[发明专利]用于检测账户使用异常的方法及装置

说明书

本公开提供了一种用于检测账户使用异常的方法及装置，其中所述用于检测账户使用异常的方法包括：获取待检测账户的第一行为特征数据，该第一行为特征数据是与长期时段内针对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；获取待检测账户的第二行为特征数据，该第二行为特征数据是与短期时段内针对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，并且短期时段的结束时间不早于长期时段的结束时间；然后，将第一行为特征数据和第二行为特征数据提供给账户异常检测模型来确定针对账户的使用是否异常。利用该方法，通过使用针对待检测账户的长期累积行为和短期突发行为来检测账户使用异常，可以提高账户安全性。

技术领域

本公开涉及互联网领域，具体地，涉及一种用于检测账户使用异常的方法及装置。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，使用互联网账户进行工作和生活等活动的用户越来越多，例如用户可以通过类似“QQ”的网络账户与好友进行即时通讯，以及用户还可以通过类似“摩拜”、“滴滴”的出行网络账户预约共享车辆等，这些网络活动为用户带来了工作和生活上的便利。

但是，若互联网账户被他人盗用，尤其是手机钱包类的金融账户被非法盗用时，则会为用户带来较大的损失。并且，一旦出现用户账户盗用，不仅危害用户的资金安全，同时还会出现网络平台产品安全性低下的舆论风险，会严重影响网络平台的口碑。

因此，如何检测互联网账户是否存在异常使用或盗用风险，以增加用户的安全感和用户粘性，是目前业界亟待解决的难题。

发明内容

鉴于上述问题，本公开提供了一种用于检测账户使用异常的方法及装置，利用该方法及装置，通过使用账户的长期累积行为数据和短期突发行为数据来进行账户使用异常检测，可以提升账户异常使用检测的准确率，增强用户的安全感和用户粘性。

根据本公开的一个方面，提供了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；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；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。

可选地，在一个示例中，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。

可选地，在一个示例中，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，所述词向量处理包括Word2Vec处理。