[发明专利]一种基于链路的风险用户识别方法及装置

权利要求书

1.一种基于链路的风险用户识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户在客户端的当前页面上所产生的至少一个行为数据；

对所述至少一个行为数据进行分析，得到所述当前页面的风险信息；

判断所述当前页面对应的当前链路节点是否为链路的首节点，其中，至少一个页面对应的链路节点用于按时间顺序形成链路；

若是，则将所述当前页面的风险信息记录为所述当前链路节点的风险信息；

若否，则根据所述当前页面的风险信息和所述链路上的所述当前链路节点的前一个链路节点的风险信息，计算所述当前链路节点的风险信息；

根据所述链路上的包含所述当前链路节点在内的所有链路节点的风险信息，识别所述用户是否为风险用户；

其中，所述对所述至少一个行为数据进行分析，得到所述当前页面的风险信息，包括：

从所述至少一个行为数据中分别获取至少一个行为特征；

将获取到的各个行为特征输入到规则引擎中进行规则运算，得到所述各个行为特征的风险等级；

根据所述各个行为特征的风险等级，确定所述当前页面的风险信息；

所述风险信息包括多个风险等级各自的概率，其中，所述根据所述当前页面的风险信息和所述链路上的所述当前链路节点的前一个链路节点的风险信息，计算所述当前链路节点的风险信息，包括：

针对每一个所述风险等级，根据所述当前页面的所述风险等级的概率和所述前一个链路节点的所述风险等级的概率，按照预设计算公式进行计算得到所述当前链路节点的所述风险等级的概率；

所述预设计算公式为：

M_i'＝N_i*a+M_i*(1-a)；

其中，N_i为当前页面的风险等级i的概率，M_i为前一个链路节点的风险等级i的概率，M_i'为当前链路节点的风险等级i的概率，a为系数，0a0.5；

其中，所述将获取到的各个行为特征输入到规则引擎中进行规则运算，得到各个行为特征的风险等级，包括：

服务器将各个行为特征输入到规则引擎中，通过规则引擎对各个行为特征与对应的预设正常范围进行对比分析，得到各个行为特征的偏差度，偏差度表征了行为特征超出对应的预设正常范围的程度，确定各个行为特征的偏差度所在的偏差度区间范围，并根据预设的偏差度区间范围与风险等级之间的对应关系，确定各个行为特征的风险等级。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个行为特征的风险等级，确定所述当前页面的风险信息，包括：

在所述各个行为特征的风险等级中确定出等级最高的风险等级；

根据等级最高的风险等级，确定所述当前页面的风险信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述链路上的包含所述当前链路节点在内的所有链路节点的风险信息，识别所述用户是否为风险用户，包括：

针对所有所述链路节点中的每一个链路节点，在所述链路节点的各个所述风险等级的概率中确定出概率最高的风险等级；

将概率最高的所述风险等级确定为所述链路节点的最终风险等级；

对所有所述链路节点的最终风险等级的出现次数进行统计，将出现次数满足预设条件的最终风险等级确定为所述用户的风险等级；

判断所述用户的风险等级是否处于预设等级范围，并根据判断结果，确定所述用户是正常用户还是风险用户。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当识别出所述用户为风险用户后，对所述用户进行身份认证，或者对所述用户进行相应的限制操作。