[发明专利]数据检测方法、装置、计算机设备以及存储介质

说明书

本申请公开了一种数据检测方法、装置、计算机设备以及存储介质，该方法包括：获取对象集；对象集中包括M个对象、M个对象中每个对象的对象标识以及M个对象中每个对象的对象画像特征；M为整数；根据对象集中每个对象的对象标识对M个对象进行聚类，形成N个对象分组；N为整数且N大于2；根据对象集中每个对象分组分别包括的对象的对象画像特征，生成每个对象分组的分组特征；根据N个对象分组的分组特征检测N个对象分组中的异常对象分组，并将异常对象分组中的对象确定为对象集中的异常对象。采用本申请，可对异常对象进行及时检测，以提高对象所在系统的安全性。

技术领域

本申请涉及数据处理的技术领域，尤其涉及一种数据检测方法、装置、计算机设备以及存储介质。

背景技术

随着计算机网络的不断发展，各种应用平台纷涌而出，各个应用平台中的用户数量也在以极快的速度不断增长，一个应用平台中一天就可能新注册有数百万级的用户账号，而该数百万级的用户账号中极大可能存在恶意团伙批量注册的用户账号。

现有技术中，由于在恶意团伙通过所注册的用户账号进行恶意操作之前，系统很难从注册的大量用户账号中发现恶意团伙注册的用户账号。因此，只有在恶意团伙通过所注册的用户账号进行恶意操作之后，系统通过针对恶意操作的相关检测策略检测到这种恶意操作，才能发现执行该恶意操作的用户账号。由此可见，现有技术中针对恶意团伙所注册的用户账号的异常检测具有时间滞后性，不能及时发现恶意用户账号。

发明内容

本申请提供了一种数据检测方法、装置、计算机设备以及存储介质，可对异常对象进行及时检测，以提高对象所在系统的安全性。

本申请一方面提供了一种数据检测方法，包括：

获取对象集；对象集中包括M个对象、M个对象中每个对象的对象标识以及M个对象中每个对象的对象画像特征；M为整数；

根据对象集中每个对象的对象标识对M个对象进行聚类，形成N个对象分组；N为整数且N大于2；

根据对象集中每个对象分组分别包括的对象的对象画像特征，生成每个对象分组的分组特征；

根据N个对象分组的分组特征检测N个对象分组中的异常对象分组，并将异常对象分组中的对象确定为对象集中的异常对象。

可选的，M个对象为用户群组中的M个群用户；异常对象为M个群用户中的异常群用户；

上述方法还包括：

从用户群组中过滤异常群用户。

本申请一方面提供了一种数据检测装置，包括：

对象获取模块，用于获取对象集；对象集中包括M个对象、M个对象中每个对象的对象标识以及M个对象中每个对象的对象画像特征；M为整数；

分组模块，用于根据对象集中每个对象的对象标识对M个对象进行聚类，形成N个对象分组；N为整数且N大于2；

特征生成模块，用于根据对象集中每个对象分组分别包括的对象的对象画像特征，生成每个对象分组的分组特征；

对象检测模块，用于根据N个对象分组的分组特征检测N个对象分组中的异常对象分组，并将异常对象分组中的对象确定为对象集中的异常对象。

可选的，对象集中每个对象的对象标识包括该每个对象的对象名称；

分组模块根据对象集中每个对象的对象标识对M个对象进行聚类，形成N个对象分组的方式，包括：

获取M个对象中每个对象的对象名称的名称关键词；

将M个对象中具有相似的名称关键词的对象划分到相同的对象分组，得到N个对象分组。