[發明專利]API接口轉用風險檢測方法、裝置和API服務系統有效
| 申請號: | 202010816488.0 | 申請日: | 2020-08-14 |
| 公開(公告)號: | CN111931189B | 公開(公告)日: | 2023-09-29 |
| 發明(設計)人: | 卓越;呂博良;葉紅;姜城 | 申請(專利權)人: | 中國工商銀行股份有限公司 |
| 主分類號: | G06F21/57 | 分類號: | G06F21/57;G06F18/25;G06F18/2411;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: | 孫乳筍;趙平 |
| 地址: | 100140 北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | api 接口 轉用 風險 檢測 方法 裝置 服務 系統 | ||
1.一種API接口轉用風險檢測方法,其特征在于,包括:
對各個歷史API接口授權用戶各自對應的特征信息添加標簽,所述標簽包括:用于表示存在轉用風險的第一標識和用于表示不存在轉用風險的第二標識;
應用添加有標簽的各個所述歷史API接口授權用戶各自對應的特征信息訓練得到有監督分類模型,其中,該有監督分類模型用于輸出用于表示存在轉用風險的第一分類結果和用于表示不存在轉用風險的第二分類結果;
以及,應用添加有第二標識的各個所述歷史API接口授權用戶各自對應的特征信息訓練得到無監督分類模型,其中,該無監督分類模型用于輸出用于表示包含在預設的決策邊界內的第三分類結果和用于表示未包含在所述決策邊界內的第四分類結果;
將目標API接口授權用戶的API調用日志對應的特征信息,分別輸入預設的用于進行接口轉用風險預測的有監督分類模型和無監督分類模型;
根據所述有監督分類模型和無監督分類模型各自的輸出確定所述目標API接口授權用戶的接口轉用風險檢測結果;
所述根據所述有監督分類模型和無監督分類模型各自的輸出確定所述目標API接口授權用戶的接口轉用風險檢測結果,包括:
根據所述有監督分類模型輸出的第一分類結果或第二分類結果,以及,根據所述無監督分類模型輸出的第三分類結果或第四分類結果,生成所述目標API接口授權用戶的接口轉用風險檢測結果。
2.根據權利要求1所述的API接口轉用風險檢測方法,其特征在于,在對各個歷史API接口授權用戶各自對應的特征信息添加標簽之前,還包括:
獲取多個歷史API接口授權用戶在預設時段內的歷史API調用日志;
自所述歷史API調用日志提取有效日志信息;
根據所述有效日志信息獲取對應的特征信息。
3.根據權利要求1所述的API接口轉用風險檢測方法,其特征在于,在所述應用添加有標簽的各個所述歷史API接口授權用戶各自對應的特征信息訓練得到有監督分類模型之前,還包括:
應用預設的相關系數法和/或PCA降維方法對各個歷史API接口授權用戶各自對應的特征信息進行數據降維處理。
4.根據權利要求1所述的API接口轉用風險檢測方法,其特征在于,在所述將目標API接口授權用戶的API調用日志對應的特征信息,分別輸入預設的用于進行接口轉用風險預測的有監督分類模型和無監督分類模型之前,還包括:
獲取目標API接口授權用戶在預設時段內的API調用日志;
自所述API調用日志提取有效日志信息;
根據所述有效日志信息獲取對應的特征信息。
5.根據權利要求2或4所述的API接口轉用風險檢測方法,其特征在于,所述根據所述有效日志信息獲取對應的特征信息,包括:
自所述API調用日志的有效日志信息中提取預設的各個API調用特征各自對應的特征值;
基于各個所述API調用特征各自對應的特征值生成一特征矩陣,以將該特征矩陣作為所述API調用日志的特征信息。
6.根據權利要求1所述的API接口轉用風險檢測方法,其特征在于,在所述生成所述目標API接口授權用戶的接口轉用風險檢測結果之后,還包括:
判斷所述接口轉用風險檢測結果是否包含有所述第一分類結果和第四分類結果,若是,則確定所述目標API接口授權用戶存在接口轉用風險;
輸出所述目標API接口授權用戶對應的接口轉用風險檢測結果以可視化顯示該接口轉用風險檢測結果,和/或對所述目標API接口授權用戶的接口轉用風險進行風險排除處理。
7.根據權利要求1或6所述的API接口轉用風險檢測方法,其特征在于,還包括:
若接收到針對所述目標API接口授權用戶的接口轉用風險確認信息,則將所述目標API接口授權用戶的特征信息及接口轉用風險檢測結果存儲為所述有監督分類模型的更新訓練用數據。
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