[发明专利]欺诈行为检测方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种欺诈行为检测方法，其特征在于，所述方法包括：

接收用户方设备或用户合作方设备发送的识别任务；

根据所述识别任务的任务类型，从所述用户方设备和所述用户合作方设备采集所述识别任务对应的目标数据；

根据所述目标数据从所述用户方设备获取第一概率值，以及根据所述目标数据从所述用户合作方设备获取第二概率值；所述第一概率值和所述第二概率值均表示欺诈行为概率；

根据所述第一概率值和所述第二概率值，确定所述识别任务是否存在欺诈行为。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一概率值为所述用户方设备通过第一识别模型对所述目标数据进行欺诈行为识别所得到的；所述第二概率值为所述用户合作方设备通过第二识别模型对所述目标数据进行欺诈行为识别所得到的。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一概率值和所述第二概率值，确定所述识别任务是否存在欺诈行为，包括：

对所述第一概率值和所述第二概率值进行加权求和处理，得到加权处理后的概率值；

根据所述加权处理后的概率值与预设阈值，确定所述识别任务是否存在欺诈行为。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述加权处理后的概率值与预设阈值，确定所述识别任务是否存在欺诈行为，包括：

若所述加权处理后的概率值大于所述预设阈值，则确定所述识别任务存在欺诈行为；若所述加权处理后的概率值小于等于所述预设阈值，则确定所述识别任务不存在欺诈行为。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述识别任务的任务类型，从所述用户方设备和所述用户合作方设备采集所述识别任务对应的目标数据，包括：

根据所述任务类型，从所述用户方设备采集所述识别任务对应的第一参考数据；

根据所述任务类型，从所述用户合作方设备采集所述识别任务对应的第二参考数据；

将所述第一参考数据和所述第二参考数据的交集数据，确定为所述目标数据。

6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标数据从所述用户方设备获取第一概率值，以及根据所述目标数据从所述用户合作方设备获取第二概率值，包括：

对所述目标数据进行哈希处理，得到所述目标数据的哈希值；

将所述目标数据的哈希值分别发送至所述用户方设备和所述用户合作方设备；

接收所述用户方设备发送的第一概率值和所述用户合作方设备发送的第二概率值；其中，所述第一概率值为所述用户方设备在确认所述目标数据的哈希值正确的情况下发送的；所述第二概率值为所述用户合作方设备在确认所述目标数据的哈希值正确的情况下发送的。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述目标数据的哈希值分别发送至所述用户方设备和所述用户合作方设备之前，所述方法还包括：

基于预设的加密协议对所述目标数据的哈希值进行加密；

所述将所述目标数据的哈希值分别发送至所述用户方设备和所述用户合作方设备，包括：

将加密后的哈希值分别发送至所述用户方设备和所述用户合作方设备。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述用户方设备发送的第一中间参数，以及获取所述用户合作方设备发送的第二中间参数；所述第一中间参数为所述用户方设备利用所述用户方设备和所述用户合作方设备共有的样本数据对第一初始识别模型进行训练的过程中所得到的；所述第二中间参数为所述用户合作方设备利用所述样本数据对第二初始识别模型进行训练的过程中所得到的；

对所述第一中间参数和所述第二中间参数进行加权求和处理，将加权后的中间参数分别发送至所述用户方设备和所述用户合作方设备，以使所述用户方设备利用所述加权后的中间参数对所述第一初始识别模型进行训练得到所述第一识别模型、所述用户合作方设备利用所述加权后的中间参数对所述第二初始识别模型进行训练得到所述第二识别模型。