[发明专利]基于大数据防欺诈的信息处理方法及人工智能监测系统

权利要求书

1.一种基于大数据防欺诈的信息处理方法，其特征在于，应用于人工智能监测系统，所述人工智能监测系统与多个云业务服务系统通信连接，所述方法包括：

获取所述人工智能监测系统的目标异常业务行为大数据，从所述目标异常业务行为大数据中确定候选欺诈事件数据，分别从所述候选欺诈事件数据和所述候选欺诈事件数据对应的迁移欺诈事件数据中提取欺诈路径信息，生成各个欺诈路径信息对应的欺诈路径特征，得到候选欺诈事件数据对应的优化欺诈路径特征团和迁移欺诈事件数据对应的迁移欺诈路径特征团；所述优化欺诈路径特征团包括候选欺诈事件数据中的各个目标欺诈路径信息分别对应的欺诈路径特征，所述迁移欺诈路径特征团包括迁移欺诈事件数据中的各个迁移欺诈路径信息分别对应的欺诈路径特征；

基于目标欺诈路径信息和迁移欺诈路径信息之间的路径特征衔接度，将目标欺诈路径信息和迁移欺诈路径信息进行配对，基于配对成功的目标欺诈路径信息和迁移欺诈路径信息的迁移衔接度生成目标欺诈路径信息对应的迁移属性特征；

将同一目标欺诈路径信息对应的迁移属性特征和欺诈路径特征进行融合，得到对应的融合欺诈路径特征，基于融合欺诈路径特征更新所述优化欺诈路径特征团，得到优化欺诈路径特征团；

基于候选欺诈事件数据对应的优化欺诈路径特征团得到所述目标异常业务行为大数据对应的待防护迁移欺诈路径，以对所述待防护迁移欺诈路径进行防护配置。

2.根据权利要求1所述的基于大数据防欺诈的信息处理方法，其特征在于，所述基于目标欺诈路径信息和迁移欺诈路径信息之间的路径特征衔接度，将目标欺诈路径信息和迁移欺诈路径信息进行配对，包括：

计算当前目标欺诈路径信息对应的欺诈路径特征分别和各个迁移欺诈路径信息对应的欺诈路径特征之间的路径特征衔接度，得到当前目标欺诈路径信息对应的多个路径特征衔接度；

当最大路径特征衔接度小于目标衔接度时，将最大路径特征衔接度对应的迁移欺诈路径信息作为与所述当前目标欺诈路径信息配对的迁移欺诈路径信息。

3.根据权利要求2所述的基于大数据防欺诈的信息处理方法，其特征在于，所述将最大路径特征衔接度对应的迁移欺诈路径信息作为与所述当前目标欺诈路径信息配对的迁移欺诈路径信息，包括：

当最大路径特征衔接度对应的迁移欺诈路径信息和所述当前目标欺诈路径信息的迁移衔接度大于目标衔接度时，将最大路径特征衔接度对应的迁移欺诈路径信息作为与所述当前目标欺诈路径信息配对的迁移欺诈路径信息。

4.根据权利要求1所述的基于大数据防欺诈的信息处理方法，其特征在于，所述候选欺诈事件数据对应的迁移欺诈事件数据包括所述候选欺诈事件数据对应的前向欺诈事件数据和后向欺诈事件数据中的至少一种，所述前向欺诈事件数据对应的迁移欺诈路径信息为前向欺诈路径信息，所述后向欺诈事件数据对应的迁移欺诈路径信息为后向欺诈路径信息，所述迁移属性特征包括前向迁移属性特征和后向迁移属性特征中的至少一种；

所述基于配对成功的目标欺诈路径信息和迁移欺诈路径信息的迁移衔接度生成目标欺诈路径信息对应的迁移属性特征，包括：

当配对成功的迁移欺诈路径信息为目标欺诈路径信息的前向欺诈路径信息时，基于配对成功的目标欺诈路径信息和迁移欺诈路径信息的迁移衔接度生成目标欺诈路径信息对应的前向迁移属性特征；

当配对成功的迁移欺诈路径信息为目标欺诈路径信息的后向欺诈路径信息时，基于配对成功的目标欺诈路径信息和迁移欺诈路径信息的迁移衔接度生成目标欺诈路径信息对应的后向迁移属性特征。