[發(fā)明專利]異常行為識別方法、裝置、服務(wù)器及存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811233212.9
• 申請日: 2018-10-22
• 公開（公告）號: CN109194689B
• 公開（公告）日: 2021-04-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃勝藍(lán);陳晨
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢極意網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類號: H04L29/06
• 分類號: H04L29/06;H04L12/24
• 代理公司: 深圳市世紀(jì)恒程知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所 44287
• 代理人: 胡海國

1.一種異常行為識別方法，其特征在于，所述異常行為識別方法包括以下步驟：

獲取用戶設(shè)備發(fā)送的待驗(yàn)證交互請求；

根據(jù)所述待驗(yàn)證交互請求確定對應(yīng)的待驗(yàn)證交互行為；

獲取所述待驗(yàn)證交互行為的多個(gè)待驗(yàn)證特征信息，所述待驗(yàn)證特征信息包括待驗(yàn)證性能特征和實(shí)際設(shè)備性能特征；

通過目標(biāo)深度學(xué)習(xí)模型確定所述待驗(yàn)證特征信息之間的關(guān)聯(lián)度；

根據(jù)所述關(guān)聯(lián)度對所述待驗(yàn)證交互行為進(jìn)行異常識別。

2.如權(quán)利要求1所述的異常行為識別方法，其特征在于，所述通過目標(biāo)深度學(xué)習(xí)模型確定所述待驗(yàn)證特征信息之間的關(guān)聯(lián)度之前，所述異常行為識別方法還包括：

從所述待驗(yàn)證交互請求中提取用戶標(biāo)識，查找與所述用戶標(biāo)識對應(yīng)的目標(biāo)深度學(xué)習(xí)模型。

3.如權(quán)利要求2所述的異常行為識別方法，其特征在于，所述從所述待驗(yàn)證交互請求中提取用戶標(biāo)識，查找與所述用戶標(biāo)識對應(yīng)的目標(biāo)深度學(xué)習(xí)模型，具體包括：

從所述待驗(yàn)證交互請求中提取當(dāng)前用戶標(biāo)識，在預(yù)設(shè)模型庫中查找與所述當(dāng)前用戶標(biāo)識對應(yīng)的目標(biāo)深度學(xué)習(xí)模型。

4.如權(quán)利要求3所述的異常行為識別方法，其特征在于，所述獲取用戶設(shè)備發(fā)送的待驗(yàn)證交互請求之前，所述異常行為識別方法還包括：

獲取不同用戶標(biāo)識分別對應(yīng)的樣本交互行為；

獲取各樣本交互行為分別對應(yīng)的樣本特征信息，獲取各樣本特征信息之間的關(guān)聯(lián)度；

根據(jù)各用戶標(biāo)識的樣本特征信息對初始深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得各用戶標(biāo)識對應(yīng)的深度學(xué)習(xí)模型；

將各用戶標(biāo)識以及對應(yīng)的深度學(xué)習(xí)模型存儲至預(yù)設(shè)模型庫中。

5.如權(quán)利要求4所述的異常行為識別方法，其特征在于，所述獲取不同用戶標(biāo)識分別對應(yīng)的樣本交互行為，具體包括：

從歷史交互日志中獲取不同用戶標(biāo)識分別對應(yīng)的樣本交互行為。

6.如權(quán)利要求1～5中任一項(xiàng)所述的異常行為識別方法，其特征在于，所述根據(jù)所述關(guān)聯(lián)度對所述待驗(yàn)證交互行為進(jìn)行異常識別，具體包括：

將所述關(guān)聯(lián)度與預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)閾值進(jìn)行比較；

根據(jù)比較結(jié)果對所述待驗(yàn)證交互行為進(jìn)行異常識別。

7.如權(quán)利要求6所述的異常行為識別方法，其特征在于，所述根據(jù)比較結(jié)果對所述待驗(yàn)證交互行為進(jìn)行異常識別，具體包括：

當(dāng)比較結(jié)果為所述關(guān)聯(lián)度大于等于所述預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)閾值時(shí)，認(rèn)定所述待驗(yàn)證交互行為不屬于異常行為；

當(dāng)比較結(jié)果為所述關(guān)聯(lián)度小于所述預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)閾值時(shí)，認(rèn)定所述待驗(yàn)證交互行為屬于異常行為。

8.一種服務(wù)器，其特征在于，所述服務(wù)器包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運(yùn)行的異常行為識別程序，所述異常行為識別程序配置為實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的異常行為識別方法的步驟。

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)上存儲有異常行為識別程序，所述異常行為識別程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的異常行為識別方法的步驟。

10.一種異常行為識別裝置，其特征在于，所述裝置包括：

請求獲取模塊，用于獲取用戶設(shè)備發(fā)送的待驗(yàn)證交互請求；

行為確定模塊，用于根據(jù)所述待驗(yàn)證交互請求確定對應(yīng)的待驗(yàn)證交互行為；

信息提取模塊，用于從所述待驗(yàn)證交互行為中提取多個(gè)待驗(yàn)證特征信息，所述待驗(yàn)證特征信息包括待驗(yàn)證性能特征和實(shí)際設(shè)備性能特征；

關(guān)聯(lián)度確定模塊，用于通過目標(biāo)深度學(xué)習(xí)模型確定所述待驗(yàn)證特征信息之間的關(guān)聯(lián)度；

異常識別模塊，用于根據(jù)所述關(guān)聯(lián)度對所述待驗(yàn)證交互行為進(jìn)行異常識別。