[发明专利]异常行为检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种异常行为检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质；方法包括：从第一预设对象模型中，获取与第一目标对象对应的第一目标子模型；基于预设模型参数，从第一目标子模型中确定异常数据量，对比目标数据量和异常数据量，确定与待检测行为信息对应的第一检测结果；从第二预设对象模型中，获取与第二目标对象对应的且与第一目标子模型的相似度最高的第二目标子模型；获取第二目标子模型对应的目标最大数据量，对比目标数据量和目标最大数据量，确定与待检测行为信息对应的第二检测结果；结合第一检测结果和第二检测结果，确定待检测行为信息的目标检测结果。通过本申请实施例，能够提升异常行为检测的准确度。

技术领域

本申请涉及计算机应用领域中的信息处理技术，尤其涉及一种异常行为检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着计算机应用技术的快速发展，各种网络功能的应用也变得越来越广泛；然而，在网络功能的应用过程中，常常存在通过异常方式进行虚假刷量或盗号支付等恶意处理的情况；因此，为了提升网络安全性，异常行为检测越来越重要。

一般来说，在进行异常行为检测时，通常采用无监督方式进行；比如，对历史行为信息进行聚类，得到多个类簇，当获得了待检测行为信息之后，判断待检测行为信息与多个类簇之间的所属关系来确定待检测行为信息的异常性。然而，上述异常行为检测的过程中，由于待检测行为信息的特征维度低，当依据低维度的特征进行聚类确定检测结果时，检测结果中存在误差的可能性高，从而，异常行为检测的准确度较低。

发明内容

本申请实施例提供一种异常行为检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，能够提升异常行为检测的准确度。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供一种异常行为检测方法，包括：

获取待检测行为信息，所述待检测行为信息包括第一目标对象、第二目标对象和目标数据量；

从第一预设对象模型中，获取与所述第一目标对象对应的第一目标子模型；

基于预设模型参数，从所述第一目标子模型中确定异常数据量，对比所述目标数据量和所述异常数据量，确定与所述待检测行为信息对应的第一检测结果；

从第二预设对象模型中，获取与所述第二目标对象对应的且与所述第一目标子模型的相似度最高的第二目标子模型；

获取所述第二目标子模型对应的目标最大数据量，对比所述目标数据量和所述目标最大数据量，确定与所述待检测行为信息对应的第二检测结果；

结合所述第一检测结果和所述第二检测结果，确定所述待检测行为信息的目标检测结果。

本申请实施例提供一种异常行为检测装置，包括：

信息获取模块，用于获取待检测行为信息，所述待检测行为信息包括第一目标对象、第二目标对象和目标数据量；

第一检测模块，用于从第一预设对象模型中，获取与所述第一目标对象对应的第一目标子模型；

所述第一检测模型，还用于基于预设模型参数，从所述第一目标子模型中确定异常数据量，对比所述目标数据量和所述异常数据量，确定与所述待检测行为信息对应的第一检测结果；

第二检测模块，用于从第二预设对象模型中，获取与所述第二目标对象对应的且与所述第一目标子模型的相似度最高的第二目标子模型；

所述第二检测模型，还用于获取所述第二目标子模型对应的目标最大数据量，对比所述目标数据量和所述目标最大数据量，确定与所述待检测行为信息对应的第二检测结果；

结果确定模块，用于结合所述第一检测结果和所述第二检测结果，确定所述待检测行为信息的目标检测结果。