[發明專利]實體關聯方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202010090265.0
• 申請日: 2020-02-13
• 公開（公告）號: CN111369264A
• 公開（公告）日: 2020-07-03
• 發明（設計）人: 趙世泉
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q30/00
• 分類號: G06Q30/00;G06F16/28
• 代理公司: 北京市京大律師事務所 11321
• 代理人: 劉挽瀾

本發明涉及大數據技術領域，公開了一種實體關聯方法、裝置、設備和一種存儲介質，該方法包括：在復雜網絡中確定待分析的實體對象，獲取待分析的實體對象的行為產生時刻，行為產生時刻為實體對象產生預設欺詐風險行為的時刻；對于行為產生時刻不同的任意兩個實體對象，計算兩個實體對象之間的行為相似度，并計算兩個實體對象之間的行為產生間隔時長；判斷行為相似度是否大于或等于預設的相似度閾值，以及行為產生間隔時長是否小于或等于預設時長；若行為相似度大于或等于預設的相似度閾值，且行為產生間隔時長小于或等于預設時長，則建立兩個實體對象之間的異常時序行為關聯關系。本發明提升了基于復雜網絡的欺詐風險判別能力。

技術領域

本發明涉及風險管控領域，尤其涉及實體關聯方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

復雜網絡在風控反欺詐領域具有非常豐富的應用場景，在復雜網絡中，通過關聯關系，我們既可以發現和識別不同類型的欺詐或高危表現，也可以通過不同的關聯關系進行風險傳播，進而進行欺詐風險判別。然而隨著黑產(指以互聯網為媒介，以網絡技術為主要手段，為計算機信息系統安全和網絡空間管理秩序，甚至國家安全、社會政治穩定帶來潛在威脅的非法行為)和風控之間的不斷博弈，黑產的欺詐能力不斷提升，通過傳統的靜態復雜網絡很難發現一些隱秘行為的欺詐，因此現有的基于復雜網絡的欺詐風險判別能力還有待提升。

發明內容

本發明的主要目的在于提出一種實體關聯方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質，旨在提升基于復雜網絡的欺詐風險判別能力。

為實現上述目的，本發明提供一種實體關聯方法，所述方法包括如下步驟：

在復雜網絡中確定待分析的實體對象，獲取所述待分析的實體對象的行為產生時刻，所述行為產生時刻為所述待分析的實體對象產生預設欺詐風險行為的時刻；

將獲取到的不同實體對象的行為產生時刻進行比對，對于所述行為產生時刻不同的任意兩個實體對象，分別獲取所述兩個實體對象的行為數據；

根據所述行為數據計算所述兩個實體對象之間的行為相似度，并根據所述行為產生時刻計算所述兩個實體對象之間的行為產生間隔時長；

判斷所述行為相似度是否大于或等于預設的相似度閾值，以及所述行為產生間隔時長是否小于或等于預設時長；

若所述行為相似度大于或等于預設的相似度閾值，且所述行為產生間隔時長小于或等于預設時長，則建立所述兩個實體對象之間的異常時序行為關聯關系。

可選地，所述在復雜網絡中確定待分析的實體對象的步驟包括：

在復雜網絡中，檢測各實體對象之間是否存在公共邊，將與任一實體對象存在公共邊的實體對象作為待分析的實體對象，其中，所述公共邊用于表示實體對象之間的行為關聯關系。

可選地，所述在復雜網絡中確定待分析的實體對象的步驟之前，還包括：

當接收到實體對象插入請求時，根據所述實體對象插入請求在所述復雜網絡中插入一個新的實體對象；

獲取所述新的實體對象的行為數據，以及所述復雜網絡中已有的實體對象的行為數據；

判斷所述新的實體對象的行為數據與所述復雜網絡中已有的實體對象的行為數據之間是否存在預設的公共部分；

若所述新的實體對象的行為數據與所述復雜網絡中已有的實體對象的行為數據之間存在預設的公共部分，則在所述新的實體對象和所述復雜網絡中已有的實體對象之間建立一條公共邊。

可選地，所述根據所述行為數據計算所述兩個實體對象之間的行為相似度的步驟包括：

分別從所述兩個實體對象的行為數據中提取出預設維度的行為特征，對應得到兩個行為特征集合；

計算所述兩個行為特征集合之間的相似度；