[发明专利]一种恶意用户识别方法及装置

说明书

本申请涉及计算机网络与信息技术领域，尤其涉及一种恶意用户识别方法及装置。本申请提供的恶意用户识别方法包括：根据获取的记录电子数据转移行为的白样本和黑样本，从待筛选的多个特征变量中筛选出用于识别电子数据批量转移行为的特征变量；针对任一待识别用户的电子数据转移行为记录，根据该待识别用户的电子数据转移行为记录在筛选出的特征变量中每一种特征变量下的取值，判断所述待识别用户的电子数据转移行为记录是否为电子数据批量转移行为的一条电子数据转移行为记录；若确定所述待识别用户的电子数据转移行为记录为电子数据批量转移行为的一条电子数据转移行为记录，则确定所述待识别用户为恶意用户。

技术领域

本申请涉及计算机网络与信息技术领域，尤其涉及一种恶意用户识别方法及装置。

背景技术

随着互联网信息技术的发展，越来越多的服务方倾向于通过网络为用户提供业务服务，但也同时带来了很多不诚信的网络行为。比如有的服务方会通过批量操作来达到提高自身信用度的目的，由于服务方的信用度并不真实，从而降低了网络服务的安全性。

目前，一般通过识别批量操作中的批量注册行为，以及识别批量交易行为来达到对上述批量操作行为的识别。但是，目前非法人员在进行批量注册时一般采用模拟器、社会化分工的方式来规避在注册阶段对批量操作行为的识别，而且，很多合法用户也会体现出批量注册的行为，比如，在网吧共用一台电脑注册的用户，其注册使用的互联网协议(Internet Protocol，IP)地址、媒体接入控制(MediumAccessControl，MAC)地址都是相同的。另外，由于交易行为的实时性特点，在交易中实时进行批量操作行为识别的复杂度较高，而且容易造成对合法用户的交易行为的拦截，解释成本较高。

发明内容

本申请实施例提供一种恶意用户识别方法及装置，用以解决在识别具有批量操作行为的恶意用户时，现有的基于批量注册和批量交易行为的识别方式，对恶意用户的识别准确率较低的问题。

本申请实施例提供一种恶意用户识别方法，包括：

根据获取的记录电子数据转移行为的白样本和黑样本，从待筛选的多个特征变量中筛选出用于识别电子数据批量转移行为的特征变量；其中，每个黑样本为电子数据批量转移行为的一条电子数据转移行为记录，每个白样本为一条非批量的电子数据转移行为记录；

针对任一待识别用户的电子数据转移行为记录，根据该待识别用户的电子数据转移行为记录在筛选出的特征变量中每一种特征变量下的取值，判断所述待识别用户的电子数据转移行为记录是否为电子数据批量转移行为；

若确定所述待识别用户的电子数据转移行为记录为电子数据批量转移行为，则确定所述待识别用户为恶意用户。

可选地，根据获取的记录电子数据转移行为的白样本和黑样本，从待筛选的多个特征变量中筛选出用于识别电子数据批量转移行为的特征变量，包括：

根据获取的记录电子数据转移行为的白样本和黑样本，确定待筛选的用于识别电子数据批量转移行为的多个特征变量的信息值IV，以及不同特征变量之间的相关性系数；

基于确定的所述多个特征变量的IV，以及不同特征变量之间的相关性系数，对所述多个特征变量进行筛选，使得筛选出的特征变量的IV大于第一阈值、且筛选出特征变量之间的相关性系数小于第二阈值。

可选地，根据以下公式确定任一特征变量的信息值IV：

其中，pn_i表示具有该特征变量的第i个特征值区间中的特征值的黑样本数目占获取的黑样本总数目的比例，py_i表示具有该特征变量的第i个特征值区间中的特征值的白样本数目占获取的白样本总数目的比例，WOE_i表示该特征变量的第i个特征值区间对应的证明力权重，m为该种特征变量的特征值区间数目。