[發明專利]交易異常驗證方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210889916.1
• 申請日: 2022-07-25
• 公開（公告）號: CN115170320A
• 公開（公告）日: 2022-10-11
• 發明（設計）人: 賈臻
• 申請（專利權）人: 金蝶軟件（中國）有限公司
• 主分類號: G06Q40/04
• 分類號: G06Q40/04;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 吳松濱

本申請公開了一種交易異常驗證方法、裝置、設備及存儲介質，本申請通過響應于用戶端發起的第一交易請求，調用與第一交易請求存在先后時序關系的歷史交易請求；利用與第一交易請求的交易類型對應的目標模糊神經網絡，基于歷史單據特征數據，從多個驗證維度對多種第一單據特征數據進行異常驗證，得到第一目標驗證值，當第一目標驗證值滿足預設異常條件時，則判定第一交易請求為異常請求，其中每種交易類型對應的模糊神經網絡的網絡參數不同，以能夠針對不同交易場景采用不同的模糊神經網絡進行異常驗證，從而適用于多種交易場景，滿足用戶在不同交易場景時的安全性需求，提高交易異常驗證的靈活性。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，尤其涉及一種交易異常驗證方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

在企業財務系統的業務交易中，為保證交易能夠正確完整運行和保障交易安全，通常需要對交易數據進行異常驗證。目前，企業財務系統在云端跟蹤業務上下游關系，并結合分布式鎖和串行機制，保證當前系統只有一個線程正在執行交易數據，防止重復交易。

但是，現有技術根據單一的單據轉換關系跟蹤業務上下游關系，其驗證靈活性不足，只能針對國內業務數據簡單的交易場景，而無法根據實際業務的單據特點針對不同交易場景進行異常驗證，從而無法滿足不同用戶對交易安全性的需求。

發明內容

本申請提供了一種交易異常驗證方法、裝置、設備及存儲介質，以解決當前異常驗證方式靈活性不足而無法滿足不同用戶對交易安全性的需求的技術問題。

為了解決上述技術問題，第一方面，本申請提供了一種交易異常驗證方法，應用于操作后臺，方法包括：

響應于用戶端發起的第一交易請求，調用與第一交易請求存在先后時序關系的歷史交易請求，第一交易請求攜帶有多種第一單據特征數據，歷史交易請求攜帶有多種歷史單據特征數據；

利用與第一交易請求的交易類型對應的目標模糊神經網絡，基于歷史單據特征數據，從多個驗證維度對多種第一單據特征數據進行異常驗證，得到第一目標驗證值，其中每種交易類型對應的模糊神經網絡的網絡參數不同，網絡參數包括每種單據特征在每個驗證維度時對應的維度權重；

若第一目標驗證值滿足預設異常條件，則判定第一交易請求為異常請求。

在第一方面的一些實現方式中，利用與第一交易請求的交易類型對應的目標模糊神經網絡，基于歷史單據特征數據，從多個驗證維度對多種第一單據特征數據進行異常驗證，得到第一目標驗證值，包括：

對于每種第一單據特征數據，利用與第一交易請求的交易類型對應的目標模糊神經網絡，基于歷史單據特征數據，驗證第一單據特征數據在每個驗證維度時對應的維度驗證值；

基于目標模糊神經網絡的維度權重，對每種第一單據特征數據對應的多個維度驗證值進行加權，得到第一目標驗證值。

在第一方面的一些實現方式中，驗證第一單據特征數據在每個驗證維度時對應的維度驗證值，包括：

基于每個驗證維度對應的符號函數，計算第一單據特征數據與歷史單據特征數據或維度數據之間的差值，維度數據為目標模糊神經網絡中的網絡參數；

基于差值，確定第一單據特征數據在驗證維度時對應的維度驗證值。

在第一方面的一些實現方式中，利用與用戶端的用戶類型對應的目標模糊神經網絡，基于歷史單據特征數據，從多個驗證維度對多種第一單據特征數據進行異常驗證，得到第一目標驗證值之前，還包括：

獲取交易類型對應的交易單據特征樣本集，交易單據特征樣本集包括多組交易單據特征樣本；

利用預設模糊神經網絡，從多個驗證維度對交易單據特征樣本進行異常驗證，得到訓練值；

根據訓練值與預設閾值，計算預設模糊神經網絡的損失函數；