[發明專利]檢測與社交媒體平臺的腳本化或其他異常交互在審
| 申請號: | 201780048673.6 | 申請日: | 2017-08-11 |
| 公開(公告)號: | CN109643347A | 公開(公告)日: | 2019-04-16 |
| 發明(設計)人: | W·魏;S·沈 | 申請(專利權)人: | 推特公司 |
| 主分類號: | G06F21/55 | 分類號: | G06F21/55;H04L29/06 |
| 代理公司: | 北京市鑄成律師事務所 11313 | 代理人: | 王珺;徐瑞紅 |
| 地址: | 美國加利*** | 國省代碼: | 美國;US |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 帳戶 創建請求 前端組件 序列模型 媒體平臺 計算機系統 應用程序編程接口 創建 機器學習組件 關聯 時序 調用序列 序列提供 應用指示 賬戶創建 腳本化 響應 并發 檢測 應用 | ||
1.一種方法,包括:
在計算機系統中接收對社交媒體平臺的帳戶創建請求,所述帳戶創建請求通過使用前端組件創建并發送到所述計算機系統;
從所述前端組件接收與所述帳戶創建請求相關聯的應用程序編程接口(API)調用序列,所述API調用序列反映與所述帳戶創建請求的創建相關聯的由所述前端組件注冊的API調用,并且反映注冊的所述API調用的時序;
將API調用序列模型應用于接收到的所述API調用序列,所述API調用序列模型通過將訓練API調用序列提供給機器學習組件而生成;以及
響應于對所述API調用序列模型的應用指示接收到的所述API調用序列異常,對所述帳戶創建請求或者對響應于所述帳戶創建請求而創建的帳戶采取至少一個動作。
2.根據權利要求1所述的方法,其中應用所述API調用序列模型包括評估接收到的所述API調用序列是否缺少所述前端組件的特定API調用。
3.根據權利要求2所述的方法,其中所述訓練API調用序列中的一些訓練API調用序列對應于有效帳戶創建請求,而所述訓練API調用序列中的其他訓練API調用序列對應于無效帳戶創建請求,并且其中識別所述特定API調用以供基于所述特定API調用的所述評估使用,所述特定API調用對于所述有效賬戶創建請求的發生頻率比對于所述無效帳戶創建請求的發生頻率大。
4.根據權利要求2所述的方法,還包括,響應于確定接收到的所述API調用序列缺少所述前端組件的所述特定API調用,評估接收到的所述API調用序列是否缺少所述前端組件的另一特定API調用。
5.根據權利要求1所述的方法,其中應用所述API調用序列模型包括評估所述API調用的時序。
6.根據權利要求5所述的方法,其中評估所述API調用的時序包括確定所述API調用的時間分隔是否小于閾值。
7.根據權利要求5所述的方法,其中評估所述API調用的時序包括確定所述API調用的時間分隔是否隨機化。
8.根據權利要求1所述的方法,其中應用所述API調用序列模型包括對接收到的所述API調用序列中的所述API調用計數。
9.根據權利要求1所述的方法,其中接收多個API調用序列,所述多個API調用序列對應于相應的帳戶創建請求,所述方法還包括將接收到的所述API調用序列存儲在日志中,并評估所述日志以確定是否任何接收到的所述API調用序列都基本上彼此相同。
10.根據權利要求1所述的方法,其中所述帳戶響應于所述帳戶創建請求而創建,所述方法還包括:
接收關于所述帳戶的參與數據,所述參與數據反映對所述前端組件與所述社交媒體平臺交互的使用;
將參與模型應用于接收到的所述參與數據,所述參與模型通過將訓練參與數據提供給所述機器學習組件而生成;以及
響應于對所述參與模型的應用指示對所述前端組件的所述使用異常,對所述帳戶采取至少一個動作。
11.根據權利要求1所述的方法,其中應用所述API調用序列模型包括確定接收到的所述API調用序列的評分,其中響應于確定出的所述評分不滿足帳戶創建常態的閾值,對所述API調用序列模型的所述應用指示接收到的所述API調用序列異常。
12.根據權利要求1所述的方法,其中所述API調用與所述帳戶創建請求的所述創建之間的所述關聯包括:在生成帳戶生成請求之后,在預定義時間段內由所述前端組件注冊所述API調用中的至少一個。
13.根據權利要求1所述的方法,其中采取至少一個動作包括嘗試與所述帳戶生成請求相關聯的人員聯系,并確定所述帳戶生成請求是否由與所述前端組件交互的腳本生成。
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