[发明专利]用于检测账户使用异常的方法及装置

权利要求书

1.一种用于检测账户使用异常的方法，包括：

获取待检测账户的至少一个第一行为特征数据，所述第一行为特征数据是与第一时段内针对所述待检测账户执行的第一历史行为数据对应的行为特征数据，第一行为特征数据指示长期累积信息；

获取所述待检测账户的至少一个第二行为特征数据，所述第二行为特征数据是与第二时段内针对所述待检测账户执行的第二历史行为数据对应的行为特征数据，其中，所述第二时段小于所述第一时段，并且所述第二时段的结束时间不早于所述第一时段的结束时间，所述至少一个第二历史行为数据被时序化为第二历史行为时序数据，第二行为特征数据指示短期突发行为信息；以及

将所述至少一个第一行为特征数据和所述至少一个第二行为特征数据提供给账户异常检测模型来确定针对所述账户的使用是否异常，其中，所述账户异常检测模型包括宽深度模型，所述宽深度模型中的宽度模型为线性模型，以及深度模型为深度学习模型；

其中，将所述至少一个第一行为特征数据和所述至少一个第二行为特征数据提供给账户异常检测模型来确定针对所述账户的使用是否异常包括：

将所述至少一个第一行为特征数据提供给所述线性模型来得到第一异常检测结果；

将所述至少一个第二行为特征数据提供给所述深度学习模型来得到第二异常检测结果；以及

基于所述第一异常检测结果和所述第二异常检测结果来确定针对所述账户的使用是否异常。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述第二时段的结束时间等于所述账户异常检测的触发时刻。

3.如权利要求1所述的方法，其中，获取所述待检测账户的至少一个第一或第二行为特征数据包括：

获取所述待检测账户的至少一个第一或第二历史行为数据；

确定所述至少一个第一或第二历史行为数据的数据类型；以及

使用与所述至少一个第一或第二历史行为数据的数据类型匹配的特征向量化方法来对所述至少一个第一或第二历史行为数据进行特征向量化处理，以得到所述至少一个第一或第二行为特征数据。

4.如权利要求3所述的方法，其中，获取所述待检测账户的至少一个第一或第二行为特征数据还包括：

基于行为发生频率来对所获取的至少一个第一或第二历史行为数据进行筛选处理，以及

使用与所述至少一个第一或第二历史行为数据的数据类型匹配的向量特征化方法来对所述至少一个第一或第二历史行为数据进行特征向量化处理，以得到所述至少一个第一或第二行为特征数据包括：

使用与所述至少一个第一或第二历史行为数据的数据类型匹配的特征向量化方法来对经过筛选处理后的至少一个第一或第二历史行为数据进行特征向量化处理，以得到所述至少一个第一或第二行为特征数据。

5.如权利要求3或4所述的方法，其中，所述特征向量化方法包括下述方法中的一种：归一化处理、词向量处理和独热编码处理。

6.如权利要求5所述的方法，其中，所述词向量处理包括Word2Vec处理。

7.如权利要求1所述的方法，其中，所述线性模型和所述深度学习模型具有对应的权重因子，

其中，基于所述第一异常检测结果和所述第二异常检测结果来确定针对所述账户的使用是否异常包括：

基于所述第一异常检测结果和所述第二异常检测结果以及对应的权重因子，确定针对所述账户的使用是否异常。