[發明專利]訂單欺詐識別方法、系統、存儲介質和電子設備

有效

• 申請號: 201710919070.0
• 申請日: 2017-09-28
• 公開（公告）號: CN107644366B
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發明（設計）人: 趙娟娟;劉杰;唐碩
• 申請（專利權）人: 攜程旅游信息技術（上海）有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;H04L29/12
• 代理公司: 上海隆天律師事務所 31282
• 代理人: 臧云霄;鐘宗

本發明提供訂單欺詐識別方法、系統、存儲介質和電子設備，其中方法包括：獲取歷史訂單，包括歷史欺詐訂單；提取歷史欺詐訂單的特征屬性的取值；建立多個特征屬性組，每個特征屬性組具有不同的取值組；根據各特征屬性組的各取值組遍歷歷史訂單，計算各取值組下的歷史欺詐訂單占歷史訂單的比例，作為各取值組的欺詐率；將欺詐率大于欺詐閾值的取值組作為高危取值組，計算該高危取值組對應的特征屬性組下的所有取值組的歷史欺詐訂單的總和，篩選出總和高于預設閾值的特征屬性組的高危取值組作為欺詐取值組；采用欺詐取值組識別新增訂單的欺詐屬性。本發明能夠實時偵測欺詐特征屬性，及時攔截新增欺詐訂單，并自動更新攔截規則。

技術領域

本發明涉及互聯網技術領域，尤其涉及一種訂單欺詐識別方法、系統、存儲介質和電子設備。

背景技術

基于對歷史欺詐案件的研究，可以發現，欺詐案件總是在某些方面具有一定的集中性，當進一步研究欺詐集中性高的要素，可以發現這些要素的出現的背后都是有歷史原因的。比如，通過研究欺詐，可以發現很多欺詐訂單的用戶所在地總是集中在某些固定地區，得出這個結論后，針對該些固定地區的訂單做針對性的欺詐規則，就能很好地預防此類欺詐的發生。

又或者，研究發現很多欺詐訂單是異地登陸的用戶所創建的。基于此，針對異地登陸用戶設定攔截規則，可以很好地預防該類欺詐的發生。

然后，現有的對于欺詐訂單的攔截規則基本上都是基于單一的欺詐元素，攔截起來雖簡單易實施，但難以囊括其他方面的欺詐類型。并且，對于欺詐訂單的攔截規則都有一定的滯后性，無法實時地自動更新。

可見，如何自動偵測高危欺詐因素，以及針對發現的高危欺詐因素如何部署規則實現自動更新是亟待解決的技術難題。

需要說明的是，在上述背景技術部分公開的信息僅用于加強對本發明的背景的理解，因此可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。

發明內容

針對現有技術中的缺陷，本發明的目的是提供一種訂單欺詐識別方法、系統、存儲介質和電子設備，實現實時偵測欺詐特征屬性，及時攔截新增欺詐訂單，并自動更新攔截規則。

根據本發明的一個方面，提供一種訂單欺詐識別方法，包括：實時獲取當前時間節點前的所有歷史訂單，建立歷史訂單庫，所述歷史訂單庫中包含有歷史欺詐訂單；提取所有歷史欺詐訂單的特征屬性的取值，所述特征屬性包括第一類特征屬性，所述第一類特征屬性包括IP歸屬地、產品名稱、供應商、分銷商；從所述特征屬性中分別提取不重復的至少一個第一類特征屬性，建立多個特征屬性組，每個特征屬性組具有不同的取值組，每個取值組對應所述特征屬性組所包含的至少一個第一類特征屬性的取值；根據各個特征屬性組的不同取值組，遍歷所述歷史訂單庫，計算各個特征屬性組的各取值組下的歷史欺詐訂單占該特征屬性組的該取值組下的歷史訂單的比例，作為各個特征屬性組的各取值組的欺詐率；將欺詐率大于欺詐閾值的取值組作為高危取值組，計算該高危取值組對應的特征屬性組下的所有取值組對應的歷史欺詐訂單的總和，篩選出總和高于預設閾值的特征屬性組的高危取值組作為欺詐取值組；獲取新增訂單，提取所述新增訂單的特征屬性的取值，判斷所述新增訂單的特征屬性的取值是否與所述欺詐取值組相吻合，若是則識別所述新增訂單為新增欺詐訂單，拒絕所述新增欺詐訂單，若否則通過所述新增訂單；以及返回更新所述歷史訂單庫。

優選地，上述的訂單欺詐識別方法中，組成所述特征屬性組的第一類特征屬性中至少包括所述IP歸屬地，所述訂單欺詐識別方法還包括：預設時間段后，統計被識別為新增欺詐訂單的IP歸屬地的取值，若被識別為新增欺詐訂單的IP歸屬地的取值為一固定值的概率超出一概率閾值，則將所述IP歸屬地的取值作為一條欺詐取值組，用于識別新增訂單的欺詐屬性。

優選地，上述的訂單欺詐識別方法還包括：預設時間段后，統計各高危取值組對應的新增訂單占所述歷史訂單庫中該高危取值組對應的歷史訂單的比例，若該比例超出一比例閾值，則將該高危取值組作為一條欺詐取值組，用于識別新增訂單的欺詐屬性。