[發明專利]異常節點確定方法、存儲介質及程序產品

在審

• 申請號: 202111503590.6
• 申請日: 2021-12-09
• 公開（公告）號: CN114239200A
• 公開（公告）日: 2022-03-25
• 發明（設計）人: 郝怡然
• 申請（專利權）人: 阿里云計算有限公司
• 主分類號: G06F30/18
• 分類號: G06F30/18;G06F30/27;G06N3/08
• 代理公司: 北京合智同創知識產權代理有限公司 11545
• 代理人: 李杰;張美潔

本申請實施例提供了一種異常節點確定方法、存儲介質及程序產品，其中，異常節點確定方法，包括：獲取初始圖網絡，其中，初始圖網絡中的節點包括與電子設備對應的設備節點以及與用戶賬號對應的賬號節點，初始圖網絡中節點之間的邊根據電子設備和用戶賬號之間的對應關系確定；以初始圖網絡中的節點作為初始節點進行隨機游走，以獲取節點序列；根據節點序列對應的子圖結構對節點序列進行主題聚類獲得主題聚類組，并將節點序列數量位于前列的主題聚類組對應的子圖結構確定為目標子圖結構；基于目標子圖結構對應的節點序列進行圖網絡重建，根據重建結果確定異常節點。本實施例的方案節省了人工成本以及訓練成本，且保證了準確性。

技術領域

本申請實施例涉及計算機技術領域，尤其涉及一種異常節點確定方法、存儲介質及程序產品。

背景技術

異常設備，又可以稱黑產設備或者灰產設備，是指在網絡上注冊垃圾賬號等不正當方式來獲利的人所使用的電子設備，這種獲利行為會導致很多不良影響，例如會導致商家投入很多資金但卻并為吸引到真正的客戶，且獲利過程產生的虛假訪問回對商家造成干擾，進一步影響商家決策。

通常，會根據異常設備的行為特征等訓練神經網絡模型，從而根據訓練的神經網絡模型來發現異常。然而，隨著異常設備的使用者不斷調整策略，相應地，為了發現異常設備，風控人員或其他技術人員也需要不斷加入新的行為特征對神經網絡模型進行訓練，極大地提高了模型的訓練成本，也使得發現異常設備的增益成對數曲線增長。

有鑒于此，現有技術亟需解決的技術問題是如何提供一種快速識別出異常設備的方案。

發明內容

有鑒于此，本申請實施例提供一種異常節點確定方案，以至少部分解決上述問題。

根據本申請實施例的第一方面，提供了一種異常節點確定方法，包括：獲取初始圖網絡，其中，所述初始圖網絡中的節點包括與電子設備對應的設備節點以及與用戶賬號對應的賬號節點，所述初始圖網絡中節點之間的邊根據所述電子設備和所述用戶賬號之間的對應關系確定；以所述初始圖網絡中的節點作為初始節點，以節點之間的邊為路徑進行隨機游走，獲取所述初始節點對應的節點序列；根據所述節點序列對應的子圖結構對所述節點序列進行主題聚類，獲得對應的多個主題聚類組及對應的節點序列數量，并將節點序列數量位于前列的主題聚類組對應的子圖結構確定為目標子圖結構；基于所述目標子圖結構對應的節點序列進行圖網絡重建，根據重建結果確定所述初始圖網絡中的異常節點。

根據本申請實施例的第二方面，提供了一種計算機存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現如上所述的異常節點確定方法。

根據本申請實施例的第三方面，提供了一種計算機程序產品，包括計算機指令，所述計算機指令指示計算設備執行如上所述的異常節點確定方法對應的操作。

根據本申請實施例提供的異常節點確定方案，通過獲取的初始圖網絡中的節點包括與電子設備對應的設備節點以及與用戶賬號對應的賬號節點，所述初始圖網絡中節點之間的邊根據所述電子設備和所述用戶賬號之間的對應關系確定，由此，可以通過初始圖網絡中的結構反映用戶賬號與電子設備之間的關系。再以所述初始圖網絡中的節點作為初始節點，以節點之間的邊為路徑進行隨機游走，獲取所述初始節點對應的節點序列；根據所述節點序列對應的子圖結構對所述節點序列進行主題聚類，獲得對應的多個主題聚類組及對應的節點序列數量，并將節點序列數量位于前列的主題聚類組對應的子圖結構確定為目標子圖結構，由于與普通用戶相比，通過黑產行為獲利的人數量較少，則通過黑產行為獲利的人所擁有的電子設備和用戶賬號所對應的節點序列數量也較少，因此，確定出的目標子圖結構即為與普通用戶對應的目標子圖結構，基于所述目標子圖結構對應的節點序列進行圖網絡重建，使得重建過程中可以盡量摒棄通過黑產行為獲利的人對應的子圖結構，進而使得根據重建結果可以確定所述初始圖網絡中的異常節點。另外，本申請實施例提供的方案，可以基于節點序列的子圖結構識別出異常節點，無需人工對獲利行為進行分析，無需預先訓練圖神經網絡模型，極大地節省了人工成本以及訓練成本，且保證了異常節點的識別準確性。

附圖說明