[发明专利]基于数据链路的用户行为分析方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于数据链路的用户行为分析方法，其特征在于，包括：

若接收到预设访问操作指令，则获取与所述预设访问操作指令相对应的用户信息及数据流经接口信息；

通过预设敏感接口标识检测所述数据流经接口信息中是否存在敏感接口；

若所述数据流经接口信息中存在所述敏感接口，则获取与所述敏感接口对应的敏感字段信息；

根据所述敏感字段信息获取敏感调用信息，并对所述敏感调用信息进行整合得到敏感数据链路信息；

对所述用户信息进行数据清洗得到目标用户信息，并对所述目标用户信息进行聚类分析得到用户特征集合，根据预设用户标签库对所述用户特征集合中的用户特征进行匹配以构建用户画像；

根据所述用户画像从用户历史行为库中匹配出相应的用户历史敏感行为；

将所述用户历史敏感行为与所述敏感数据链路信息对应的用户行为进行匹配；

若匹配不成功，则根据所述敏感数据链路信息计算用户行为风险值，根据所述用户行为风险值及预设风险行为阈值得到风险分析结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述敏感调用信息包括链路ID、节点编号、父节点编号、调用开始时间以及调用结束时间，所述对所述敏感调用信息进行整合得到敏感数据链路信息的步骤，包括：

针对每一所述链路ID，根据所述节点编号及所述父节点编号对所述链路ID上涉及到的所有节点关系进行整合得到初始敏感数据链路信息；

根据所述调用开始时间及所述调用结束时间对所述初始敏感数据链路信息进行排序得到敏感数据链路信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标用户信息进行聚类分析得到用户特征集合，根据预设用户标签库对所述用户特征集合中的用户特征进行匹配以构建用户画像的步骤，包括：

对所述目标用户信息进行提取得到用户属性信息及用户行为信息；

对所述用户属性信息及所述用户行为信息进行聚类分析得到用户属性特征集合及用户行为特征集合；

根据预设用户属性标签库及预设用户行为标签库对所述用户属性特征集合及所述用户行为特征集合中的用户属性特征及用户行为特征进行匹配得到用户属性标签及用户行为标签，并将所述用户属性标签及所述用户行为标签作为用户画像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述敏感数据链路信息计算用户行为风险值，根据所述用户行为风险值及预设风险行为阈值得到风险分析结果，包括：

根据所述敏感数据链路信息中的敏感数据所对应的风险值计算用户行为风险值；

判断所述用户行为风险值是否小于第一预设风险行为阈值；

若所述用户行为风险值不小于第一预设风险行为阈值，则判断所述用户行为风险值是否小于第二预设风险行为阈值；

若所述用户行为风险值不小于第二预设风险行为阈值，则将风险分析结果设置为高风险等级。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述若匹配不成功，则根据所述敏感数据链路信息计算用户行为风险值，根据所述用户行为风险值及预设风险行为阈值得到风险分析结果之后，还包括：

若所述风险分析结果为高风险，则将所述用户画像与用户账户标识关联，并根据所述用户账户标识查询用户所有行为，将用户所有行为发送至相关人员，以方便相关人员对用户行为进行分析。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述用户信息进行数据清洗得到目标用户信息，包括：

去除所述用户信息中的重复数据及异常数据得到第一用户信息，并通过预设填充值对所述第一用户信息中的缺失数据进行填充得到第二用户信息；

并对所述第二用户信息中的信息关系进行打标得到第三用户信息，将所述第三用户信息作为目标用户信息。