[发明专利]一种风险行为生成模型的确定方法及装置

说明书

本说明书一个或多个实施例提供了一种风险行为生成模型的确定方法及装置，其中，按照预设的多个信息维度对历史用户的真实行为数据进行维度划分处理；再利用目标对抗神经网络中的生成器基于维度划分得到的真实样本数据自动生成多个仿真样本数据，以及利用目标对抗神经网络中的判别器对仿真样本数据和真实样本数据进行风险识别；再根据风险识别结果，判断生成器的样本生成水平和判别器的样本判别水平是否满足预设对抗终止条件，若是，则将最终的生成器确定为风险行为生成模型，以便基于该风险行为生成模型所生成的风险行为数据对线上风控策略进行更新，再基于更新后的风控策略对线上用户的行为数据进行风险防控。

技术领域

本文件涉及计算机技术领域，尤其涉及一种风险行为生成模型的确定方法及装置。

背景技术

目前，随着互联网技术的快速发展，线上交易的应用场景越来越多，其中，线上交易给用户带来便利性的同时，还存在一定资产安全性问题，例如，犯罪分子采用一定的犯罪手段来骗取用户的资金，给正常用户的资产安全带来了极大威胁，对应的，需要通过预先设置包含应对犯罪手段的风险防控策略的风控系统，来实现对线上用户行为数据进行风险识别，进而对线上风险行为进行风险管控，以提高用户的资产安全性。

当前，相关技术中风控系统中用于识别风险行为的风控策略的更新补充过程，主要是相关的风控专家通过对黑产的犯罪手法进行调查，再根据自身经验手段完善风控策略；其中，由于对黑产犯罪手段的调查需要一段时间，导致风控策略具有一定滞后性，同时，犯罪用户不断变化犯罪手段，黑产的犯罪手法的预测受限于风控专家的专业能力，无法及时、准确地预测出黑产未来可能采用的犯罪手法，进而无法及时给出匹配的风控策略对变化后的犯罪手段进行快速、精准应对。

由此可知，需要提供一种时效性好、准确度高的风险行为预测的技术方案。

发明内容

本说明书一个或多个实施例的目的是提供一种风险行为生成模型的确定方法及装置，利用确定出的风险行为生成模型能够快速、准确地提前预知犯罪用户未来可能使用的风险行为，以便及时对线上风控策略进行更新、补充，进而能够确保线上风控策略的更新时效性，从而提高对线上用户行为数据的风险识别的及时性和准确度，以达到对线上风险行为进行及时且精准地拦截处理。

为解决上述技术问题，本说明书一个或多个实施例是这样实现的：

本说明书一个或多个实施例提供了一种风险行为生成模型的确定方法，包括：

按照预设的多个信息维度，对预设历史时间段内用户的真实行为数据进行维度划分处理，并根据维度划分后的所述真实行为数据生成真实样本数据；

利用目标对抗神经网络中的生成器并基于所述真实样本数据，生成多个仿真样本数据；

利用所述目标对抗神经网络中的判别器对所述仿真样本数据和所述真实样本数据进行风险识别，得到风险识别结果；

根据所述风险识别结果，确定所述生成器的样本生成水平和所述判别器的样本判别水平；

若所述样本生成水平和所述样本判别水平满足预设对抗终止条件，则将所述生成器确定为风险行为生成模型；

若所述样本生成水平和所述样本判别水平不满足预设对抗终止条件，则基于所述风险识别结果对所述生成器和所述判别器进行参数优化，得到下一轮的目标对抗神经网络。

本说明书一个或多个实施例提供了一种风险行为生成模型的确定装置，包括：

信息维度划分模块，用于按照预设的多个信息维度，对预设历史时间段内用户的真实行为数据进行维度划分处理；

真实样本生成模块，用于根据维度划分后的所述真实行为数据生成真实样本数据；

仿真样本生成模块，用于利用目标对抗神经网络中的生成器并基于所述真实样本数据，生成多个仿真样本数据；