[发明专利]一种基于跨域数据分析的反欺诈识别系统及方法

说明书

本发明提供一种基于跨域数据分析的反欺诈识别系统及方法，涉及安全计算技术领域，该系统包括：至少两个参与节点以及一个枢纽节点，所述参与节点之间相互连接，且，所述枢纽节点内嵌于其中一个所述参与节点中；所述枢纽节点用于协调各个所述参与节点进行连接，并向所述参与节点下发任务；其中，所述任务从内嵌有所述枢纽节点的所述参与节点开始执行，依次遍历参与所述任务的所有所述参与节点后，由内嵌有所述枢纽节点的所述参与节点进行解密，并由所述枢纽节点向所有参与所述任务的所述参与节点广播所述任务的反欺诈识别结果。本发明在设备性能上要求较低，从结构与算法上来说具有其先进性及轻便性，并且拓展了联邦学习应用范围较窄的弊端。

技术领域

本发明涉及安全计算技术领域，尤其涉及一种基于跨域数据分析的反欺诈识别系统及方法。

背景技术

目前，通过联合跨域数据进行防欺诈并防止用户隐私泄露的方案有两种方式：第一种是基于加密服务器发送加密身份标识获取请求，身份标识加解密服务器收到上述请求后，返回加密后的身份标识信息，但是第一种方案对硬件要求较高，且对于跨域数据，尤其是银行、保险具有数据孤岛特征的行业数据并无明显的保护作用；第二种是针对银行业与运营商侧的数据，通过补全客户画像进行建模，但是第二种方案主要应用于纵向联邦学习，纵向联邦学习是将两个数据集纵向拼接，要求共享相同的样本身份标识号(Identitydocument，ID)空间适用于特征空间不同的情况，其缺点体现在应用范围较窄，由于要求样本ID保持一致，故而可以进行纵向联邦学习的数据集需要是有强关联的区域或行业之间的数据，并没有将之推广到多域情景下，仅定义了两方数据跨域链接的使用情况，在泛化跨域数据的效果上较弱。

发明内容

本发明提供一种基于跨域数据分析的反欺诈识别系统及方法，用以解决现有技术中无法应用于跨域数据反欺诈的缺陷，实现在设备性能上要求较低，从结构与算法上来说具有其先进性及轻便性，并且拓展了联邦学习应用范围较窄的弊端。

本发明提供一种基于跨域数据分析的反欺诈识别系统，包括：

至少两个参与节点以及一个枢纽节点，所述参与节点之间相互连接，且，所述枢纽节点内嵌于其中一个所述参与节点中；

所述枢纽节点用于协调各个所述参与节点进行连接，并向所述参与节点下发任务；其中，所述任务从内嵌有所述枢纽节点的所述参与节点开始执行，依次遍历参与所述任务的所有所述参与节点后，由内嵌有所述枢纽节点的所述参与节点进行解密，并由所述枢纽节点向所有参与所述任务的所述参与节点广播所述任务的反欺诈识别结果。

根据本发明提供的基于跨域数据分析的反欺诈识别系统，所述参与节点包括：

数据采集模块，用于采集并存储所述参与节点的节点数据；

数据接收模块，用于获取其他所述参与节点的节点处理结果；

隐私处理模块，用于存储隐私处理算子和隐私处理协议；

反欺诈识别模块，用于将所述节点数据以及其他所述参与节点的所述节点处理结果输入至反欺诈识别模型中，得到所述反欺诈识别模型输出的该所述参与节点的所述节点处理结果；其中，所述反欺诈识别模型是基于所述隐私处理算子和所述隐私处理协议生成的，并且所述反欺诈识别模型是基于样本节点数据和样本处理结果训练得到的；

数据发送模块，用于向其他所述参与节点发送该所述参与节点的所述节点处理结果。

根据本发明提供的基于跨域数据分析的反欺诈识别系统，当所述参与节点内嵌有所述枢纽节点时，所述参与节点还包括：

解密模块，用于对所述节点处理结果进行解密处理；

相应的，所述反欺诈识别模块还用于将所述节点数据输入至所述反欺诈识别模型中，得到所述反欺诈识别模型输出的该所述参与节点的所述节点处理结果。