[發明專利]基于應用日志的異常交易診斷方法及系統

有效

• 申請號: 202010611249.1
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111798237B
• 公開（公告）日: 2023-08-25
• 發明（設計）人: 程鵬;任政;吳冕冠;齊頎
• 申請（專利權）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q20/38
• 分類號: G06Q20/38;G06Q40/04;G06F18/214;G06F18/232;G06F18/243;G06F18/2433
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 趙平;王濤

本發明提供了一種基于應用日志的異常交易診斷方法及系統，所述方法包括：對交易的應用日志進行特征提取得到模板序列；根據所述模板序列通過預設的異常交易分析模型確定所述交易的交易類型；根據預設模式庫中所述交易類型對應的模板序列檢測所述模板序列對應的交易是否為異常交易，本發明可實現靈活、高精度的實時異常交易診斷。

技術領域

本發明涉及智能運維技術領域，尤其涉及一種基于應用日志的異常交易診斷方法及系統。

背景技術

隨著互聯網技術和金融科技的發展，網上交易越來越頻繁，交易的金額也在不斷增大，網上交易給人民帶來便利的同時，伴隨而來的交易問題也越來越多。而一些細小的錯誤可能導致較大的交易問題，因此對異常交易進行實時診斷顯得尤為重要。

當前交易的問題診斷通常依賴于固定閾值的報警，固定閾值一方面容易誤報和漏報，導致問題的診斷精度低下，另一方面可能造成報警風暴，使得真實報警信息掩蓋在大量的虛假報警信息之下，嚴重影響問題分析定位的效率。綜上，目前基于固定閾值的異常交易檢測和診斷方法效率較低。

發明內容

本發明的一個目的在于提供一種基于應用日志的異常交易診斷方法，實現靈活、高精度的實時異常交易診斷。本發明的另一個目的在于提供一種基于應用日志的異常交易診斷系統。本發明的再一個目的在于提供一種計算機設備。本發明的還一個目的在于提供一種可讀介質。

為了達到以上目的，本發明一方面公開了一種基于應用日志的異常交易診斷方法，包括：

對交易的應用日志進行特征提取得到模板序列；

根據所述模板序列通過預設的異常交易分析模型確定所述交易的交易類型；

根據預設模式庫中所述交易類型對應的模板序列檢測所述模板序列對應的交易是否為異常交易。

優選的，所述對交易的應用日志進行特征提取得到模板序列具體包括：

對交易的每條應用日志中的特征字段進行特征提取得到日志模板；

根據交易的所有應用日志的日志模板得到模板序列。

優選的，進一步包括預先形成所述異常交易分析模型和所述模式庫的步驟。

優選的，所述形成所述異常交易分析模型和所述模式庫具體包括：

對歷史正常交易的應用日志進行特征提取得到模板序列；

通過聚類算法對歷史正常交易的模板序列進行聚類得到多個交易類型；

根據多個交易類型的模板序列對分類器進行分類訓練得到所述異常交易分析模型；

根據多個交易類型對應的模板序列以及各個模板序列的概率值形成模式庫。

優選的，所述根據預設模式庫中所述交易類型對應的模板序列檢測所述模板序列對應的交易是否為異常交易具體包括：

將所述模板序列與模式庫中對應交易類型的模板序列進行比對，確定所述模板序列的概率值，若所述概率值低于預設閾值，則所述交易為異常交易。

優選的，進一步包括：

獲取所述應用日志的起始時間和結束時間，得到所述交易的時長；

若所述交易的時長大于預設時間閾值，診斷所述交易為超時交易。

優選的，所述根據所述模板序列通過預設的異常交易分析模型確定所述交易的交易類型具體包括：

根據所述模板序列通過預設的異常交易分析模型確定所述交易屬于目的交易類型的置信度，若所述置信度大于預設置信度閾值，確定所述交易的交易類型為所述目的交易類型。