[發明專利]用于檢測異常數據的方法、設備和計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202110092703.1
• 申請日: 2018-12-27
• 公開（公告）號: CN112685735A
• 公開（公告）日: 2021-04-20
• 發明（設計）人: 黃鈴
• 申請（專利權）人: 慧安金科（北京）科技有限公司
• 主分類號: G06F21/55
• 分類號: G06F21/55;G06F21/56
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 黃亮

1.一種檢測異常數據的方法，包括：

使用具有第一準確度的檢測器模型對待檢測數據進行檢測，以確定所述待檢測數據的第一異常指數；

向具有高于第一準確度的第二準確度的外部數據分析資源發送所述待檢測數據中的一部分作為查詢數據；

從所述外部數據分析資源接收針對所述查詢數據的分析結果；

使用所述查詢數據的分析結果和所述待檢測數據中的其他數據來更新所述檢測器模型，其中，在更新所述檢測器模型時所述查詢數據相對于所述待檢測數據中的其他數據具有增加的權重；以及

根據使用經更新的檢測器模型所確定的所述待檢測數據的第二異常指數，將所述待檢測數據中具有高于預定閾值的第二異常指數的數據確定為異常數據。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，使用當前的檢測器模型或經更新的檢測器模型來確定所述待檢測數據的第一異常指數或第二異常指數包括：

提取所述待檢測數據的特征向量；以及

對所述特征向量應用當前的檢測器模型或經更新的檢測器模型，以分別確定所述待檢測數據的第一異常指數或第二異常指數。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，提取所述待檢測數據的特征向量包括針對所述待檢測數據的一個或多個屬性數據中的每個屬性數據執行以下操作之一：

如果所述屬性數據是分類型數據，則所述屬性對應于所述特征向量中的特定元素；

如果所述屬性數據是序數型數據，則所述屬性所在的分區對應于所述特征向量中的特定元素；

如果所述屬性數據是無格式串數據，則與所述屬性相對應的3-gram對應于所述特征向量中的特定元素；以及

如果所述屬性數據是順序型數據，則與所述屬性相對應的n-gram對應于所述特征向量中的特定元素。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述外部數據分析資源是第三方檢測器和/或專家評審。

5.根據權利要求1所述的方法，其中，向具有高于第一準確度的第二準確度的外部數據分析資源發送所述待檢測數據中的一部分作為查詢數據包括：

確定所述待檢測數據中的具有低于預定閾值的第一異常指數的第一數據；

確定所述第一數據中的第一異常指數排名靠前的一個或多個第二數據作為所述查詢數據；以及

向所述外部數據分析資源發送所述查詢數據。

6.根據權利要求5所述的方法，其中，所述一個或多個第二數據的數目是所述第一數據的數目與固定比例的乘積或其取整值。

7.根據權利要求5所述的方法，其中，所述一個或多個第二數據的數目是固定數目。

8.根據權利要求1所述的方法，其中，使用所述查詢數據的分析結果和所述待檢測數據中的其他數據來更新所述檢測器模型包括：

基于所述分析結果來更新所述待檢測數據中的所述查詢數據的異常標簽；以及

使用經更新的待檢測數據來重新訓練所述檢測器模型。

9.根據權利要求1所述的方法，其中，所述待檢測數據是涉及用戶行為的用戶行為數據。

10.根據權利要求9所述的方法，其中，所述用戶行為數據包括以下至少一項：用戶的注冊信息、用戶的操作信息以及用戶的社交信息。

11.一種用于檢測異常數據的設備，包括：

處理器；

存儲器，存儲有指令，所述指令在由所述處理器執行時使得所述處理器執行根據權利要求1～10中任一項所述的方法。

12.一種包括指令在內的計算機可讀存儲介質，所述指令在由處理器執行時使得所述處理器執行根據權利要求1～10中任一項所述的方法。