[發明專利]惡意用戶的識別方法、裝置和設備

有效

• 申請號: 202011467982.7
• 申請日: 2020-12-14
• 公開（公告）號: CN112529623B
• 公開（公告）日: 2023-07-11
• 發明（設計）人: 陳程;李穎聰;李濱洋;王海靖;計楠;尚一多;歐陽秀平
• 申請（專利權）人: 中國聯合網絡通信集團有限公司
• 主分類號: G06Q30/0207
• 分類號: G06Q30/0207;G06F18/214;G06F18/241;G06F18/23
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 張曉霞;黃健

1.一種惡意用戶的識別方法，其特征在于，包括：

獲取待識別用戶的特征屬性信息；

將所述特征屬性信息輸入目標分類器中，得到識別結果，所述識別結果用于表征所述待識別用戶是否為惡意用戶，所述目標分類器為根據多個訓練樣本得到第一分類器和第二分類器后，再通過所述第一分類器生成新的訓練樣本，并采用所述新的訓練樣本對所述第二分類器進行訓練后得到的；

輸出所述識別結果；

所述目標分類器采用如下步驟獲得：

獲取訓練集合，所述訓練集合中包括所述多個訓練樣本；

根據所述多個訓練樣本，得到多個分類器；

從所述多個分類器中確定第二分類器，并將所述分類器中除所述第二分類器之外的其他分類器確定為第一分類器，其中，所述第二分類器為包括用戶的特征屬性信息最多的分類器；

根據所述第一分類器和所述第二分類器，確定目標分類器。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征屬性信息包括如下信息中的至少一個：用戶網別、領券的頻率信息、是否跨區域領券信息、領券時間點信息、銷券時間信息或銷券商戶信息。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一分類器和所述第二分類器，確定目標分類器，包括：

獲取測試集合，所述測試集合中包括多個測試樣本；

將多個測試樣本輸入所述多個分類器，得到置信度閾值，所述置信度閾值用于表示所述分類器預測多個測試樣本為惡意用戶的準確率；

根據所述置信度閾值、所述第一分類器和所述第二分類器，確定所述目標分類器。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述置信度閾值、所述第一分類器和所述第二分類器，確定所述目標分類器，包括：

獲取多個待處理樣本；

分別將所述多個待處理樣本輸入所述第一分類器中，得到多個待處理樣本中每個待處理樣本對應的置信度；

根據所述每個待處理樣本對應的置信度和所述第二分類器，確定所述目標分類器。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述每個待處理樣本對應的置信度和所述第二分類器，確定所述目標分類器，包括：

根據所述每個待處理樣本對應的置信度和所述置信度閾值，確定目標樣本；

采用所述目標樣本，對所述第二分類器進行訓練，得到所述目標分類器。

6.根據權利要求1-5任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述多個訓練樣本，得到多個分類器，包括：

通過決策樹算法，對所述多個訓練樣本進行訓練，得到所述多個分類器。

7.根據權利要求3-5任一項所述的方法，其特征在于，所述將多個測試樣本輸入所述多個分類器，得到置信度閾值，包括：

將所述多個測試樣本分別輸入所述多個分類器中的每個分類器中，得到多個置信度；

根據所述多個置信度，確定所述置信度閾值。

8.根據權利要求1-5任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

若所述識別結果為所述待識別用戶為惡意用戶，則輸出告警信息。