[發明專利]一種黑產用戶識別方法、TEE節點及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202111153184.1
• 申請日: 2021-09-29
• 公開（公告）號: CN113837303A
• 公開（公告）日: 2021-12-24
• 發明（設計）人: 史金雨;徐雷;陶冶;高澤愷;張立彤;邊林;劉偉
• 申請（專利權）人: 中國聯合網絡通信集團有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N5/00;G06F21/60;G06Q30/00
• 代理公司: 北京天昊聯合知識產權代理有限公司 11112
• 代理人: 羅建民;鄧伯英

本發明提供一種黑產用戶識別方法、TEE節點及計算機可讀存儲介質，所述方法包括：獲取樣本數據集，所述樣本數據集中的樣本包括黑產用戶樣本和正常用戶樣本，每個樣本均包括對齊后的運營商側特征數據和銀行側特征數據；基于所述樣本數據集建立決策樹模型；接收待識別的用戶數據，將所述待識別的用戶數據輸入所述決策樹模型中，得到所述待識別的用戶數據的識別結果。該方法、TEE節點及計算機可讀存儲介質能夠解決現有的黑產用戶識別方法僅依靠運營商內部的特征進行建模分析，識別結果難免片面，存在識別不準確或識別率不高的問題。

技術領域

本發明涉及網絡安全技術領域，尤其涉及一種黑產用戶識別方法、TEE節點及計算機可讀存儲介質。

背景技術

近年來，針對運營商服務的各種類型的黑產行為愈演愈烈，嚴重影響運營商品牌形象、造成運營商和用戶大量經濟損失。其中黑產用戶由于類型較多(如薅羊毛、欺詐電話等)，目前比較常見的方式是針對運營商內部可獲取的特征建模分析，這種方式僅依靠運營商內部的特征，識別結果難免片面，存在識別不準確或識別率不高等問題。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是針對現有技術的上述不足，提供一種黑產用戶識別方法、TEE節點及計算機可讀存儲介質，用以解決現有的黑產用戶識別方法僅依靠運營商內部的特征進行建模分析，識別結果難免片面，存在識別不準確或識別率不高的問題。

第一方面，本發明提供一種黑產用戶識別方法，應用于可信執行環境TEE集群中任意一個TEE節點，所述方法包括：

獲取樣本數據集，所述樣本數據集中的樣本包括黑產用戶樣本和正常用戶樣本，每個樣本均包括對齊后的運營商側特征數據和銀行側特征數據；

基于所述樣本數據集建立決策樹模型；

接收待識別的用戶數據，將所述待識別的用戶數據輸入所述決策樹模型中，得到所述待識別的用戶數據的識別結果。

優選地，所述運營商側特征數據包括手機號、所述手機號對應用戶所擁有的手機號個數、第一上線次數、第一平均在線時長以及IP跨省次數；所述銀行側特征數據包括所述手機號、第二上線次數、第二平均在線時長、注冊天數、賬戶余額和信用卡逾期次數；

所述獲取樣本數據集具體包括：

采用基于RSA算法的樣本對齊方式對所述運營商側特征數據和所述銀行側特征數據按所述手機號進行對齊，得到所述樣本數據集；

其中，所述對齊后的運營商側特征數據和銀行側特征數據具體包括：所述手機號、所述手機號對應用戶所擁有的手機號個數、所述第一上線次數、所述第一平均在線時長、所述IP跨省次數、所述第二上線次數、所述第二平均在線時長、所述注冊天數、所述賬戶余額和所述信用卡逾期次數。

優選地，所述TEE集群至少包括運營商側TEE節點和銀行側TEE節點，所述任意一個TEE節點為運營商側TEE節點或銀行側TEE節點。

優選地，所述任意一個TEE節點為運營商側TEE節點；

所述采用基于RSA算法的樣本對齊方式對所述運營商側特征數據和所述銀行側特征數據按所述手機號進行對齊之前，所述方法還包括：

獲取一天內的所有固網數據，所述固網數據包括手機號、用戶標識、IP地址、上線時間、下線時間、在線時長以及所在省份；

根據所有所述固網數據中的所述用戶標識獲取每個手機號對應用戶所擁有的手機號個數；

根據所有所述固網數據統計所述一天內每個所述手機號的上線次數，得到對應的所述第一上線次數；

根據以下公式計算每個所述手機號對應的所述第一平均在線時長：