[发明专利]用于身份认证的方法、系统和装置

说明书

本申请公开了用于身份认证的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序，用于实现身份认证的方法。所述方法之一包括：基于身份的历史数据构建身份网络。所述身份网络包括与每个身份和每个身份的特征相对应的节点以及连接相关节点的边。所述方法还包括：开发与身份网络相关联的图挖掘模型，接收新身份并将新身份添加到身份网络，以及使用图挖掘模型检测包括新身份的身份网络内的一个或多个欺诈身份。

技术领域

本发明广泛地但非排他地涉及用于身份认证的方法和系统。

背景技术

电子化了解您的客户(eKYC)是一种由企业执行的数字尽职调查处理，用于验证其客户的身份并评估对业务关系的非法意图的潜在风险。在eKYC的情况下，由于在互联网上伪造身份(例如，身份号码、姓名、地址)的成本较低，因此欺诈行为越来越普遍，身份认证已成为重要课题。

身份可以具有不同方面的多个特征。身份的一些方面是可变的，例如联系号码、用户标识(UID)和使用的设备。身份的一些方面相对客观并且变化较小，例如姓名、身份号码和用户的长相。身份的这些特性可以用于身份认证。

检测欺诈者的传统技术侧重于单个特征的尝试次数，并使用简单的规则来检测欺诈者(例如，按时间计数和交叉计数)。然而，这些技术大多不涉及脸部识别的使用，尽管脸部因为其伪造成本高而可以被视为身份的最重要特征。此外，不同特征之间的关系是复杂的，这些现有技术使用的简单规则不足以说明复杂性。

发明内容

所描述的实施例提供了用于身份认证的方法和系统，其具有高准确率和查全率(recall rate)。在一些实施例中，本公开使用来自不同方面(包括脸部、文件、设备)的身份信息来促进身份认证和欺诈检测。特别地，借助于脸部识别技术，这些方法和系统包括作为特征的脸部，这对于欺诈者而言伪造成本高。此外，在一些实施例中，基于作为节点的身份及其特征和作为边的关系(例如，等同性、相似性)来构建身份网络，这考虑了特征之间的复杂关系。通过将生物特征和文件信息表示为向量，可以更有效且更准确地计算相似性或等同性。此外，在一些实施例中，图挖掘技术被用来代替传统的欺诈检测的规则，其更强大、准确和全面。有利地，可以以高准确率和查全率检测使用同一个人的不同信息或使用来自另一身份的信息的欺诈者。

根据另一实施例，提供了一种用于身份认证的方法。所述方法包括：基于身份的历史数据构建身份网络，其中，所述身份网络包括与每个身份和每个身份的特征相对应的节点以及连接相关节点的边；开发与所述身份网络相关联的图挖掘模型；接收新身份并将所述新身份添加到所述身份网络；以及使用所述图挖掘模型在包括所述新身份的身份网络内检测一个或多个欺诈身份。

在一些实施方式中，图挖掘模型基于一个或多个规则。在一些实施方式中，图挖掘模型是从身份网络训练的。在一些实施方式中，基于身份的历史数据构建身份网络包括：接收所述历史数据中每个身份的至少一个生物特征和至少一个文件特征；从历史数据训练生物识别模型和文件嵌入模型；通过经训练的生物识别模型和经训练的文件嵌入模型，生成表示所接收的至少一个生物特征和至少一个文件特征的向量；以及创建与每个身份和每个身份的特征相对应的节点并创建连接相关节点的边。在一些实施方式中，生物特征包括脸部特征，并且生物识别模型包括脸部识别模型。

根据其他实施例，这些一般和特定实施例中的一个或多个可以使用包括多个模块的装置、系统、方法或计算机可读介质、或者设备、系统、方法和计算机可读介质的任何组合来实现。以上和其他描述的实施例可以各自任选地包括以下实施例中的一些、不包括以下实施例、或包括以下实施例的全部。

附图说明

实施例和实施方式仅作为示例提供，本领域的普通技术人员将通过以下结合附图阅读的书面描述更好地理解和容易理解，其中：

图1是示出根据实施例的用于身份认证的方法的示例的流程图。

图2A是根据实施例的欺诈类型示例的示意图，示出了欺诈者使用一个脸部和不同的信息。