[发明专利]一种基于复杂网络的欺诈社团识别方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于复杂网络的欺诈社团识别方法及系统，属于欺诈社团发现技术领域，用于解决现有的欺诈社团检测方法适用范围小，并且固定的复杂网络无法适应最新的线上交易环境，导致欺诈社团的识别准确率低的技术问题。方法包括：根据交易用户信息，构建待测企业的交易网络；将交易网络中的节点划分为若干个已知社团；并将已知社团划分为已知正常社团与已知欺诈社团；根据已知欺诈社团，对所述交易网络进行结构重组，得到第一重构交易网络；在第一重构交易网络中确定若干个未知属性社团；通过社团属性识别模型，识别未知属性社团中的欺诈社团；根据识别结果，对第一重构交易网络进行网络重构，得到第二重构交易网络。

技术领域

本申请涉及欺诈社团发现技术领域，尤其涉及一种基于复杂网络的欺诈社团识别方法及系统。

背景技术

随着电子商务、第三方支付等线上业务的爆发式增长，交易欺诈案件日益猖獗，并且呈现出手法多变、领域多样化的趋势，如何有效、及时地识别频繁发生的交易欺诈行为已经成为了一个迫切需要解决的问题。传统的欺诈检测方法，通常针对每笔线上交易或者交易者进行实体建模，根据个体的相关特征进行欺诈检测，这种方法对个体欺诈特征明显的欺诈行为的检测效果优秀，但是却忽略了欺诈交易背后的用户关联性，对于伪造正常用户信息的团伙欺诈行为的识别能力较差。

目前存在一种从复杂网络结构中，通过识别其中具有特定规律的社团或子网络，进而对复杂网络进行划分，找出其中节点潜在的联系规律，从而识别团伙欺诈的方法，但是这种方法需要利用已知的欺诈用户节点与其他用户节点的关系，推算出与该欺诈用户节点相关的欺诈社团。但是在实际场景中，很难得知欺诈用户与其他用户的关系，适用范围小，局限性大。并且这种方法中，在需要进行检测的复杂网络构建完成后，就不会再对复杂网络的结构再进行改动，因此这种复杂网络无法适应不断变化的线上交易环境，在一定时间后，会影响欺诈社团的识别准确率。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于复杂网络的欺诈社团识别方法及系统，用于解决如下技术问题：现有的欺诈社团检测方法适用范围小，并且固定的复杂网络无法适应最新的线上交易环境，导致欺诈社团的识别准确率低。

本申请实施例采用下述技术方案：

一方面，本申请实施例提供了一种基于复杂网络的欺诈社团识别方法，方法包括：提取待测企业的交易用户信息，并根据提取的所有交易用户信息，构建所述待测企业的交易网络；将所述交易网络中的所有节点初步划分为若干个已知社团以及孤立节点；并根据每个已知社团中是否包含已记录的欺诈用户节点信息，将所述已知社团划分为已知正常社团与已知欺诈社团；将所述已知正常社团与所述已知欺诈社团作为训练样本，训练所述待测企业的社团属性识别模型；其中，所述社团属性识别模型包括正常社团识别模型以及欺诈社团识别模型；根据所述已知欺诈社团，对所述交易网络进行结构重组，得到第一重构交易网络；将所述第一重构交易网络中的孤立节点划分到已有社团中，或者划分为新的社团，得到若干个未知属性社团；通过所述社团属性识别模型，识别所述未知属性社团中的欺诈社团；根据识别结果，对所述第一重构交易网络进行网络重构，得到第二重构交易网络，并将所述第二重构交易网络作为最新的交易网络。

在一种可行的实施方式中，提取待测企业的交易用户信息，并根据提取的所有交易用户信息，构建所述待测企业的交易网络，具体包括：调取所述待测企业的交易数据，并在所述交易数据中提取出涉及的交易用户信息；其中，所述交易用户信息至少包括以下任一项：用户ID、用户账户、用户IP地址、用户等级，用户设备指纹、交易记录；将每个用户的交易用户信息抽象为复杂网络中的节点；根据每个节点中的交易记录，确定产生过交易关系的用户，并将用户之间的交易关系抽象为复杂网络的边；其中，所述复杂网络为无向网络；将用户之间的交易次数设为节点之间边的权值，得到所述待测企业的交易网络。