所述資源轉移請求被攔截時，獲取針對所述資源轉移請求所反饋的舉證頁面；所述疑似惡意對象，是指屬于惡意對象的概率大于預設概率閾值、但尚未經過審核被確認為惡意對象的對象；所述舉證頁面，是服務器在確定所述資源轉移請求所對應的資源轉移場景后，根據與所述資源轉移場景對應的舉證頁面樣式生成得到；

接收對所述舉證頁面進行的舉證操作指令；

根據所述舉證操作指令獲取舉證信息；所述舉證信息，是指用于審核被舉證對象是否為惡意對象的參考信息；所述舉證信息包括被舉證對象所對應的用于實現資源轉移的網站信息或用于實現資源轉移的應用程序信息；

發送所述舉證信息以觸發判斷所述疑似惡意對象是否為惡意對象的審核處理。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述當所述接收對象被識別為疑似惡意對象而使所述資源轉移請求被攔截時，獲取針對所述資源轉移請求所反饋的舉證頁面包括：

獲取所述資源轉移請求所針對的接收對象的對象標識；

當所述接收對象的對象標識存在于預存儲的疑似惡意對象集中時，則識別所述接收對象為疑似惡意對象；

攔截針對所述疑似惡意對象的所述資源轉移請求的發送；

獲取針對所述資源轉移請求的舉證頁面。