[發明專利]基于聚類算法的信息泄漏識別方法、裝置及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202210178052.2
• 申請日: 2022-02-25
• 公開（公告）號: CN114548990A
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 郭琦;包峰;牛小偉;楊琳;王巧玲;尹宏宇;孫凌霄
• 申請（專利權）人: 中國銀聯股份有限公司
• 主分類號: G06Q20/38
• 分類號: G06Q20/38;G06K9/62
• 代理公司: 北京市中倫律師事務所 11410
• 代理人: 操寒

本發明提供了基于聚類算法的信息泄漏識別方法、裝置、系統及可讀存儲介質，該方法包括：獲取欺詐交易數據，根據欺詐交易數據創建卡?商戶樣本；基于預設時間范圍內的歷史欺詐交易數據構造卡?商戶樣本的多維度特征；基于DBSCAN聚類算法和多維度特征對構造的卡?商戶樣本進行聚類，識別異常樣本分類；分析異常樣本分類，識別潛在信息泄露方。利用上述方法，能夠更快速有效地識別出信息泄露事件。

技術領域

本發明屬于計算機軟件領域，具體涉及基于聚類算法的信息泄漏識別方法、裝置及可讀存儲介質。

背景技術

本部分旨在為權利要求書中陳述的本發明的實施方式提供背景或上下文。此處的描述不因為包括在本部分中就承認是現有技術。

近年來，信息泄露導致的欺詐事件日益增加，且變化多樣，具有發生頻次高、規模大、攻擊產業化等趨勢。信息泄露事件的相關方包括大型酒店、航空公司、連鎖百貨、收單代理商、無證支付APP等，既有境內也有境外，既有核心系統也有外圍系統，境內外黑客頻繁攻擊各商戶、支付機構、外圍相關服務商系統盜用賬戶信息，繼而在“黑市”明碼標價進行兜售，給產業各方帶來嚴重損失。

近年來支付行業內發生的多起疑似信息泄露導致后續境外集中盜刷的事件。收單下屬代理商、無證支付類APP等外圍合作機構已成為信息泄露風險的重災區。外圍合作機構為不直接接入支付網絡但能接觸到銀行卡交易信息的機構，其存在隱藏性高、同時連接多個收單和商戶、調查信息少等問題，給信息泄露點的偵測識別帶來較大困難。從案件發生到確認信息泄露案件耗時過長，無法在案件發生后第一時間采取措施，造成巨大損失無法挽回。信息泄露事件面臨存在無特定的預警機制、發現和識別滯后等問題。

因此，如何更快速高效地識別清算機構信息泄露案件是一個亟待解決的問題。

發明內容

針對上述現有技術中存在的問題，提出了一種基于聚類算法的信息泄漏識別方法、裝置及計算機可讀存儲介質，利用這種方法、裝置及計算機可讀存儲介質，能夠解決上述問題。

本發明提供了以下方案。

第一方面，提供一種基于聚類算法的信息泄漏識別方法，包括：獲取欺詐交易數據，根據欺詐交易數據創建卡-商戶樣本；基于預設時間范圍內的歷史欺詐交易數據構造卡-商戶樣本的多維度特征；基于DBSCAN聚類算法和多維度特征對構造的卡-商戶樣本進行聚類，識別異常樣本分類；分析異常樣本分類，識別潛在信息泄露方。

在一實施方式中，還包括：根據卡和/或商戶對應的一個或多個維度對象在歷史欺詐交易數據中涉及的欺詐交易次數確定卡-商戶樣本的多維度特征。

在一實施方式中，卡-商戶樣本的多維度特征包括以下中的一種或多種：商戶維度特征、國家維度特征、發卡機構維度特征、收單機構維度特征、卡屬性維度特征、交易日期維度特征。

在一實施方式中，還包括：根據商戶在歷史欺詐交易數據中對應的欺詐交易次數確定商戶維度特征的值；和/或，根據商戶所屬國家在歷史欺詐交易數據中對應的欺詐交易次數確定國家維度特征的值；和/或，根據商戶對應的收單機構在歷史欺詐交易數據中對應的欺詐交易次數確定收單機構維度特征的值；和/或，根據卡對應的發卡機構在歷史欺詐交易數據中對應的欺詐交易次數確定發卡機構維度特征的值。

在一實施方式中，還包括：根據卡和/或商戶在歷史欺詐交易數據中對應的欺詐交易事件的交易時間信息確定交易日期維度特征。

在一實施方式中，還包括：根據卡和/或商戶在歷史欺詐交易數據中對應的欺詐交易事件的交易時間信息的均值確定交易日期維度特征。

在一實施方式中，卡屬性維度特征指示卡的類別

在一實施方式中，在創建卡-商戶樣本之前，方法還包括：對欺詐交易數據進行預處理，預處理包括：去重處理和/或剔除缺失值處理。