[发明专利]基于可信设备指纹判断异常行为的方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于可信设备指纹判断异常行为的方法及系统。方法包括获取用户操作行为属性数据；基于所述用户操作行为属性数据，通过用户设备归属判断模型运算，得到对应该用户的可信设备指纹；若通过用户可信设备指纹发现用户设备被其他用户进行特定操作时，发出异常行为的提示。本发明通过用户设备归属模型根据用户操作行为属性数据，得到对应该用户的可信设备指纹，从而可以发现异常行为，若将得到的用户设备归属结果作为变量输入到其他的反欺诈模型中，可辅助判断客户的欺诈风险。

技术领域

本发明涉及计算机领域，尤其设计一种基于可信设备指纹判断异常行为的方法及系统。

背景技术

随着互联网消费金融的蓬勃发展，人们越来越多的使用线上平台进行业务申请，快捷的操作和简单的流程，使得移动手机/PAD等移动设备作为主要的申请工具成为用户与平台、用户与用户之间的重要媒介。欺诈风险是互联网金融行业面临的主要风险之一，是信贷风险管理的重要环节。

这些移动设备与用户一一对应的关系一直是反欺诈分析的难点，一些用户通过使用他人设备，减少了信息的获取，增大了欺诈风险，因此有必要根据用户操作行为属性，确定出用户的可信设备，并根据该可信设备结果进行反欺诈的应用。

在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明说明书以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题。

本发明说明书公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

2、第一方面，本发明说明书公开了基于可信设备指纹判断异常行为的方法，包括，

获取用户操作行为属性数据；

基于所述用户操作行为属性数据，通过用户设备归属判断模型运算，得到对应该用户的可信设备指纹；

若通过用户可信设备指纹发现用户设备被其他用户进行特定操作时，发出异常行为的提示。

在本公开的一种示例性实施例中，所述基于所述用户操作行为属性数据，通过用户设备归属判断模型运算，得到对应该用户的可信设备指纹进一步包括，

将所述可信设备指纹存储于对应该用户的关系网信息中。

在本公开的一种示例性实施例中，所述基于所述用户操作行为属性数据，通过用户设备归属判断模型运算，得到对应该用户的可信设备指纹进一步包括，

将所述可信设备指纹及设备实时使用用户信息作为借贷反欺诈模型的输入变量。

在本公开的一种示例性实施例中，所述若通过用户可信设备指纹发现用户设备被其他用户进行特定操作时，发出异常行为的提示进一步包括，

若所述特定操作为与借贷相关时，进一步核实使用该设备的用户的身份信息。

在本公开的一种示例性实施例中，所述可信设备定义为用户的常用设备，且该设备未出现过异常行为。

在本公开的一种示例性实施例中，基于所述用户操作行为属性数据，通过用户设备归属判断模型运算，得到对应该用户的可信设备指纹的方法包括，

基于用户操作行为属性数据，构建用户设备归属判断模型；

获取所述用户设备归属判断模型所需输入变量；所述输入变量包含用户操作行为；

使用所述用户设备归属判断模型进行运算，得到用户设备归属结果。

在本公开的一种示例性实施例中，所述构建用户设备归属判断模型包括，