[發(fā)明專利]一種異常檢測模型更新方法、裝置及電子設(shè)備在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201911087913.0 | 申請日： | 2019-11-08 |
| 公開（公告）號： | CN110909327A | 公開（公告）日： | 2020-03-24 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 劉磊 | 申請（專利權(quán)）人： | 支付寶（杭州）信息技術(shù)有限公司 |
| 主分類號： | G06F21/31 | 分類號： | G06F21/31;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京國昊天誠知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11315 | 代理人： | 許振新 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 異常 檢測 模型 更新 方法 裝置 電子設(shè)備 | ||
本說明書實施例提供一種異常檢測模型更新方法、裝置及電子設(shè)備。其中，方法包括：獲取目標(biāo)用戶的終端設(shè)備采集到的用戶時序行為特征。將所述用戶時序行為特征輸入至針對所述目標(biāo)用戶部署的異常檢測模型，得到所述異常檢測模型針對所述用戶時序行為特征的異常檢測結(jié)果，其中，所述異常檢測模型是基于所述目標(biāo)用戶在至少一個終端設(shè)備中的歷史用戶行為時序特征和對應(yīng)的標(biāo)簽所訓(xùn)練得到的，所述標(biāo)簽包括用戶行為異常和用戶行為非異常。若所述異常檢測結(jié)果指示為用戶行為非異常，則基于所述用戶行為時序特征和用戶行為非異常的標(biāo)簽對所述異常檢測模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練。
技術(shù)領(lǐng)域
本文件涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種異常檢測模型更新方法、裝置及電子設(shè)備。
背景技術(shù)
目前的用戶身份認(rèn)證主要采用靜態(tài)的安全認(rèn)證方式，例如指紋認(rèn)證、面部認(rèn)證、密碼認(rèn)證等。這種方式下，靜態(tài)的認(rèn)證信息是固定不變的，一旦被竊取，則導(dǎo)致較為嚴(yán)重的后果。此外，這種方式還要求用戶配合操作，比如密碼認(rèn)證需要用戶輸入密碼信息，對于用戶來講，不夠便捷，影響了使用體驗。
有鑒于此，當(dāng)期亟需一種對用戶更加友好且更可靠的安全認(rèn)證方式。
發(fā)明內(nèi)容
本說明書實施例目的是提供一種異常檢測模型更新方法、裝置及電子設(shè)備，能夠基于異常檢測模型實現(xiàn)更可靠、更便捷的動態(tài)安全認(rèn)證。
為了實現(xiàn)上述目的，本說明書實施例是這樣實現(xiàn)的：
第一方面，提供一種異常檢測模型更新方法，包括：
獲取目標(biāo)用戶的終端設(shè)備采集到的用戶時序行為特征；
將所述用戶時序行為特征輸入至針對所述目標(biāo)用戶部署的異常檢測模型，得到所述異常檢測模型針對所述用戶時序行為特征的異常檢測結(jié)果，其中，所述異常檢測模型是基于所述目標(biāo)用戶在至少一個終端設(shè)備中的歷史用戶行為時序特征和對應(yīng)的標(biāo)簽所訓(xùn)練得到的，所述標(biāo)簽包括用戶行為異常和用戶行為非異常；
若所述異常檢測結(jié)果指示為用戶行為非異常，則基于所述用戶行為時序特征和用戶行為非異常的標(biāo)簽對所述異常檢測模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練。
第二方面，提供一種異常檢測模型更新裝置，包括：
特征獲取模塊，獲取目標(biāo)用戶的終端設(shè)備采集到的用戶時序行為特征；
異常檢測模塊，將所述用戶時序行為特征輸入至針對所述目標(biāo)用戶部署的異常檢測模型，得到所述異常檢測模型針對所述用戶時序行為特征的異常檢測結(jié)果，其中，所述異常檢測模型是基于所述目標(biāo)用戶在至少一個終端設(shè)備中的歷史用戶行為時序特征和對應(yīng)的標(biāo)簽所訓(xùn)練得到的，所述標(biāo)簽包括用戶行為異常和用戶行為非異常；
模型訓(xùn)練模塊，若所述異常檢測結(jié)果指示為用戶行為非異常時，則基于所述用戶行為時序特征和用戶行為非異常的標(biāo)簽對所述異常檢測模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練。
第三方面，提供一種電子設(shè)備包括：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行的計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被所述處理器執(zhí)行：
獲取目標(biāo)用戶的終端設(shè)備采集到的用戶時序行為特征；
將所述用戶時序行為特征輸入至針對所述目標(biāo)用戶部署的異常檢測模型，得到所述異常檢測模型針對所述用戶時序行為特征的異常檢測結(jié)果，其中，所述異常檢測模型是基于所述目標(biāo)用戶在至少一個終端設(shè)備中的歷史用戶行為時序特征和對應(yīng)的標(biāo)簽所訓(xùn)練得到的，所述標(biāo)簽包括用戶行為異常和用戶行為非異常；
若所述異常檢測結(jié)果指示為用戶行為非異常，則基于所述用戶行為時序特征和用戶行為非異常的標(biāo)簽對所述異常檢測模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練。
第四方面，提供一種算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)上存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如下步驟：
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